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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏(LM)算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。  相似文献   

2.
为解决现有基于统计和随机过程理论等方法无法给出粗糙度参数直观计算的问题,基于函数逼近理论提出一种通过优化函数模板来构造粗糙度参数计算公式的方法.首先利用遗传算法优化初始函数模板各参数,得到一组全局近似最优解集;再以此解集作为初值,用Levenberg–Marquardt(LM)算法求解更好的局部最优解集,并交替使用遗传算法和LM算法,直到收敛或达到算法最大切换次数;最后根据收敛精度、逼近性能对函数模板进行增长或剪枝,并继续交替使用2种优化算法直到满足循环退出条件.数值实验表明,该算法具有较好的寻优能力和较强的鲁棒性,能用于构造粗糙度参数计算公式,操作简单且具有一定的工程实用价值.  相似文献   

3.
鉴于基于Newton-Raphson(N-R)迭代的数字图像相关方法对迭代初值的敏感性问题,提出了一种基于N-R迭代与粒子群优化(PSO)算法的数字图像相关方法。该方法利用了PSO算法中的全局搜索能力与N-R迭代中的局部搜索能力,通过它们的交替迭代以改善初值;以改善后的初值进行最后的N-R迭代。经检验,该方法比N-R迭代对初值的要求宽松。这是由于在N-R迭代与PSO算法多次交替迭代之后,位移和应变的初值都得到了一定的改善。对相似材料模型受载破坏后表面上的点的位移和应变进行了计算,获得了较好的结果。  相似文献   

4.
求解背包问题的贪心遗传算法及其应用   总被引:12,自引:0,他引:12  
分析了文献[2]中求解背包问题(KP)的混合遗传算法(HGA)所采用的贪心变换方法缺陷;重新定义了贪心变换的概念,并给出了一种新的且更高效的贪心变换方法,将此方法与遗传算法相结合得到一种新的混合遗传算法,称之贪心遗传算法(简记GGA).利用GGA得出了文献[2,4]中一个著名KP问题实例的目前最好结果;同时,对于文献[7]中的KP问题实例和一个随机生成的KP问题实例,将GGA算法与求解KP问题的最有效算法HGA算法进行对比计算,结果表明GGA算法远远优于HGA算法.  相似文献   

5.
通过对Levenberg-Marquardt(LM)算法每一步迭代过程设计评估因子以及迭代参数,建立了一种LM改进算法.与经典LM算法相比,改进算法避免了迭代中矩阵奇异性导致算法出现中断的缺陷,加快了误差能量函数迭代过程中的下降速度,减少了无效计算.算法的全局收敛性保证了图像拼接中能够有效地去除重影的存在.仿真实验表明,较经典的LM算法,该方法在全景图拼接质量上有较好改进.  相似文献   

6.
基于混合遗传算法的自动组卷问题的研究   总被引:6,自引:4,他引:2  
针对遗传算法(GA)容易出现未成熟收敛和进化后期计算效率低的问题,提出了一种基于混合遗传算法(HGA)的智能组卷算法.将自适应遗传算法(AGA)与位爬山法相结合,提高组卷性能.在进化前期采用AGA进行全局寻优,增强GA的收敛速度同时避免GA的未成熟收敛.在进化后期启动位爬山法增强AGA的局部搜索能力.试验结果表明,HGA相对于AGA在有效性、稳定性和计算效率三方面都有较大提升,更能有效解决自动组卷问题,具有较好的使用性能和实用性.  相似文献   

7.
遗传算法的LVQ神经网络在遥感图像分类中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
学习矢量量化(LVQ2)神经网络算法对初值非常敏感,影响遥感图像分类的精度.遗传算法具有很强的全局搜索能力和鲁棒性,能够优化LVQ2神经网络的初始权值向量,在一定程度上降低算法对初值的敏感性.本文采用遗传算法选取LVQ2神经网络的初始权值,并以江苏省扬州地区遥感图像分类为例,通过与标准LVQ神经网络、最大似然法进行比较,结果证明,利用遗传算法的LVQ2神经网络在分类精度上有了一定的提高.  相似文献   

