一种改进的LMS算法

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。     

基于相干信号源的修正ISM算法

介绍一种基于相干信号源的修正ISM算法(MISM)。该算法采用CBF常规波束形成算法及MVDR波束形成算法、MUSIC算法进行处理并给出公式。结合3种算法各自的优势,通过对接收数据阵进行去相关处理,突破了ISM算法只能对相干信号源进行方位估计的局限性。通过计算机仿真进行3种算法的对比分析,验证该算法的有效性。     

改进的Parks聚类分析距离算法

经研究发现现有聚类分析算法普遍存在聚类盲目性,而这又直接影响着聚类的质量.针对这一问题,本文以Parks距离算法为例,提出了一种改良的Parks聚类分析距离算法,并将此距离算法应用在船舶装配产品归类中.通过对改良前后算法的比较,验证了新算法的优越性.     

基于LM算法的组合导航系统的故障诊断

LM (Levenberg-Marquardt)算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,在训练次数与精度上明显优于标准的BP算法.介绍了BP神经网络,采用LM算法对标准BP算法进行改进,并应用于船舶组合导航系统的故障诊断.仿真结果表明,LM算法可有效地提高学习速度,缩短训练时间,诊断效果好.     

基于入侵野草优化算法的粒子滤波算法

入侵野草优化(IWO)算法是近年来提出的一种简单、有效的基于种群的新颖数值优化算法,在许多领域得到成功运用。将IWO算法与粒子滤波(PF)算法相结合,提出一种基于IWO算法的粒子滤波算法(IWOPF)。该算法将IWO算法运用于粒子滤波的重采样中,以保证粒子的有效性和多样性。最后通过计算仿真验证该算法的有效性和优越性。     

Wasserman自适应学习率算法的改进

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.     

人工鱼群算法的船用配电网故障恢复算法

当前配电网故障恢复算法只设置了迭代次数参数,导致算法在恢复船用配电网故障时,收敛速度慢且不稳定,提出人工鱼群算法的船用配电网故障恢复算法。根据船用配电网组成,建立配电网模型;将模型简化为一个无向图,确定配电网拓扑结构;设置人工鱼群算法3项参数,选择算法中的觅食算子,设计配电网故障恢复算法步骤,恢复配电网故障。设置配电网故障算例,实验结果表明:研究算法较此次实验选择的2组算法,配电网所对应的网损明显减少了41.26 kW,25.62 kW,59.22 kW,34.83 kW,具有快且稳定的收敛速度。     

基于UKF的水下地形匹配算法组合

为了克服断续地形辅助导航给UKF算法带来的不利影响,提出了改进TERCOM／ICCP＋UKF地形匹配组合算法.首先分析了基于UKF的水下地形匹配算法及其在实际水下地形辅助导航中的局限性.然后,针对UKF地形匹配效果易受大初始位置误差影响的不足,以“粗搜索”＋“精匹配”的算法组合模式为基础,给出了TERCOM、ICCP和UKF匹配算法的组合策略和算法克服相似地形影响的方法.仿真显示,较之单一UKF匹配算法,组合算法能够克服了大初始位置误差对算法匹配效果的影响,具有更好的工程适用性.     

一种基于小波变换的图像压缩算法

针对传统小波变换过程复杂的缺点和SPIHT算法编码过程重复运算、存储量大的问题.首先分析了小波基和小波分解层数的选取,然后提出了一种改进的SPIHT算法,该算法利用可变阈值对SPIHT算法中初始子带进行分类得到一种更有效的编码算法.仿真结果表明,该算法的压缩整体性能要好于SPIHT算法.     

Bag of Words算法框架的研究

Bag of Words算法是一种有效的基于语义特征提取与表达的物体识别算法,算法充分学习文本检索算法的优点,将图片整理为一系列视觉词汇的集合,提取物体的语义特征,实现感兴趣物体的有效检测与识别。文章主要研究了Bag of Words算法的框架和基本内容。