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基于DSP指纹识别核心算法的设计与实现 被引量：11
1
作者 张堂辉 田捷 刘旭 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第16期25-27,共3页
文章详细介绍了如何在DSP系统实现指纹识别算法。针对嵌入式系统的特点,重点讨论了如何对算法进行简化和改进以及混合编程的问题。对于片内存储空间过小问题,介绍了存储空间的分配问题,并且设计了一种算法程序调度的方法,可以保证算法... 文章详细介绍了如何在DSP系统实现指纹识别算法。针对嵌入式系统的特点,重点讨论了如何对算法进行简化和改进以及混合编程的问题。对于片内存储空间过小问题,介绍了存储空间的分配问题,并且设计了一种算法程序调度的方法,可以保证算法的运行效率和空间需求。 展开更多
关键词 指纹识别算法 嵌入式系统 算法优化
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基于UWB的地下定位算法和拓扑优化 被引量：14
2
作者 孟宇 肖小凤 赵坤 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期743-753,共11页
地下定位面对环境恶劣、干扰、多径等影响,常规算法难以获得高精度的定位结果,同时井下环境多为狭长的巷道,不利于布置定位所需的锚节点,而井下锚节点的布置通常对定位结果有较大影响,因而使用普通的定位方法不足以满足智能采矿所需的... 地下定位面对环境恶劣、干扰、多径等影响,常规算法难以获得高精度的定位结果,同时井下环境多为狭长的巷道,不利于布置定位所需的锚节点,而井下锚节点的布置通常对定位结果有较大影响,因而使用普通的定位方法不足以满足智能采矿所需的高精度定位需求.本文对传统的三边定位算法进行分析,总结了传统三边定位结果产生误差的原因,并提出了改进的算法,通过仿真实验验证了改进算法的有效性.同时通过理论分析误差带,使用最大绝对定位误差用于仿真分析拓扑结构对定位结果精度的影响,提出了对拓扑结构的优化原则,能够根据环境特点以实现定位区域内平均最大绝对定位误差最小为原则得出最优拓扑结构.文中设置了仿真实验和实地实验对改进的算法和拓扑结构优化方法进行了验证,实验结果中,改进的算法能够在相同拓扑结构下减小15%-43%的误差,而在相同算法下优化的拓扑结构能够减小17%-65%,二者结合能够减小误差达74%.结果表明,在相同的定位条件下,改进的定位算法能够明显提高定位结果的精度,同时定位结果与拓扑结构之间也有着密切的联系,根据实际环境灵活布置拓扑结构能够使定位结果的精度进一步提高,将改进的算法与拓扑结构优化方法结合可以实现更高的定位精度. 展开更多
关键词 地下定位 定位算法 拓扑优化 算法优化 超宽带无线定位
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基于FPGA的图像中值滤波算法的优化及实现 被引量：4
3
作者 王萍 白光远 唐晓燕 《电子与电脑》 2009年第10期94-96,共3页
针对FPGA可并行流水线工作的结构特点,对图像中值滤波算法进行了优化,并用VHDL语言在altera公司的现场可编程门阵列上进行了实现,并给出了部分关键程序。实验结果证明,该算法可满足实时性要求,滤波效果良好,适用于图像采集和预处理系统中。
关键词 中值滤波 算法优化 并行运算 现场可编程门阵列
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基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法 被引量：2
4
作者 刘文英 陈振文 +1 位作者 苏兆鑫 李克文 《计算机与数字工程》 2021年第12期2556-2561,2567,共7页
针对基本人工蜂群算法种群多样性难以保持,进化速度慢等问题,提出了一种基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法。算法在雇佣蜂阶段采用非线性递减选择策略以提高种群的多样性,进而改善种群的全局勘探能力;在跟随蜂阶段由全局最优解引导... 针对基本人工蜂群算法种群多样性难以保持,进化速度慢等问题,提出了一种基于非线性递减选择策略的人工蜂群算法。算法在雇佣蜂阶段采用非线性递减选择策略以提高种群的多样性,进而改善种群的全局勘探能力;在跟随蜂阶段由全局最优解引导搜寻新解,以提高种群的局部开发能力;侦察蜂采用贴近最优解的策略以提高生成新解的质量,加速种群进化。改进的三个阶段改善了算法的寻优性能,最后通过实验对比与分析,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 算法优化
