选择算法

摘要： 机载地视雷达传感器可以根据环境变化自适应地选择算法来提高其性能。文章对机载智能雷达系统(AIRS)进行了简要的描述,并对基于知识的滤波器和检測部分进行了深入的描述。本文提出了基于元认知的两个层次的处理方法,第一层次为如何通过监测、測试和学习进行改进和控制,人工智能(AI)处理为第二层次。

摘要： 为解决传统计算机网络入侵节点选择算法存在选择准确性差,工作效率低的问题,本文提出研究基于点群聚类的计算机网络入侵节点选择算法.该算法首先进行入侵节点数据收集,对获取到的数据进行清洗、归约、转换等处理.利用点群聚类中的K-means算法识别入侵节点,实现了计算机网络入侵节点选择.仿真结果表明:通过本文算法对计算机网络入侵节点进行选择的综合性能TotalScore值较高,用时较短,证明本算法能在更短的时间内实现网络入侵节点选择,更利于预防非法节点入侵,保护网络安全.

摘要： 本文针对目前人们对分类性能的高要求和多分类器集成实现的复杂性,从分类器分类错误的分布特性和识别性能出发,对基于核聚类的多分类器选择算法内容及应用要点进行了探讨。这种算法是围绕核的可能性聚类算法作为核心构建的,找出各分类器在特征空间中局部性能较好的区域,并利用具有最优局部性能的分类器的输出作为最终的集成结果。理论分析和实验结果表明:该算法具有很好的分类性能。

摘要： It makes the database get higher query processing efficiency when appropriate algorithms are applied to select the materialized view set.In this work,representative frameworks of materialized views were introduced;advantages and disadvantages of different algorithms for materialized view selection were compared.It is pointed out that the conventional algorithms are hard to solve the materialized view selection problem when the data sets are large in amount or the dimensions of them are very high.The latest researches on solving the materialized view selection problem by using parallel computing architecture under cloud computing environment were summarized.Some thoughts were proposed to improve the algorithms for solving materialized view selection problems.%使用适当的算法选取视图集进行物化,可以使数据库取得更高的查询效率.从经典的物化视图模型出发,分析比较了不同物化视图选择算法的优缺点,指出传统算法难以解决大数据背景下海量高维度数据的物化视图选择问题,归纳了在云计算并行环境下解决物化视图选择问题研究的进展,提出了支持数据立方体物化视图选择算法的改进思路.

摘要： 现有的BGP标准实现中,BGP只向邻居通告一条最优路径,从而隐藏了其他路径信息,且最佳路径失效时重新收敛较缓慢.本文针对路径信息隐藏问题,提出一种新的机制,对于同一NLRI,允许BGP通告和接收多路径.实验结论证明,此方案完全可以基于现有的软件平台,由管理员或者运营商自行选择是否配置Add-path.在典型的路由反射器拓扑中,配置邻居间通告和接收Add-path,客户端能够从反射器学习多条路由而不是只有一条反射器选择的最优路径,从而自身能够选择更好的路由.此外,增加路径多样性还能够帮助实现负载分担,通过对多路径精心的选择,还能够预防路由震荡.

摘要： 针对级联H桥整流器的直流电容电压不平衡问题,提出了一种带均压功能的新型多维空间矢量调制策略.通过分析系统输入电流的方向、交流参考电压所在区间,以及模块直流电容电压、平均电容电压间的大小关系,选择最优的工作模式矢量,即使在模块负载差异较大甚至是某模块空载的恶劣情况下,均能快速、准确平衡系统各模块直流电容电压,并保证输入电流的高度正弦、功率因数可调.文中详细阐述了最优工作模式矢量的选择原则与方式,并总结出了一种简单可行且适用于任意模块数的级联H桥整流器的最优工作模式矢量选择算法.仿真与实验结果证明了所提出的新型均压策略的有效性.

