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一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型_王文敬

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。

  • 2021-05-07
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海量数据下线性混合效应模型的估计算法_耿俏

基于以往文献提出线性混合效应模型参数的三步估计方法,避免了繁杂的极大似然估计迭代步骤。同时为进一步解决海量数据下计算估计量时存在的存储瓶颈及计算时间过长问题,在海量纵向数据的两种不同数据格式下,分别基于三步估计方法利用分治算法计算模型参数的估计量。数值模拟和实证分析结果表明,本文所提出的三步估计方法和估计量的分治算法可以减轻计算负担,减少占用内存,解决内存不足的问题,并提高计算速度。

  • 2021-05-06
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应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法_李卓

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

  • 2021-05-06
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基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析_石文豪

土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法(遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法)对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型(Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型)进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好; Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好;而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差;粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳;模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

  • 2021-04-25
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基于遗传算法投影寻踪模型的智能制_省略_评价_以中国31个省市区数据为例_陈钢

采用实码的加速遗传算法投影寻踪(RAGA-PP)模型,实现线性投影降维,构建了智能制造能力评价指标体系。本文选取2018年我国31个省级行政区的多指标截面数据,根据线性投影值进行层次聚类,在此基础上分区域对我国省域智能制造能力进行分析,提出了推动我国智能制造能力提升的对策建议。

  • 2021-05-03
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF(local Gaussian distribution fitting)模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
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特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法_戴佳佳

提出一种由可编辑特征驱动的三维网格模型自适应重采样算法,该算法运用一组特征曲线控制重采样密度。将网格模型参数化到平面域,用灰度几何图像表示原模型的局部几何信息;由几何图像的灰度及用户编辑信息定义三维模型表面采样的密度控制函数;该函数控制采样点在参数域中的疏密分布,并采用重心Voronoi方法优化采样点的局部分布;将采样结果映射到三维空间生成重采样模型。算法能有效地处理不同模型,得到的重采样点分布具有局部特征自适应性,用户以交互方式控制采样分布。

  • 2021-05-06
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基于云模型的模糊神经网络算法研究_孟海东

针对模糊神经网络不能同时处理随机性和模糊性且人为影响严重等问题,提出采用云模型进行不确定性表达,建立云模糊神经网络模型。针对黄金分割法的误差问题,提出使用高斯拟合算法计算云模型的数字特征。利用云模型计算属性的确定度,作为隶属函数;使用改进的"软与"算法完成云规则生成及匹配;通过云模型对BP算法进行优化,避免出现局部最优解;根据输出数值及确定度判断数据所属类别。实验结果表明,云模糊神经网络对不确定性的处理具有更高的准确性。

  • 2021-04-24
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