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基于算法推荐模式的社会性反思:个体困境、群体极化与媒体公共性 被引量：2
5
作者 刘友芝 胡青山 《传媒经济与管理研究》 2021年第1期192-212,共21页
互联网信息过载,催生了算法推荐信息分发模式的产生与发展。然而,算法推荐的实践应用,日渐凸显了一些不容忽视的社会性问题:对于个体而言,算法推荐在个体选择性接触和媒体“流量为王”思维的共同作用下,信息分发的“千人千面”,演变为... 互联网信息过载,催生了算法推荐信息分发模式的产生与发展。然而,算法推荐的实践应用,日渐凸显了一些不容忽视的社会性问题:对于个体而言,算法推荐在个体选择性接触和媒体“流量为王”思维的共同作用下,信息分发的“千人千面”,演变为个体信息获取的“信息茧房”困境;对于群体而言,算法推荐对个体的“信息茧房”,加剧了群体成员间“千人一面”的“回音室”效应,并与网络群体中“判断型话题”、同质性群体结构、网络传播的匿名性等“群体极化”互动影响因素共同作用,产生“群体极化”现象,进而消解算法时代的“媒体公共性”。优化现有算法推荐模式,是突破其社会困境的可行之路:首先,赋予算法推荐正确的价值观,在满足用户兴趣的前提下,优先推荐正能量的优质信息内容;其次,将“编辑算法”与“推荐算法”相结合,实行兼具信息分发多样化与个性化的混合推荐算法,将媒体公共性重建与个性化需求满足有机结合。 展开更多
关键词 算法推荐 信息茧房 群体极化 媒体公共性 算法优化
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H.264算法的DSP移植与优化
6
作者 杨洪泽 程耀瑜 《山西电子技术》 2011年第1期45-46,共2页
在TMS320DM643平台上实现H.264基档次编码器的移植与优化显得格外实用和必要。基于对DSP平台的结构特性和H.264的计算复杂度分析,主要从核心算法、数据传输和存储器/Cache使用几方面对H.264编码器进行了优化。实验结果表明,对于C IF格... 在TMS320DM643平台上实现H.264基档次编码器的移植与优化显得格外实用和必要。基于对DSP平台的结构特性和H.264的计算复杂度分析,主要从核心算法、数据传输和存储器/Cache使用几方面对H.264编码器进行了优化。实验结果表明,对于C IF格式的视频序列,优化后的H.264编码器能够达到每秒高于24帧的编码速度,满足了视频处理对于实时性的要求。 展开更多
关键词 H.264编码 TMS320DM643 算法优化
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基于弹性网降维及花授粉算法优化BP神经网络的短期电力负荷预测 被引量：43
7
作者 张淑清 杨振宁 +2 位作者 张立国 苑世钰 王志义 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期47-54,共8页
电力负荷预测为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。随着智能电网的全面发展,数据采集与监视控制系统(SCADA)获取数据量增加,数据的结构也更加复杂,负荷的频繁变化以及地区性的气象因素等都将影响负荷的预测的准确性。提出一种弹性... 电力负荷预测为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。随着智能电网的全面发展,数据采集与监视控制系统(SCADA)获取数据量增加,数据的结构也更加复杂,负荷的频繁变化以及地区性的气象因素等都将影响负荷的预测的准确性。提出一种弹性网(EN)进行大数据降维以及花授粉算法(FPA)优化BP神经网络的短期电力负荷预测方法。首先采用弹性网对负荷和气象等高维大数据进行选择和降维。弹性网通过在惩罚项中添加L1范数和L2范数,兼具了最小绝对值收缩及变量选择(LASSO)和岭回归的优点,克服了LASSO降维时因为数据内部存在共线性和群组效应而影响降维效果的问题;然后,考虑到BP神经网络权值和阈值容易受到初值的影响、收敛速度慢以及容易陷入局部最优,引入花授粉算法(FPA)优化BP神经网络,通过与粒子群算法(PSO)对比得出花授粉算法寻优速度更快,效果更好。本文方法应用于实际电力负荷预测,结果表明能有效提高预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 大数据变量选择及降维 最小绝对值收缩及变量选择 弹性网 花授粉算法优化BP神经网络