摘要： Aiming at the same Huffman tree having a variety of different Huffman coding , this paper proposes a Huffman code selection algorithm .Based on diversity of Huffman coding , the algorithm provides 0 or 1 as coding method for every non leaf node of the huffman tree .A binary sequence is constructed by the composition of all non leaf node coding method , finally Huffman coding is obtained according to the binary sequence .In view of the fact that the recursive substructures of Huffman coding , this paper designs a backtracking algorithm that is different from the traditional Huffman coding .Simulation results show , on the one hand , sometimes the same event can contruct different Huffman tree .on the other hand according to the different coding methods different results of Huffman cod -ing can obtained from the same Huffman tree .%针对同一哈夫曼树有多种不同哈夫曼编码的问题，提出一种哈夫曼编码的选择算法。算法以哈夫曼编码的多样性为基础，在哈夫曼树的非叶子节点处提供编码方式0或1，由所有非叶子节点的编码方式组成一个二进制序列，最后根据该二进制序列进行节点的哈夫曼编码。鉴于哈夫曼编码的递归子结构，设计了一种不同于传统哈夫曼编码的回溯算法。算例仿真表明，一方面同一事件有时可以构造不同的哈夫曼树，另一方面同一哈夫曼树根据编码方式的不同可以得到不同的哈夫曼编码结果。

摘要： 物化视图作为加速数据仓库查询的核心技术,已成为该领域研究的热点.本文提出了一种两阶段的物化视图选择算法2-PMVS(2-Phases Materialized View Selection),将静态选择算法与动态选择算法相结合,通过此算法可以动态矫正用户实际查询与预估查询之间的偏差,使得算法具备一定的自适应性和动态智能性.经实验证明,该算法切实有效,具备较高的实用价值。

摘要： 近年来,对等网络(P2P)成为互联网的焦点,BitTorrent作为应用非常广泛的P2P文件分发系统而备受关注.BitTorrent在文件分发过程中将文件分片,然后依靠多个下载节点互相交换这些分片,最终达到使下载节点均获得全部分片的目的.在选择与哪些节点分发分片的过程中,存在Tracker服务器端节点选择算法和下载节点端节点选择算法两个核心算法.在原有算法中,BitTorrent通过随机选择节点构建了一个覆盖网络.但很多对BitTorrent系统的研究表明,传统的节点选择算法还没有达到最优,在系统性能等很多方面还存在可以改进的地方.本文改进了原有BitTorrent系统的Tracker服务器端节点选择算法,在Tracker端选择出活跃度更适合的节点建立起一个更智能的覆盖网络.新的智能覆盖网络中的节点更能符合请求节点的需求,帮助请求节点更加高效的完成下载任务.经试验验证,改进后的节点选择算法可以缩短文件的下载时间,提高网络的分发效率,提升系统的性能.

摘要： 虽然H.264视频编码标准具有很多以前视頻编码标准无法比拟的新优点，但是其编码器却相当复杂，在实时视频编码领域中这种复杂性严重阻碍了H.264的应用。为了降低其复杂性，通过对帧间块模式选择进行深入研究分析，提出了一种帧间块模式选择算法。试验结果显示本算法在图像质量不变或稍有下降的情况下能够显著提高编码器的编码速度，并且更适合编码本文提到的第一类视频。

摘要： 为了更好地解决航空制造企业的合作伙伴选择过程中决策指标大量存在灰色关联的问题,融入主客观融合的组合赋权法,提出了航空制造企业基于灰关联度分析的动态联盟合作伙伴选择方法.首先根据航空制造企业的特点建立了动态联盟合作伙伴评价体系;在此基础上建立了基于灰关联度分析的动态联盟合作伙伴选择算法;决策指标权重是上述算法的重要参数,为了提高该参数的可信度,通过主客观融合,实现了组合赋权.最后利用某航空制造企业实例证明了该算法的有效性.

