析取随机森林算法研究

本文通过引进前向反馈模型的概念提出析取-随机森林算法,该方法将析取随机森林模型中决策树的学习方法进行改进,引入全局损失函数的概念,从而增加单个决策树每个节点之间的联系以影响下个节点的分类情况.改进后的模型可以达到减少训练时间和使最后训练得到的随机森林收敛速度更快、预测结果更为准确的目的.     

推扫型光学传感器的目标联合检测跟踪算法

为了从扫描图像序列中检测弱小运动目标并对其状态参数进行估计,提出一种基于随机有限集理论的目标联合检测跟踪算法.根据推扫型光学传感器的扫描特性,建立目标在像平面的运动模型和测量模型.将目标状态和量测数据描述为随机有限集合,将目标的联合检测跟踪问题建模为目标状态集的贝叶斯最优估计问题,并依据随机有限集理论推导出贝叶斯滤波的预测和更新表达式.从算法实现的角度,利用高斯混合技术实现算法的递推滤波.仿真结果表明,该算法适应杂波的能力强,对漏检的影响更小,可以有效完成推扫型光学传感器的目标检测跟踪任务.     

基于线性高斯滤波的反干扰跟踪方法

以往机动目标的跟踪问题大多是针对确定性系统,而对随机跳变系统的研究较少.针对目标随机施放干扰的情况,将线性高斯滤波应用于观测噪声中带有尖头干扰信号的系统中,实现机动目标的反干扰跟踪.其算法是一种基于不同模型问"软切换"的机动目标跟踪方法,用计算的概率权值对这些模型输出进行综合,保证了跟踪精度,大大降低了离散时间结构随机跳变系统最优滤波算法的复杂程度.通过仿真实例可以看出,在观测噪声特性发生剧烈随机跳变的情况下,线性高斯滤波算法对机动目标进行了比较准确的跟踪,其性能显著地优于标准的卡尔曼滤波算法.     

求解随机线性互补问题的Barzilai-Borwein算法

随机线性互补是一类特殊的互补问题。常用的求解方法是先将其转化为约束极小化模型,然后用优化算法求解该模型。文中针对随机线性互补问题的期望残差极小化模型,通过使用Barzilai-Borwein步和有效集策略,提出了求解该模型的Barzilai-Borwein算法。实验结果表明,该算法与光滑投影梯度法相比,能在更短的时间内得到相应的数值结果。     

工艺参数随机扰动下的传输线建模与分析新方法

本文考虑集成电路制造过程中传输线制造工艺参数随机扰动对传输线传输性能的影响,建立了传输线的随机模型.结合精细积分算法与蒙特卡洛方法分析了该传输线随机模型的瞬态响应,通过对模型输出的正态性进行偏度-峰度检验给出了最差情况估计.对于正弦激励情况推导了无耗传输线相应随机微分方程解的一阶矩的解析形式,给出了二阶矩的数值计算方法,最后估计出输出信号振幅与相移的上下界.实验结果表明本文提出的传输线随机模型及其分析方法可以对传输线的性能进行有效的评估.     

基于点衍射干涉仪的分布式随机并行梯度下降算法

分析了一种光强解耦合的分布式随机并行梯度下降算法,此算法借助近场的波前传感器得到性能指标来得到算法的更新参数,这种性能指标解耦了随机并行梯度下降算法使用的耦合的全场光强,使得算法性能得到提升.分析了一种马赫泽得形式的自参考点衍射干涉仪作为波前传感器.建立两种仿真模型对算法进行了分析,结果表明分布式的随机并行梯度下降算法...     

一种随机Petri网性能等价化简与分析方法

随机Petri网模型是系统性能评价的有力工具,但其状态空间随模型规模的增长而指数性增长的问题限制了其对复杂和大规模系统模型的性能数量分析能力.因此,在对模型进行分析之前,先对其进行适当的性能等价化简,是一种更为可行的分析方法.本文首先讨论了一类随机Petri网-基本随机Petri网(ESPN)的性能等价分析方法,这类随机Petri网由顺序、并行、选择和循环等四种基本结构及其组合构成.作者推导出这四种基本结构的性能等价公式,并运用自底向上逐步综合替代的分层分析方法,给出这类随机Petri网模型的性能等价化简分析方法,该方法的复杂性随模型增长而线性增长,有效解决了其性能数量分析问题.然后,讨论了两种非基本结构到基本结构的转换规则,使得复杂的随机Petri网模型也可能转换为ESPN模型,从而使性能等价算法可应用于一般随机Petri网.     

基于随机并行梯度下降算法的湍流像差校正仿真

随机并行梯度下降(SPGD)算法可不依赖波前探测直接优化系统性能指标来校正畸变波前.建立了基于随机并行梯度下降算法控制的61单元湍流校正仿真模型,实现了通过该算法控制倾斜镜和变形镜对湍流引起的像差的校正.结果发现,该算法能够找到补偿湍流像差所需的倾斜镜和变形镜的最优面形.采用SPGD算法控制,倾斜镜校正后,远场光斑质心...     

随机波束研究超宽带室内多径信道特性

从随机桥过程出发引入随机波束概念,使用随机波束研究超宽带（UWB）室内多径信道的传播特性.将UWB信号多径传播轨迹视作随机过程的样本,得到建模多径信道传播特性的随机波束.使用随机波束构建UWB信道的多径传播模型,并给出使用随机波束方法分析UWB室内多径信道特性的算法.使用该信道模型对实际传播环境进行仿真分析,并与其它建模UWB多径信道的方法进行了比较.仿真得到的UWB信道的功率延迟分布特性与实验测量的结果非常一致,证明此方法的有效性.     