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基于遗传算法的支持向量机时间序列预测模型优化 被引量：33
8
作者 陈果 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1080-1084,共5页
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数... 建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 时间序列分析 预测 遗传算法 优化
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基于EN-SKPCA降维和FPA优化LSTMNN的短期风电功率预测 被引量：11
9
作者 张淑清 杨振宁 +3 位作者 姜安琦 李君 刘海涛 穆勇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期204-211,共8页
综合考虑风电功率序列及气象数据的多维特征,提出一种弹性网稀疏核主成分分析(EN-SKPCA)降维方法,对气象因素降维并表述为回归优化型问题,添加的弹性网惩罚解决了KPCA重构主成分难以解释构成的问题;提出花授粉算法(FPA)优化长短时记忆... 综合考虑风电功率序列及气象数据的多维特征,提出一种弹性网稀疏核主成分分析(EN-SKPCA)降维方法,对气象因素降维并表述为回归优化型问题,添加的弹性网惩罚解决了KPCA重构主成分难以解释构成的问题;提出花授粉算法(FPA)优化长短时记忆神经网络(LSTMNN)预测模型,可自动筛选出最佳超参数,降低了参数经验设置所带来的随机性。该方法解决了突变天气的影响,提高了预测精度。对2017年宁夏麻黄山第一风电场实测数据实验,证明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 风电 功率预测 气象 降维 弹性网稀疏核主成分分析 花授粉算法优化 长短时记忆神经网络
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改进遗传算法在公交车优化调度中的应用 被引量：9
10
作者 陈玲玲 苏勇 《科学技术与工程》 2009年第12期3567-3569,3573,共4页
公交车调度是智能公共交通系统的重要一环,关系到公交公司的经济效益与社会效益。通过对公交车调度的分析,建立了以乘客等车时间最小、公交运营利润最大为优化目标的公交车优化调度模型。然后应用遗传算法对模型进行求解,改进了优化过程... 公交车调度是智能公共交通系统的重要一环,关系到公交公司的经济效益与社会效益。通过对公交车调度的分析,建立了以乘客等车时间最小、公交运营利润最大为优化目标的公交车优化调度模型。然后应用遗传算法对模型进行求解,改进了优化过程,既加快了进化速度又具有抗早熟的优点,得到比较合理的公交车发车时刻表。 展开更多
关键词 公交车调度 发车间隔 遗传算法 优化
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复合形引导蜂群寻优的无人机航迹多目标规划 被引量：8
11
作者 刘刚 裴红蕾 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第4期253-257,共5页
为了提高无人机导航路径规划的精度和稳定性,提出了复合形引导蜂群寻优的无人机航迹多目标优化方法。使用坐标变换方法,将二维规划问题降为一维;建立了航迹规划的目标函数与约束条件;在传统人工蜂群基础上,改进了蜜源初始化方法,使前后... 为了提高无人机导航路径规划的精度和稳定性,提出了复合形引导蜂群寻优的无人机航迹多目标优化方法。使用坐标变换方法,将二维规划问题降为一维;建立了航迹规划的目标函数与约束条件;在传统人工蜂群基础上,改进了蜜源初始化方法,使前后航迹点相互关联,提高航迹可行率;为了提高收敛速度,改进了雇佣蜂和观察蜂的蜜源搜索方式,提出了随机搜索与最优蜜源引导相结合的位置更新方式;提出了Metropolis准则改进观察蜂蜜源选择策略,有利于算法跳出局部最优、保留潜在最优;使用复合形法引导蜂群整体向优质蜜源运动,提出了复合形引导蜂群寻优算法。经仿真验证,与传统算法和混沌扰动算法相比,复合形引导蜂群算法的收敛迭代次数分别减少了4倍和6倍,寻优时间降低了约一个数量级,且规划航迹更优、稳定性更好。 展开更多