摘要： 由于数据链主要是由短波、超短波、卫星等多种接入网共存的异构无线网络，这些网络在频段、带宽、传播距离、覆盖范围等方面与现在普遍研究的UMTS、WLAN等组成的异构网络有很大差异，需要考虑的参数不尽相同。数据链是一种精确规划的，只提供适时、适域、适用、适量信息的适用于军队动态作战的网络。数据链作为一个战术层次的局部网络，实时共享数据信息和良好的“动中通”能力是数据链最主要的设计目标。它主要提供各种目标参数及指挥引导数据，这些信息强调的是即时报知和执行，这对增强高速作战平台在作战行动中的灵活机动、快速反应和整体协调作战能力必不可少。因此，数据链异构网络的应用场景与使用需求与文献中相比有其独特之处，从而导致其网络选择方法有其特殊性，现有的针对UMTS、WLAN等组成的异构网络选择的算法不能直接应用于数据链的网络选择，如各指标的权重选择会有很大的差别。

摘要： 针对着陆小天体过程中的安全区选择问题本文提出了一种基于二值化与形态学相结合的安全区域提取算法.首先本文提出了一种新的二值化算法用来突出图像的阴影区域与光照区域,然后利用形态学的膨胀算法对二值化后的阴影区与光照区进行膨胀,最后提取较大的未膨胀区域作为最终安全着陆区.通过一组相关天体地形图像对本文提出的算法进行了验证,通过实验表面本文提出的算法可有效而迅速的对着陆安全区域进行选取.

摘要： 为了提高Internet环境下构件选择的有效性，提出一种将场景匹配技术应用于构件选择的方法。首先，结合Internet环境的特点，将构件的可信性划分为可靠性、可用性和时效性，建立起构件可信性评估的一体化模型；其次，给出场景的定义和场景匹配度的计算方法；接着，将历史评价信息和场景匹配引入构件选择逻辑，实现了系统环境和可信需求约束下的构件选择机制，并给出构件选择算法；最后，通过仿真实验，说明了基于场景匹配的构件选择方法的有效性和实用性。

摘要： 本文主要研究面向移动群智感知的任务分发方法,提出了一种新的参与者选择问题:面向多任务并发的参与者选择.不同于其它参与者选择问题,本文选择出的参与者不再局限于只能完成一个任务,参与者可以在规定时间内尽可能完成多个任务,由此降低群智平台的成本.基于该问题提出MultiTasker方法,其目标是选择出最佳的参与者集合,使参与者完成任务所移动的总距离最短,并且每个参与者在规定时间内尽可能完成多个任务.为了实现这个目标,本文设计了三种算法:T-Random、T-Most和PT-Most.T-Random和T-Most是以任务为中心进行参与者选择,而PT-Most是以人为中心进行参与者选择.通过一个大规模的真实数据集对设计的三种算法进行实验评估,同时研究了参与者的选择情况与各种因素之间的关系,如任务分布和任务执行时间等.

摘要： 本文主要研究面向移动群智感知的任务分发方法,提出了一种新的参与者选择问题:面向多任务并发的参与者选择.不同于其它参与者选择问题,本文选择出的参与者不再局限于只能完成一个任务,参与者可以在规定时间内尽可能完成多个任务,由此降低群智平台的成本.基于该问题提出MultiTasker方法,其目标是选择出最佳的参与者集合,使参与者完成任务所移动的总距离最短,并且每个参与者在规定时间内尽可能完成多个任务.为了实现这个目标,本文设计了三种算法:T-Random、T-Most和PT-Most.T-Random和T-Most是以任务为中心进行参与者选择,而PT-Most是以人为中心进行参与者选择.通过一个大规模的真实数据集对设计的三种算法进行实验评估,同时研究了参与者的选择情况与各种因素之间的关系,如任务分布和任务执行时间等.

