能克服鞍点的并行计算寻优算法

为有效解决在求解具有鞍点的无约束最优化问题时寻优算法提前终止的问题,提出了一种能克服鞍点的计算机并行计算寻优算法。该算法以共轭梯度法为基础,对该算法寻优终止的条件进一步改进,提出当算法迭代到鞍点时,选择雅克比矩阵的所有正特征值对应的特征向量所对应的方向作为新的搜寻方向,重新搜索且并行计算取最优。最后通过实例验证了该算法能成功克服鞍点,并成功收敛到函数的极小值。     

高效的线搜索寻优方法

在涉及计算机寻优等许多工程领域,都需要使用多元函数的最优化。线搜索是多元函数的最优化中已知搜索方向求最优步长的关键技术。为了提出一种高效的线搜索算法,对线搜索进行详细研究,提出一种新的线搜索寻优方法--类康托法。主要方法是去除了Fibonacci法中两个试探点必须保留一个的限制,每次把搜索区间三等分,根据试探点的导数值,来决定去除哪两个子区间。通过理论和实例的证明,结果发现类康托法比0.618法和Fibonacci法更高效,计算速度更快。其中最重要的结论是类康托法为这两种方法收敛速度的高阶无穷小。特别是在精度要求很高的时候,类康托法比这两种算法具有更明显的优势。此外,该方法具有较强的适用性,不但能用于凸函数,也能用于凹函数。     

一种新的动态多目标优化位置区域划分方法

文章基于移动通信网络系统中的位置区域划分问题,介绍了多目标进化算法,并提出了一种新的动态多目标优化位置区划分方法,从理论上分析该方法能有效避免传统算法中不能进行多目标的规划、不能进行全网优化等的不足。     

神经网络中处理鞍点的LMBP改进算法

针对目前神经网络中的Levenberg-Marquardt反向传播(LMBP)算法在训练过程中有可能迭代到鞍点的问题,提出一种能有效克服鞍点的LMBP改进算法。计算鞍点处雅克比矩阵的正特征值对应的特征向量并将其作为新的搜索方向。通过实例对比传统LMBP算法与改进LMBP算法的效果,证明改进的算法能有效地脱离鞍点并进一步收敛到极小点处。     

面向公路智能交通系统的无线物联网技术研究

面对日益严峻的交通状况,传统的交通技术和手段已无法处理。智能交通是一个基于现代电子信息技术面向交通运输的服务系统,可以有效地利用现有交通设施,减少交通负荷和环境污染,保证交通安全并提高运输效率。因此,公路智能交通系统已成为当今研究的热点。基于LTE和IPv6技术,研究了面向公路智能交通系统的无线物联网应用技术。最后给出了详尽的公路无线物联网的整体框架与技术实施方案,并对相关方案的可行性进行了论证。     

光纤通信哑设备资源管理的物联网应用系统

在光纤通信中,哑设备承载着数据信号的传输。针对哑设备资源管理面临的问题,文章运用新兴的物联网关键技术,建立了能够直接管理哑设备且实现信息自动采集和数据处理的通信资源管理系统,从而为实现由传统经营管理模式向现代基于物联网的精细化管理模式的战略转型提供了技术支持。     

快速检测低密度奇偶校验码围长的新算法

针对低密度奇偶校验码(LDPC)的围长计算复杂度较高的问题,结合Dijkstra算法及Tanner图的结构特点提出一种快速检测围长的新算法,该算法的时间复杂度较低。与目前的算法相比,该算法不仅计算速度快,且能一次性给出围长的大小及所经过的边,避免冗余计算。最后,通过实例仿真验证了该算法的可行性和高效性。