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在一种变步长LMS算法的基础上,引进动量因式,提出了一种新的改进LMS的算法。新算法整体性能优于变步长LMS算法以及LMS算法。通过理论分析,比较了新的算法和变步长LMS算法以及LMS算法的收敛性和稳态性,提出了一种设想以提高新算法的稳态性。仿真试验证明了新算法的优越性以及设想的在仿真条件下的正确性。 相似文献
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浅析航线选择中的改进最短路径算法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用改进的最短路径算法对船舶最佳航线最短路径作出定量描述,阐述Dijkstra算法和改进算法,并通过船舶最佳航线选择示例说明算法的应用,比较表明,改进算法在搜索效率上优于Dijkstra算法。 相似文献
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布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度.搜索策略的不同,介绍了以下几种算法基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法. 相似文献
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现有的集中式交互多模型联合概率数据互联( IM MJPDA)算法在多模型这个意义上都是基于固定结构的,而固定结构多模型算法存在的缺陷这些算法都不可避免的存在.为此,将一种变结构多模型算法——自适应网格交互多模型( AGIMM)算法和联合概率数据互联(JPDA)算法相结合,提出了用于多传感器多目标跟踪的集中式自适应网格IMMJPDA( AGIMMJPDA)算法.该算法通过自适应网格实现模型集合自适应调整来克服固定结构IMMJPDA存在的缺陷.仿真结果显示,该算法可以有效克服固定结构IMMJPDA算法存在的缺陷,并提高IMMJPDA算法的费效比. 相似文献
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在Wasserman自适应学习率算法的基础上提出一种新的BP网络改进算法--分层自适应学习率附加动量项算法,并应用该算法建立了凝汽器故障BP网络诊断模型.仿真结果表明该算法较之Wasserman自适应学习率算法能进一步提高网络的学习速度. 相似文献
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蚁群算法在PID参数优化中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。 相似文献
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传统的船舶物流运输最优路径选取算法的运行效率低,为了解决这个问题,提出基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。利用有向图规划法,确定有向图规划船舶物流运输路径冲突分流点,采用深度优先遍历算法,获取船舶物流运输最优路径。为突出算法优势,在经典算法基础上,对其做出改进,在算法结束后,逆序打印每一条路径,选取最优路径,由此,完成基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法的设计。在实验中,采用有向图作为实验样本,对2种算法进行对比实验.实验结果显示,所提算法相比传统的船舶物流运输最优路径选取算法运行效率更高。 相似文献