摘要： 本文主要研究面向移动群智感知的任务分发方法,提出了一种新的参与者选择问题:面向多任务并发的参与者选择.不同于其它参与者选择问题,本文选择出的参与者不再局限于只能完成一个任务,参与者可以在规定时间内尽可能完成多个任务,由此降低群智平台的成本.基于该问题提出MultiTasker方法,其目标是选择出最佳的参与者集合,使参与者完成任务所移动的总距离最短,并且每个参与者在规定时间内尽可能完成多个任务.为了实现这个目标,本文设计了三种算法:T-Random、T-Most和PT-Most.T-Random和T-Most是以任务为中心进行参与者选择,而PT-Most是以人为中心进行参与者选择.通过一个大规模的真实数据集对设计的三种算法进行实验评估,同时研究了参与者的选择情况与各种因素之间的关系,如任务分布和任务执行时间等.

摘要： 本发明公开了一种基于粒子群算法改进的否定选择算法的设备故障诊断方法，通过设备电流幅值m点频率变化趋势构造以a、b、c串构成的hash值字符串自我集P1和待检测串D1，通过m点数据的标准差与所有数据标准差的关系构造以0、1串构成的hash值字符串自我集P2和待检测串D2，检测器A和检测器B以粒子群算法生成，同时待检测串D1与检测器A各子串距离和待检测串D2与检测器B各子串距离均以汉明距离计算，通过生成不同子串构建的粒子群算法的每一轮的迭代获取最优值以解决检测器重叠和交叉漏洞。本发明的方法可较好的解决由于企业生产中设备突然出现故障造成损失的问题，及贵重设备没有异常数据可以对比分析的问题，从而更好的为生产服务。

摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯粗糙集和布谷鸟算法的高维特征选择算法，包括：获取肺部肿瘤图像，并进行目标轮廓分割，得到分割后的ROI图像；提取分割后的ROI图像的高维度特征分量，并基于特征分量构建包含特征属性的决策信息表；采用BRSGA算法对原始特征空间进行约简，得到最优特征子集，利用CS算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行优化，并将约简后的特征子集输入至优化后的SVM，得到分类识别结果。本发明通过遗传算法和BRS生成最优特征子集，在不降低分类精确度的前提下降低特征维度，摆脱了参数人工设置的束缚，减少了时间消耗。利用CS对SVM参数进行全局寻优，具有更有效的探索搜索空间，丰富了种群的多样性，具有良好的鲁棒性和较强的全局搜索能力。

摘要： 本发明公开了一种基于MMSE预编码与模拟退火算法的MIMO用户选择算法，首先使用MMSE预编码，能有效的抑制多个用户间的通信干扰。与通常使用的线性预编码方法相比，MMSE预编码能支持更多的接收端用户，并且减少功率浪费。然后借鉴模拟退火算法，局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优的思想，提出一种新的MIMO用户选择算法，该算法能在保持较低算法复杂度的同时，同时获得良好的信道容量与误码率性能，适宜在实际中应用。

摘要： 本发明公开一种波长选择算法中多参数的选择优化方法。具体步骤为：(1)选取校正集样本；(2)利用基于PLS模型的变量选择算法算出各个变量在不同潜变量下的变量重要程度；(3)将校正集样本划分为训练集与验证集两部分；(4)根据建好的模型结合验证集样本算出该模型的表征模型复杂度或模型精度的评价指标的值；(5)将模型评价指标作为SRD输入矩阵的行，不同的模型作为SRD输入矩阵的列；(6)算出每个模型对应的RRM的值。本发明通过SRD算法结合表征模型精度或模型复杂度的多个模型评价指标来客观选取变量选择算法的参数取值，减小了参数取值对应的模型过拟合的风险，且在选取参数取值时更加客观。

摘要： 本发明公开了一种基于深度优先及冲突监测算法的基本进路选择算法及设备，包括以下步骤：获取车站接车口数据，对所有接车口进行标记，得到接车口的集合；选取第一个接车口，并基于单接车口基本进路确定算法得到该接车口的基本进路；选取下一个接车口，基于改进的单接车口基本进路确定算法得到该接车口的基本进路；继续选取接车口，基于改进的单接车口基本进路确定算法得到该接车口的基本进路，直至找到所有接车口的基本进路。本发明可以自动、高效地完成基本进路和变更进路的选择，且能避免多个口基本进路的关联制约，从而提高运输效率，降低车务人员劳动强度，保证行车安全。

