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基于蚁群算法的Qo_S路由模型的设计与优化_高新成

为了提升网络数据传输中路由性能,采用蚁群算法解决网络路由出现的问题。首先介绍了蚁群算法的原理与模型,然后根据实际应用的QoS路由具体问题,建立QoS路由模型,设计基于ACO的Qo S路由算法。通过仿真实验,对参数进行优化分析,验证了蚁群算法在网络路由中的应用效果,证明这种方法能够提高网络数据传输中路由的性能。

  • 2021-05-06
  • 阅读531
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基于模型驱动的图像处理算法实现及优化_王子豪

作为嵌入式软件领域的一个重要发展方向,基于模型驱动的软件开发方法越来越受到开发人员重视。SCADE作为一种较为成熟的模型驱动开发工具,已得到了一定的应用,但其是否对各种建模场景均适用还有待研究。本文对利用SCADE建立图像处理算法模型进行了尝试,针对Sobel算法,设计了正确的算法模型,并对模型进行分析,总结了相应的优化方案。经过实验验证,优化方案可有效地提升程序执行效率。

  • 2021-05-06
  • 阅读555
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基于图模型分割和大气光细化的天空区域去雾优化算法_陈燕

针对传统暗通道先验去雾算法在处理天空区域时效果存在偏差,且易出现大面积色块色斑、光晕等问题,提出了一种区分天空的改进暗通道先验去雾算法。通过图模型分割策略得到初始的分割结果,在此基础上建立区域合并准则生成完整的天空区域。在去雾过程中,从修正大气光值的角度出发,设计了2种大气光细化方法对天空区域进行自适应优化以克服传统暗通道方法的缺陷。实验结果表明,与暗通道先验去雾算法相比,本文算法可以有效消除色斑、光晕等现象,对天空区域的去雾效果有着显著提高。

  • 2021-05-06
  • 阅读562
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两级灌溉渠系优化配水模型及算法研究_刘叶

针对目前多数灌区灌溉渠系优化配水模型存在的问题,结合青铜峡南支渠灌区的实际情况,拟建立以最小渠系输水损失为目标的两级灌溉渠系优化配水模型。研究方法基于实数编码的加速遗传算法,并利用MATLAB进行编程求解。结果表明该模型及算法所确定的配水方案能满足上、下级渠道的配水流量和轮期的要求,整个渠系配水时间减少了20 h,实现了大流量短历时配水,且上级渠道第1断面（首断面）配水流量较均匀,减少了闸门调节次数,有效地减少了水量损失,符合优化配水的原则,可为渠系优化配水决策提供理论及技术支持。

  • 2021-05-06
  • 阅读579
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基于威布尔分布杂波模型的加权有序统计模糊CFAR检测算法_王陆林

为了解决有序统计恒虚警、有序统计最大选择恒虚警和有序统计最小选择恒虚警检测算法在非均匀噪声环境下检测性能严重下降的问题,基于威布尔分布模型和模糊量化的软决策方法,提出了一种加权有序统计量的模糊恒虚警检测算法。通过计算Leading和Lagging子窗口对应的模糊隶属函数值,采用代数积、代数和、最大选择和最小选择4种融合规则对2个子窗口的模糊输出量进行融合,并与比较门限进行比较判别目标有无。

  • 2021-05-06
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基于单平台探测概率模型的水下无人集群部署规划算法_生雪莉

在执行海洋环境监测、近海勘探及军事战术侦察等任务时,水下无人集群探测的探测性能取决于集群内平台的部署规划及单个平台的探测性能模型。文中基于主动声呐信息流程和海军水面舰艇模型（NISSM）,引入了单平台区域探测的概率模型,提出一种基于布谷鸟搜索算法,采用高斯变异算子和锦标赛选择机制的指定区域内无人平台部署规划算法,并进行了仿真验证。仿真结果表明:单平台探测概率模型能够量化地给出区域内各点的探测概率,有效反映受平台自身参数及海洋环境约束引起的平台探测信息的不确定性,且平台探测能力的衰减程度与虚警概率相关。文中的无人平台部署规划算法较布谷鸟算法性能优异、进化曲线斜率更陡、收敛速度更快,不同数量平台基于该算法部署规划后的区域有效探测覆盖率较随机部署高0.2,达0.8以上。文中的研究可对任务区域无人集群的布放提供参考。

  • 2021-05-06
  • 阅读774
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基于多元线性回归算法的雾霾预测模型的研究_李悦

对乌鲁木齐市环境监测站2013—2015年冬季逐日AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3数据进行相关分析,并利用MATLAB编程工具进行多元回归统计分析,建立了多元回归统计预测模型。对2015年1—3月乌鲁木齐雾霾天气进行预测试验,发现预测值与实际值有较好的拟合效果和预报效果。实验证明,在大气层结稳定的冬季将当天的大气污染物浓度作为因子,用多元线性回归算法建立预测模型对次日雾霾天气进行预测是一种有效的雾霾统计预报手段,本文试图用MATLAB编程工具建立动态多元回归预测模型,编写了自动预测系统软件,测试取得了较好的预测效果。

  • 2021-05-06
  • 阅读577
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隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法_崔丽珍

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。

  • 2021-05-06
  • 阅读552
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