8.
卫星图像数据量大、特征信息丰富、背景复杂、拍摄过程中易受干扰,用一般的基于参数统计的图像分割方法难以实现准确的分割;将自组织映射算法(SOM算法)和具有爬山过程的遗传算法(HGA算法)结合在一起,建立了一种基于混合智能算法的图像分割方法,用于卫星图像的分割;此方法通过SOM算法进行颜色特征提取,再通过HGA算法进行颜色特征聚类,实现对卫星图像的分割;实验结果表明基于混合智能算法的图像分割技术分割效果的准确率达到了91%,可以较好地分割卫星图像,具有较高的分割准确性。  相似文献   

9.
改进的混合属性数据聚类算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
k-prototypes是目前处理数值属性和分类属性混合数据主要的聚类算法,但其聚类结果对初值有明显的依赖性.对k-prototypes初值选取方法进行了分析和研究,提出一种新的改进方法.该方法有更高的稳定性和较强的伸缩性,可减少一定程度的上随机性.实际数据集仿真结果表明,改进算法是正确和有效的.  相似文献   

10.
本文针对小波网络现有学习算法的不足,把Levenberg-Marquardt算法(简称LM算法)和最小二乘算法有机地结合在一起,提出了一种新的小波网络混合学习算法.在该混合算法中LM算法用来训练小波网络的非线性参数,而最小二乘算法用来训练线性参数.最后以辩识一个混沌系统为例进行了数值仿真,并与改进的BP算法和单纯LM算法进行了比较,结果说明了所提算法具有很好的收敛性能和收敛速度.  相似文献   

11.
为了解决简单遗传算法过早收敛的问题,并进一步改善简单遗传算法的寻优质量,在分析递阶遗传算法和小生境遗传算法的基础上,提出了离散分段遗传算法.该方法在微观上,采用了递阶遗传算法的递阶编码方式和小生境的选择思想.宏观上,通过分层多级寻优操作来适当加快遗传算法的寻优速度.该算法非常适合解决多峰值优化问题,同时也能够有效地修复早熟现象的影响,加快收敛速度.实验表明该方法在性能方面明显优于简单遗传算法.  相似文献   

12.
A lot of research has been done to find a faster (polynomial) algorithm that can solve linear programming (LP) problems. The main branch of this research has been devoted to interior point methods (IPM). The IPM outperforms the Simplex method in large LPs. However, there is still much research being done in order to improve pivoting algorithms. In this paper, we present a new approach to the problem of improving the pivoting algorithms: instead of starting the Simplex with the canonical basis, we suggest as initial basis a vertex of the feasible region that is much closer to the optimal vertex than the initial solution adopted by the Simplex. By supplying the Simplex with a better initial basis, we were able to improve the iteration number efficiency of the Simplex algorithm in about 33%.  相似文献   

13.
IB方法使用源变量和相关变量的联合概率分布对源变量进行最大化压缩,使压缩变量最大化地保存相关变量的信息.连续IB算法(sIB)是一种较好的、应用较多的IB算法之一,但该算法存在效率低、优化不充分等问题.为了解决sIB在应用中存在的这些问题,提出了一种基于变异的迭代sIB算法(isIB).isIB算法首先从相关实验中选取合理的变异率;基于该变异率,该算法从sIB算法所产生的初始解向量中随机选取相应比例的位置,对其中的类标号进行随机变异并优化;再通过多次迭代获得了相应的优化解.实验表明在数据集相同、基本sIB算法调用次数相同的条件下,isIB算法相对于sIB算法具有运行效率高、解更优化的特点.  相似文献   

14.
This paper addresses the QoS-aware cloud service composition problem, which is known as a NP-hard problem, and proposes a hybrid genetic algorithm (HGA) to solve it. The proposed algorithm combines two phases to perform the evolutionary process search, including genetic algorithm phase and fruit fly optimization phase. In genetic algorithm phase, a novel roulette wheel selection operator is proposed to enhance the efficiency and the exploration search. To reduce the computation time and to maintain a balance between the exploration and exploitation abilities of the proposed HGA, the fruit fly optimization phase is incorporated as a local search strategy. In order to speed-up the convergence of the proposed algorithm, the initial population of HGA is created on the basis of a heuristic local selection method, and the elitism strategy is applied in each generation to prevent the loss of the best solutions during the evolutionary process. The parameter settings of our HGA were tuned and calibrated using the taguchi method of design of experiment, and we suggested the optimal values of these parameters. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the simple genetic algorithm, simple fruit fly optimization algorithm, and another recently proposed algorithm (DGABC) in terms of optimality, computation time, convergence speed and feasibility rate.  相似文献   