关键词 无人机 导航路径规划 复合形引导人工蜂群寻优 最优蜜源引导 METROPOLIS准则
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基于改进BA-PNN的智能变电站二次设备故障定位方法 被引量：1
12
作者 曹海欧 吴迪 +3 位作者 薛飞 王义波 孙弘毅 杨金龙 《智慧电力》 北大核心 2024年第4期32-39,共8页
针对概率神经网络(PNN)在二次设备故障定位中训练规模较大、容易受到平滑因子干扰的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法优化概率神经网络(BA-PNN)的智能变电站二次设备故障定位方法。首先,在PNN的求和层中采用拉普拉斯分布代替高斯分布,并... 针对概率神经网络(PNN)在二次设备故障定位中训练规模较大、容易受到平滑因子干扰的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法优化概率神经网络(BA-PNN)的智能变电站二次设备故障定位方法。首先,在PNN的求和层中采用拉普拉斯分布代替高斯分布,并用BA算法来获得最优平滑因子,进而提出一种改进蝙蝠算法优化概率神经网络方法;其次,基于智能变电站中二次设备的特征分析,选择故障特征量并对其映射,建立了基于BAPNN的智能变电站二次设备故障定位模型;最后,以某智能变电站故障定位为例,对BA-PNN神经网络进行样本训练,实现对故障元件的精确定位。仿真表明,该方法缩小了神经网络的训练规模,提升了神经网络的计算性能,增强了故障定位的准确性。 展开更多
关键词 改进蝙蝠算法优化概率神经网络 二次系统 智能变电站 故障定位
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融合多策略人工水母算法及工程应用研究 被引量：1
13
作者 陶鑫杰 莫愿斌 《现代电子技术》 2023年第7期85-90,共6页
针对人工水母群算法(JS)在求解较为复杂问题和部分工程问题时存在易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种融合多策略的人工水母算法。首先,该算法利用莱维飞行的扰动策略对洋流运动和被动运动阶段位置更新方式进行扰动,增强算法跳... 针对人工水母群算法(JS)在求解较为复杂问题和部分工程问题时存在易陷入局部最优和寻优精度低等问题,提出一种融合多策略的人工水母算法。首先,该算法利用莱维飞行的扰动策略对洋流运动和被动运动阶段位置更新方式进行扰动,增强算法跳出局部最优的能力;其次,对水母跟随洋流和群内被动运动阶段引入指数递减惯性权重,使算法扩大全局搜索范围,提高寻优收敛速度;最后,将黄金正弦引导机制引入至被动运动阶段,替换原有被动运动位置更新方式,提升算法在探索和开发阶段的寻优能力。通过对6个基准测试函数进行测试分析,采用Wilcoxon秩和检验证明改进算法的寻优能力强、收敛速度快,将其应用于压力弹簧设计工程实际问题中,进一步验证了改进算法的适应性和有效性。 展开更多
关键词 人工水母算法 位置更新 指数递减惯性权重 算法寻优能力 测试分析 秩和检验 算法验证
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煤巷支护参数预测研究 被引量：2
14
作者 陈攀 马鑫民 +2 位作者 向俊杰 陈莉影 梁厅皓 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第10期133-141,共9页
目前支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等算法在煤矿巷道支护领域应用较少。研究了不同的机器学习模型进行支护参数设计的适用性,以建立一个更高性能的模型来实现锚杆支护的合理、科学设计。首先建立煤巷支护智能预测数据库:采用现场调研... 目前支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等算法在煤矿巷道支护领域应用较少。研究了不同的机器学习模型进行支护参数设计的适用性,以建立一个更高性能的模型来实现锚杆支护的合理、科学设计。