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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
雷旭鹏 杨健 徐孟怀 朱江 龚旻
信号/参数经过线性变换,再经过逐位非线性变换得到测量值的过程可以抽象为广义线性模型。广义近似消息传递算法是处理广义线性模型的一种Bayes方法,通过引入信号的稀疏先验分布,利用似然函数和先验分布得到后验均值和后验方差。然而,当测量矩阵的元素不服从次Gauss分布时,广义近似消息传递算法性能会急剧恶化。通过奇异值分解,广义酉变换近似消息传递算法消除了测量矩阵的相关性,在包括相关测量矩阵的各类测量矩阵中表现出更强的鲁棒性。然而,经过足够多次迭代后,广义酉变换近似消息传递算法的信号重构误差在平衡点附近振荡;且随着测量矩阵相关性的增加,广义酉变换近似消息传递算法性能开始恶化。为了进一步提高广义酉变换近似消息传递算法的稳健性、改善算法准确性,该文提出自适应广义酉变换近似消息传递算法。该算法通过构造目标函数并自适应选择合适的步长,使得广义酉变换近似消息传递算法能够收敛到平衡点,从而获得更好的性能。大量的数值仿真实验结果验证了自适应广义酉变换近似消息传递算法的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
梁维谦 郑方 陈朝阳 陈高鋆
声反馈抑制需求鲁棒、高效的自适应滤波器。该文提出一种基于Gauss-Seidel伪放射投影(Gauss-Seidel pseudo affine projection,GSPAP)的子带自适应声反馈消除算法。通过加权重叠相加滤波器组进行子带划分,子带上采用参考信号的自相关矩阵取代能量对滤波器的自适应步长进行归一化;在自相关矩阵的迭代公式中引入基于输入信号和参考信号能量最大值的自整定系数,增强算法鲁棒性;选用二阶GSPAP迭代法对自相关矩阵解算求逆,以平衡算法性能与复杂度。实验结果表明:在相同滤波器长度的条
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁知平 刘超 牛培峰
粒子群算法(PSO)是一种应用广泛、性能优良的启发式智能优化算法。但是PSO算法具有易陷入局部最小值和全局寻优能力差的缺陷,针对此问题,文章提出了一种基于自适应惯性权重的粒子群算法(AIW-PSO),该算法能够有效的平衡原粒子位置和飞行速度对新粒子位置的影响度。用12组基准测试函数来验证AIW-PSO算法的寻优性能和收敛精度,并与现有相关算法相比,仿真实验结果表明,AIW-PSO算法的全局搜索能力和寻优精度都有较大的提高。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
邢如义 梅树立 岳峻
将空域算法和频域算法有机结合 ,利用小波变换理论 ,给出了一种新的小波自适应数字图像水印算法。数值实验结果表明 ,嵌入水印后的图像与原始图像在视觉上无区别 ,该方法具有很好的不可觉察性。采用Jpeg水印信息和检测的水印信息之间的相关系数验证算法的鲁棒性 ,随着图像品质数的下降 ,相关系数略有下降 ,但幅度不大 ,表明算法具有较强的鲁棒性。
关键词：
小波 数字水印 鲁棒性
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂春梅 陈国彬 刘超
鲸鱼优化算法是一种新型优化算法,源自鲸鱼的觅食行为。针对标准鲸鱼优化算法处理复杂函数优化问题出现寻优精度低和易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种混沌反馈自适应鲸鱼优化算法(CFAWOA)。在CFAWOA算法中,引入混沌理论生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;同时,在鲸鱼位置更新后期增加反馈阶段,通过交流学习使最差鲸鱼快速向最优鲸鱼靠拢,提高算法的全局搜索能力;此外,在鲸鱼个体位置更新公式中引入自适应惯性权值,通过平衡算法的开发和探索能力进一步改善算法的优化性能。采用6个复杂函数优化问题进行仿真实验,将CFAWOA算法与WOA、PSO和TLBO算法进行对比,结果表明CFAWOA在收敛精度、优化性能方面具有明显优势。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
季晓蕾 惠淑荣 郭志鹏 张国伟
通过设计广义观测器来实现了一类混沌系统的同步。在参数不确定而且带有噪声的条件下,这种基于广义观测器的自适应同步方法不仅完成了驱动与响应系统的同步,而且使得信息信号被正确地接收。不必计算Lipschitz常数,也不必知道不确定参数的范围界限,但是Lyapunov方法仍然保证了误差系统的全局渐近稳定性。最后,通过对Rucklidge混沌系统的数值仿真验证了该方法的有效性。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
李平 吴佳英 郑金华 胡宁静
为了克服基于二进制编码的遗传算法在求解连续参数优化问题时的缺陷,采用实数编码,定义1种度量多样性的指标,来自适应地调整基于实数编码的多亲遗传算法中交叉概率和变异概率,提出1种基于实数编码的自适应多亲遗传算法.该算法能自适应地调整其参数,且在求解优化问题的过程中,能克服早熟收敛的现象,提高搜索能力,加速收敛速率.最后对该算法进行了理论分析.