15.
In practical multi-objective optimization problems, respective decision-makers might be interested in some optimal solutions that have objective values closer to their specified values. Guided multi-objective evolutionary algorithms (guided MOEAs) have been significantly used to guide their evolutionary search direction toward these optimal solutions using by decision makers. However, most guided MOEAs need to be iteratively and interactively evaluated and then guided by decision-makers through re-formulating or re-weighting objectives, and it might negatively affect the algorithms performance. In this paper, a novel guided MOEA that uses a dynamic polar-based region around a particular point in objective space is proposed. Based on the region, new selection operations are designed such that the algorithm can guide the evolutionary search toward optimal solutions that are close to the particular point in objective space without the iterative and interactive efforts. The proposed guided MOEA is tested on the multi-criteria decision-making problem of flexible logistics network design with different desired points. Experimental results show that the proposed guided MOEA outperforms two most effective guided and non-guided MOEAs, R-NSGA-II and NSGA-II.  相似文献   

16.
This paper investigates the generalized Sylvester-conjugate matrix equation, which includes the normal Sylvester-conjugate, Kalman–Yakubovich-conjugate and generalized Sylvester matrix equations as its special cases. An iterative algorithm is presented for solving such a kind of matrix equations. This iterative method can give an exact solution within finite iteration steps for any initial values in the absence of round-off errors. Another feature of the proposed algorithm is that it is implemented by original coefficient matrices. By specifying the proposed algorithm, iterative algorithms for some special matrix equations are also developed. Two numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the proposed methods.  相似文献   

17.
服务器选择算法是域名系统(DNS)服务器处理迭代查询时的核心算法。在DNS中的所有查询请求中,迭代查询所占的比例大于30%,因此服务器选择算法的性能对整个DNS服务器的整体性能有着非常大的影响。简要分析了现有的服务器选择算法,指出其优点和缺点。同时,基于已有的AR(1)模型,提出了一种改进型AR(1)自回归模型,该模型利用历次服务器响应时间构成的时间序列,采用动态预测的方法来预测服务器响应时间。该模型能够有效避免由于网络拥塞状况造成的性能波动和服务器短时故障造成的性能损失,大幅提高了服务器选择算法的性能。同时,经过改进的AR(1)模型的适用范围得到扩大,可以适用于所有DNS。  相似文献   

18.
若干优化算法的运行分析比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
王静  蒋珉 《计算机仿真》2006,23(3):149-153
研究了若干优化算法在连续空间寻优问题中的应用。通过对标准寻优问题的寻优结果,分析并比较了优化算法的运行效果。考察的性能指标主要有寻优偏差、寻优次数等,分析比较方法采用平均分析法和最优最差分析方法等。文中涉及到的优化算法有遗传算法、模拟退火法、禁忌搜索法、单纯形法和蚁群算法。实验结果表明,单纯形法受解空间的维数以及寻优问题类型的影响较大,而遗传算法、模拟退火法、禁忌搜索法和蚁群算法对各个标准寻优问题则各有所长。对于工程中的实际寻优模型,可将其与标准寻优问题相对照以选择较适合的算法。  相似文献   

19.
In this article, two adaptive iterative learning control (ILC) algorithms are presented for nonlinear continuous systems with non-parametric uncertainties. Unlike general ILC techniques, the proposed adaptive ILC algorithms allow that both the initial error at each iteration and the reference trajectory are iteration-varying in the ILC process, and can achieve non-repetitive trajectory tracking beyond a small initial time interval. Compared to the neural network or fuzzy system-based adaptive ILC schemes and the classical ILC methods, in which the number of iterative variables is generally larger than or equal to the number of control inputs, the first adaptive ILC algorithm proposed in this paper uses just two iterative variables, while the second even uses a single iterative variable provided that some bound information on system dynamics is known. As a result, the memory space in real-time ILC implementations is greatly reduced.  相似文献   

20.
一种新的聚类分析算法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
给出了一种新的无监督聚类算法,但这种算法并非是基于目标函数的聚类算法,而是对数据直接设计一种迭代运算,以使数据在保持类特征的情况下进行重新组合最终达到分类的目的。通过对一类数据的实验表明,该算法在无监督给出类数方面具有较好的鲁棒性;另外,该算法在数据的准确归类、无监督聚类、确定性,以及对特殊类分布的适用性等方面均优于HCM和FCM算法,  相似文献   

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