首先建立煤巷支护智能预测数据库:采用现场调研、问卷调查和文献检索等方式收集煤矿巷道样本;采用缺失值填补、箱形图修改离群点和局部异常因子剔除等方式对数据进行处理,建立煤巷支护数据库。提出一种基于合成少数类过采样(SMOTE)-遗传算法(GA)-SVM的煤巷支护参数预测模型:将数据库中的数据分成训练集与测试集,采用SMOTE技术平衡训练样本,提高模型对少数类样本的拟合能力;训练过程采用GA对SVM的超参数进行全局寻优,进一步提高模型整体性能。测试结果表明,SMOTE-GA-SVM模型的分类精度达到83.8%,比传统的SVM模型提高了21.8%。将SVM、人工神经网络(ANN)、RF、AdaBoost(ADA)和朴素贝叶斯分类器(NBC)等机器学习方法引入到煤巷锚杆支护参数预测中,建立对应的支护参数预测模型,比较结果表明:从最优到最差的预测模型排序分别为SMOTE-GA-SVM、RF、GA-ANN、SVM、NBC和ADA,6种模型的平均分类精度达69.9%,验证了机器学习方法在煤巷锚杆支护参数预测方面的可行性。在山西霍宝干河煤矿有限公司对SMOTE-GA-SVM模型进行了应用,模型预测准确率达87.5%,具有较强的适用性和可靠性。 展开更多
关键词 煤矿巷道 机器学习 锚杆支护参数 合成少数类过采样 遗传算法优化支持向量机
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基于ASTFA降噪和AKVPMCD的滚动轴承故障诊断方法 被引量：4
15
作者 杨宇 李紫珠 +1 位作者 何知义 程军圣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第21期2934-2940,共7页
提出了一种滚动轴承故障诊断的新方法。首次将自适应最稀疏时频分析(ASTFA)方法应用于振动信号的降噪,并针对KVPMCD方法只选择一种最佳相关模型而忽略其他几种相关模型对预测精度贡献的缺陷,提出了一种改进的KVPMCD模式识别算法——人... 提出了一种滚动轴承故障诊断的新方法。首次将自适应最稀疏时频分析(ASTFA)方法应用于振动信号的降噪,并针对KVPMCD方法只选择一种最佳相关模型而忽略其他几种相关模型对预测精度贡献的缺陷,提出了一种改进的KVPMCD模式识别算法——人工鱼群算法优化融合Kriging模型的基于变量预测模型的模式识别(AKVPMCD)算法,即采用收敛速度快、鲁棒性强、具有全局寻优能力的人工鱼群智能算法(AFSIA)优化融合多种Kriging相关模型来提高模型预测精度。在此基础上,提出了一种基于ASTFA降噪和AKVPMCD算法的滚动轴承故障诊断方法。实验结果表明,该方法可以有效提高分类识别的精度。 展开更多
关键词 自适应最稀疏时频分析降噪 AKVPMCD 滚动轴承 故障诊断
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资源有限下的公共建设项目进度优化研究--基于改进的蚁群优化算法
16
作者 罗荣科 《城市建筑》 2014年第8期167-168,共2页
进度优化是施工项目计划的一个重要方面，文章提出了运用改进的蚁群优化算法来解决资源有限下的公共建设项目的进度优化问题，通过对西安北客站的实例的分析，进一步验证了蚁群优化算法对进度优化问题的求解具有普遍适用性。
关键词 公共建设项目 蚁群算法 优化
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联邦学习算法综述 被引量：47
17
作者 王健宗 孔令炜 +4 位作者 黄章成 陈霖捷 刘懿 何安珣 肖京 《大数据》 2020年第6期64-82,共19页
近年来,联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注,已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念;然... 近年来,联邦学习作为解决数据孤岛问题的技术被广泛关注,已经开始被应用于金融、医疗健康以及智慧城市等领域。从3个层面系统阐述联邦学习算法。首先通过联邦学习的定义、架构、分类以及与传统分布式学习的对比来阐述联邦学习的概念;然后基于机器学习和深度学习对目前各类联邦学习算法进行分类比较和深入分析;最后分别从通信成本、客户端选择、聚合方式优化的角度对联邦学习优化算法进行分类,总结了联邦学习的研究现状,并提出了联邦学习面临的通信、系统异构、数据异构三大难题和解决方案,以及对未来的期望。 展开更多
关键词 联邦学习 算法优化 大数据 数据隐私