[期刊] 物流技术
[作者]
张智善
采用粒子群优化算法对该问题进行求解,为了提高算法的求解性能,针对粒子群算法特点,提出了一种自适应的惯性权值来调整算法的搜索空间和一种自适应更新策略来动态地更新粒子的位置。最后通过经典的实例对本文提出的算法进行了检验,结果表明,该改进的粒子群算法在求解车间作业调度问题是有效的。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
杨亦
基于自适应差分进化算法和简易罚函数法,提出一种用于求解难约束优化问题的改进自适应差分进化算法。针对Bump问题的仿真实验表明,新算法不仅求解精度超过大部分的约束求解算法,而且收敛速度快于基于差分进化的算法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜爱克 赵峰 张杰
数据流具有连续、实时、有序及无限等特点,使用传统的数据挖掘技术来处理数据流的分类面临着严重的挑战,很难处理数据流中的概念漂移问题。文章结合现有的决策树分类挖掘算法,提出了自适应集成分类器方法,构建了数据流概念漂移的自适应集成分类模型,通过不断更新训练样例的权重与属性类别,将训练样例从现有的数据集中分离出来,并被确定为新类别属性的训练样例,以达到对数据流中概念漂移现象的有效检测,仿真结果也证明该方法的适应性和可靠性。
关键词：
数据流 概念漂移 决策树 集成分类器
[期刊] 管理科学
[作者]
胡文伟 胡建强 李湛 周剑峰
配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘惠
文章基于混合型数据对传统谱聚类算法进行改进。针对传统谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,提出一种密度调整的尺度参数自适应的核函数。同时,在谱聚类的聚类步中为了减少初始聚类中心对聚类结果的影响,利用集成的k-means代替单一的k-means进行聚类,以增强聚类结果的稳定性。并通过实验对比证明算法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吕泽华 张豪 李华
文章回顾了经典的K-means算法,分析了其存在的两个突出缺点:无法自行确定聚类数k和对初始聚类中心点十分敏感。受光电效应实验中电子束在反向电场中的串行规律启发,提出了基于捕获流动中心试点的自适应确定聚类数目的K-means算法,该算法模拟电子束在异性电子云中的串行,令数据点簇捕获流动的聚类中心试点,来消除多余的初始聚类中心,从而达到解决K-means算法的存在的缺陷问题。实验表明,该算法具有很强的自行确定聚类数的能力,也大大降低了对初始聚类中心选择的敏感度。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
晏勇 雷航 梁潘
针对停车场停车最优路径规划问题,提出了基于改进型蚁群算法的自适应停车引导模型。以原有信息素更新为基础,设计下一步潜在节点状态转移策略,引入停车路径动态自适应度,进一步缩小蚂蚁搜索范围,合理规划最优停车路径。对比仿真实验表明:改进型自适应蚁群算法求解效率和质量有明显优势,实现了停车最优路径规划与选择,减少了停车时间,提高了安全性,具有很强的实用价值。
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