摘要： 本发明公开了一种基于粒子群算法改进的否定选择算法的设备故障诊断方法，通过设备电流幅值m点频率变化趋势构造以a、b、c串构成的hash值字符串自我集P1和待检测串D1，通过m点数据的标准差与所有数据标准差的关系构造以0、1串构成的hash值字符串自我集P2和待检测串D2，检测器A和检测器B以粒子群算法生成，同时待检测串D1与检测器A各子串距离和待检测串D2与检测器B各子串距离均以汉明距离计算，通过生成不同子串构建的粒子群算法的每一轮的迭代获取最优值以解决检测器重叠和交叉漏洞。本发明的方法可较好的解决由于企业生产中设备突然出现故障造成损失的问题，及贵重设备没有异常数据可以对比分析的问题，从而更好的为生产服务。

摘要： 本发明公开了一种基于吸引子选择算法的低轨卫星物联网业务模型及多星负载均衡算法；所述业务模型，在空间维度上沿用了网格划分确定终端部署密度的方法，采用了随机位置生成的方法，通过构建终端部署密度矩阵，利用边缘累积概率分布函数对的特性，使用一维逆变化采样、仿射变换等数学方法确定了终端的具体坐标，在时间维度上，对事件驱动型业务进行研究，精确地捕捉到短时间范围内的突发流量特性；所述多星负载均衡算法通过实时计算各个卫星的网络活性、网络状态来指导物联网终端进行动态自适应的卫星决策，更加适合卫星物联网这种高动态的场景，能够给在外界接入规模发生变化时，使终端做出自适应的决策调整，改善随机接入性能。

摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯粗糙集和布谷鸟算法的高维特征选择算法，包括：获取肺部肿瘤图像，并进行目标轮廓分割，得到分割后的ROI图像；提取分割后的ROI图像的高维度特征分量，并基于特征分量构建包含特征属性的决策信息表；采用BRSGA算法对原始特征空间进行约简，得到最优特征子集，利用CS算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行优化，并将约简后的特征子集输入至优化后的SVM，得到分类识别结果。本发明通过遗传算法和BRS生成最优特征子集，在不降低分类精确度的前提下降低特征维度，摆脱了参数人工设置的束缚，减少了时间消耗。利用CS对SVM参数进行全局寻优，具有更有效的探索搜索空间，丰富了种群的多样性，具有良好的鲁棒性和较强的全局搜索能力。

摘要： 本发明公开了一种基于MMSE预编码与模拟退火算法的MIMO用户选择算法，首先使用MMSE预编码，能有效的抑制多个用户间的通信干扰。与通常使用的线性预编码方法相比，MMSE预编码能支持更多的接收端用户，并且减少功率浪费。然后借鉴模拟退火算法，局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优的思想，提出一种新的MIMO用户选择算法，该算法能在保持较低算法复杂度的同时，同时获得良好的信道容量与误码率性能，适宜在实际中应用。

摘要： 本发明公开一种波长选择算法中多参数的选择优化方法。具体步骤为：(1)选取校正集样本；(2)利用基于PLS模型的变量选择算法算出各个变量在不同潜变量下的变量重要程度；(3)将校正集样本划分为训练集与验证集两部分；(4)根据建好的模型结合验证集样本算出该模型的表征模型复杂度或模型精度的评价指标的值；(5)将模型评价指标作为SRD输入矩阵的行，不同的模型作为SRD输入矩阵的列；(6)算出每个模型对应的RRM的值。本发明通过SRD算法结合表征模型精度或模型复杂度的多个模型评价指标来客观选取变量选择算法的参数取值，减小了参数取值对应的模型过拟合的风险，且在选取参数取值时更加客观。