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基于改进A*和人工势场算法的无轨胶轮车井下无人驾驶路径规划 被引量：40
18
作者 鲍久圣 张牧野 +5 位作者 葛世荣 刘琴 袁晓明 王茂森 阴妍 赵亮 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1347-1360,共14页
经过多年发展无人驾驶技术逐渐成熟,已经开始在地面车辆得到了广泛应用,同时也将成为解决无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要途径,但与地面车辆成熟的无人驾驶技术不同,无人驾驶技术应用到井下仍存在许多问题亟待解决。针... 经过多年发展无人驾驶技术逐渐成熟,已经开始在地面车辆得到了广泛应用,同时也将成为解决无轨胶轮车在井下实现高效、安全、智能运输的重要途径,但与地面车辆成熟的无人驾驶技术不同,无人驾驶技术应用到井下仍存在许多问题亟待解决。针对井下人工驾驶的无轨胶轮车效率低且事故频发等问题,以无人驾驶无轨胶轮车为研究对象,通过仿真和试验开展井下路径规划方法研究。首先,通过分析比较常见路径规划算法的优缺点,分别选择采用最优性A*算法和人工势场算法作为无人驾驶无轨胶轮车全局和局部路径规划的基本算法;其次,针对全局路径规划传统A*算法搜索节点多和路径不平滑问题,分别使用指数函数加权和三次样条插值的方法对其进行改进,将改进前后算法在井下巷道内进行全局路径规划仿真,结果发现:改进后的算法搜索节点数减少了50%,在同一场景下规划路径所需时间仅为传统A*算法的20%,路径规划的效率得到了大幅度提升,生成的路径更加平滑且连续性也较好;同时,针对人工势场算法存在目标不可达、局部最优解等问题,分别引入斥力势场修正因子和出逃力并建立相对速度势场对其进行改进,对比改进前后算法在井下巷道内的局部路径规划仿真结果发现:改进后的人工势场算法可以在各种场景规划出更为合理的行车路径,安全性得到了保障;最后,利用微型无人车试验平台,按照8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境,对无人驾驶无轨胶轮车改进前后的路径规划算法分别进行了无障碍物和有障碍物的路径跟踪试验,结果表明:基于改进A*-人工势场联合算法规划出来的路径更加合理,在8∶1的缩比搭建模拟井下巷道环境中进行的无障碍物规划路径最大跟踪误差仅为0.0312 m,在巷道内会车和避障时能够规划合理的行驶路径,最大偏差仅为0.0353 m,能够满足无 展开更多
关键词 无轨胶轮车 井下无人驾驶 路径规划 A*算法优化 人工势场算法
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基于BP神经网络的入侵检测算法 被引量：37
19
作者 胡明霞 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期148-150,共3页
为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行... 为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。 展开更多
关键词 BP神经网络 算法优化 入侵检测 漏报率 误报率
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G.729 CS-ACELP语音编码算法的优化及其DSP实现 被引量：13
20
作者 许丽红 阚海鹰 +1 位作者 余小清 万旺根 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2001年第1期13-17,共5页
在研究 G.72 9CS- ACEL P语音编码算法基础上 ,通过分析其原理及基本特征 ,在实际应用中提出了优化算法的两种方案 ,大大降低了算法复杂度 ;并介绍了利用 DSP相应的开发环境对简化后的算法进行软件模拟 ,实验结果证明其输出语音仍然保... 在研究 G.72 9CS- ACEL P语音编码算法基础上 ,通过分析其原理及基本特征 ,在实际应用中提出了优化算法的两种方案 ,大大降低了算法复杂度 ;并介绍了利用 DSP相应的开发环境对简化后的算法进行软件模拟 ,实验结果证明其输出语音仍然保持了很高的合成品质 ;最后给出了以 DSP为核心的硬件系统构成框图 . 展开更多
关键词 G.729算法 语音编码 算法优化 DSP芯片
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