基于镜像选择序优化的MART算法

镜像自适应随机测试(Mirror Adaptive Random Testing,MART)算法将输入空间划分为多个不相交的相等子域,源域中使用自适应随机测试(Adaptive Random Testing,ART)算法生成测试数据,剩余子域中使用镜像函数生成镜像测试数据.镜像策略的引入减少了ART算法的计算开销,但是...     

基于泛函网络求解随机优化问题的EM算法

研究了一类带有随机变量的不确定优化问题。为了解决这类随机优化问题,首先用随机仿真为泛函网络产生训练样本,用泛函网络逼近随机函数的均值,将随机函数的均值转为不合随机变量的确定性函数,然后用类电磁算法求解确定性函数的最优解。最后,给出一些数值例子验证了所提算法的有效性。     

基于随机共振和非中心F分布的频谱感知算法

为解决频谱感知算法在低信噪比（SNR）时检测概率较低且检测所需采样点数较多的问题,提出了基于随机共振和非中心F分布（SRNF）的频谱感知算法。通过引入直流随机共振噪声,建立了SRNF的系统模型,推导了服从非中心F分布的检验统计量表达式、虚警概率与检测概率以及判决门限表达式,并采用数值法求解最佳的随机共振噪声参数。仿真结果表明,在低信噪比时,所提基于SRNF算法的检测性能优于能量检测（ED）算法和基于F分布的盲频谱感知（BSF）算法,当虚警概率为5%、信噪比为–12 d B、采样点数为200时,所提算法的检测概率是95%,分别比BSF算法和ED算法高34%和67%;当信噪比为–12 dB、检测概率达到95%时,所提算法所需的采样点数是210,比BSF算法节省了340个采样点。此外,噪声不确定度对所提算法的影响小于ED算法。     

基于随机共振的双门限协作频谱感知算法

针对现有频谱感知算法在低信噪比（SNR）环境中性能检测不佳的问题以及传统随机共振（SR）检测弱信号的方法在实际应用中存在的局限性,通过设置最优门限,计算出最优的协作用户数量,提出了一种基于随机共振的双门限协作频谱感知算法,并对提出的算法进行了性能分析。DCSSR算法通过将位于双门限不确定区域的统计数据经过随机共振系统,进一步提高频谱感知算法在低信噪比下的检测性能。仿真结果表明,在不同信噪比和虚警概率下,DCSSR算法相较于传统单门限能量协作算法、双门限能量协作算法以及单门限随机共振协作算法,检测性能都得到了提升。在信噪比为-20 dB时,提出的DCSSR算法相较于传统单门限能量检测协作算法,检测概率提高了80%。     

Nonlinear optimization algorithm using monotonically increasing quantization resolution

We propose a quantized gradient search algorithm that can achieve global optimization by monotonically reducing the quantization step with respect to time when quantization is composed of integer or fixed-point fractional values applied to an optimization algorithm. According to the white noise hypothesis states, a quantization step is sufficiently small and the quantization is well defined, the round-off error caused by quantization can be regarded as a random variable with identically independent distribution. Thus, we rewrite the searching equation based on a gradient descent as a stochastic differential equation and obtain the monotonically decreasing rate of the quantization step, enabling the global optimization by stochastic analysis for deriving an objective function. Consequently, when the search equation is quantized by a monotonically decreasing quantization step, which suitably reduces the round-off error, we can derive the searching algorithm evolving from an optimization algorithm. Numerical simulations indicate that due to the property of quantization-based global optimization, the proposed algorithm shows better optimization performance on a search space to each iteration than the conventional algorithm with a higher success rate and fewer iterations.     

用于特定流匹配的随机矩阵映射Hash算法研究

针对常规的Hash算法用于流匹配时冲突率高且不可控制的缺点,提出了一种随机矩阵映射Hash算法。该算法通过预先优选一个随机数矩阵,然后将大集合的元素分块映射成随机矩阵中的元素,从而把一个大集合映射到一个小集合。测试结果表明,该算法运算速度快、空间利用率高、冲突率低,用于流匹配时匹配速度可以达到2Mpacket/s,支持规则数达5万条以上。     

基于空间分布熵的随机辐射源布局优化

针对微波凝视关联成像中,随机辐射源布局优化以随机辐射场矩阵的有效秩最大化为准则时面临目标函数计算复杂、效率太低的问题,提出了一种基于空间分布熵的布局优化方法。首先,构建了一种以空间分布熵来定量表征随机辐射源布局随机性的方法,并通过仿真分析验证了随机辐射源的空间分布熵与随机辐射场矩阵的有效秩之间的总体正相关性;然后,采用遗传算法以空间分布熵最大化为准则对随机辐射源布局进行了优化;最后,通过成像仿真验证了随机辐射源布局优化能有效提高微波凝视关联成像性能。     

工程信号测量中的自适应随机共振应用

论文对随机共振技术运用于强噪声背景下的弱信号检测进行了研究。针对工程测量的实际要求，提出了一种随机共振的自适应算法，并开发了一套面向工程实用的自适应随机共振系统。运用于开关电源的故障信号检测，取得了较好结果。     

Stochastic gradient descent algorithm preserving differential privacy in MapReduce framework

Aiming at the contradiction between the efficiency and privacy of stochastic gradient descent algorithm in distributed computing environment,a stochastic gradient descent algorithm preserving differential privacy based on MapReduce was proposed.Based on the computing framework of MapReduce,the data were allocated randomly to each Map node and the Map tasks were started independently to execute the stochastic gradient descent algorithm.The Reduce tasks were appointed to update the model when the sub-target update models were meeting the update requirements,and to add Laplace random noise to achieve differential privacy protection.Based on the combinatorial features of differential privacy,the results of the algorithm is proved to be able to fulfill ε-differentially private.The experimental results show that the algorithm has obvious efficiency advantage and good data availability.