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北京航空航天大学学报 2007年第3期33卷 282-285页

作者：白晶韩亮北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083

针对应召反潜中敌潜艇直线形规避行为,提出了双机协同反潜的预测搜索法.在一定探测域余量下,使联合探测角度最大,确定了初始探测点.通过预测敌潜艇在舰载直升机工作时间段内的航程,形成按照两个声纳相背的方向、半径不断扩大的环形搜索... 详细信息

针对应召反潜中敌潜艇直线形规避行为,提出了双机协同反潜的预测搜索法.在一定探测域余量下,使联合探测角度最大,确定了初始探测点.通过预测敌潜艇在舰载直升机工作时间段内的航程,形成按照两个声纳相背的方向、半径不断扩大的环形搜索路径.通过Matlab实例仿真,验证此法的探测成功率在70%以上.对实际的舰载直升机反潜具有参考作用.

关键词：反潜直升机声纳预测搜索仿真

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基于向量智能选择技术的差分演化算法研究

基于向量智能选择技术的差分演化算法研究

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作者：赵朦华侨大学

学位级别：硕士

在科技领域中,经常会出现一些的全局优化问题,而且这些优化问题往往具有大规模、强约束、非线性、多目标、建模困难等特点,这使得在使用传统的优化技术(如牛顿法、共轭梯度法等)进行计算时,效率十分低下,甚至无法求解。上个世纪中叶,专... 详细信息

在科技领域中,经常会出现一些的全局优化问题,而且这些优化问题往往具有大规模、强约束、非线性、多目标、建模困难等特点,这使得在使用传统的优化技术(如牛顿法、共轭梯度法等)进行计算时,效率十分低下,甚至无法求解。上个世纪中叶,专家学者从仿生学中得到灵感,进而产生了模拟生物特性的智能算法,而演化算法正是仿生“种群智能”的智能算法之一。差分演化算法作为演化算法中的一员,其具有简单高效的特点,尤其擅长连续型数值优化。因此,差分演化算法目前应用于解决各类工程问题。然而,差分演化算法同其他演化算法一样,在优化高维函数时,仍存在早熟、容易陷入局部解、难以设定控制参数等问题,其原因主要在于:(1)缺乏局部搜索能力,因此会导致后期收敛速度变慢,不能在较少适应度函数评价次数下快速收敛出问题最优解。(2)对缩放因子F和交叉率CR的设置十分敏感,不同的问题需要设置不同的值。(3)虽然存在有多种变异策略,但是对同一个问题性能各不相同,在选择最优变异策略上存在困难。为了克服这些问题,许多专家学者为差分演化算法提供了多种改进方法,将其他算法与差分演化算相结合,解决差分演化算法的不足之处。本文致力于两个方面的研究:(1)变异算子是差分演化算法的重要组成部分,然而传统DE的变异算子中父个体选择策略是基于均匀随机分布的,这会导致所有的个体都有相同的概率参与变异过程,那么就不能保证最优个体信息不被丢失。本文根据适应度信息、拓扑信息、距离信息来设计不同的父个体选择策略,从而影响种群的演化过程。为了达到进一步平衡差分演化算法的挖掘能力和探索能力,本文提出一种基于适应度排序的差分演化算法——基于邻域引导的差分演化算法(NGDE),并且为了进一步强化对高维多峰函数的挖掘能力,本文又基于个体相似度设计了基于父个体智能选择机制的差分演化算法。(2)由于传统的差分演化算法的变异算子是固定的,这样会导致算法缺少灵活性,只对某些问题的优化效果较好,而对其他问题的优化效果较差。为了解决这个问题,本文提出了一种局部模型预测算子(LMD),根据种群所在的区域的陡峭情况,来判断这个区域是单峰函数还是多峰函数。本文依据此算子,提出了一种新的算法框架DE-LMD来改善算法性能。综上所述,本文针对传统差分演化算法和改进的差分演化算法的不足,提出了多种新的策略来改进算法性能,并且通过大量实验来评价算法的性能,证明算法的有效性。

关键词：差分演化算法父个体选择策略种群拓扑信息适应度信息距离信息局部预测搜索

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时空相关性导向的视频帧率提升算法研究

时空相关性导向的视频帧率提升算法研究

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作者：马文丹信阳师范学院

学位级别：硕士

为满足多媒体业务与视频数据交互的需求,帧率上转换(Frame Rate Up-Conversion,FRUC)技术成为了视频后处理领域研究的热点。该技术通过在两个相邻解码帧插入中间帧的方式,实现视频从低帧率到高帧率的转换。在高清显示终端设备中,利用运... 详细信息

为满足多媒体业务与视频数据交互的需求,帧率上转换(Frame Rate Up-Conversion,FRUC)技术成为了视频后处理领域研究的热点。该技术通过在两个相邻解码帧插入中间帧的方式,实现视频从低帧率到高帧率的转换。在高清显示终端设备中,利用运动补偿FRUC提高运动估计准确性,增强运动矢量场平滑度,能够有效避免低帧率视频造成的画面抖动和运动模糊等缺点,为观众带来更加舒适的视觉体验。然而,随着数字视频分辨率的提高,对FRUC技术的要求也越来越高,不可避免地出现一些技术难题亟待解决,因此,本文针对当前存在的异常运动矢量及计算精度与计算复杂度不平衡问题,进行了深入研究并提出了有效的解决方案。主要内容概括如下:(1)以保边滤波与快速运动估计结合为策略,解决FRUC技术中存在的高精度导致高计算复杂度问题,提出了一种基于保边滤波的低复杂度FRUC算法。该算法首先对每一帧进行保边滤波来保留边缘同时抑制纹理细节,然后进行下采样降低计算复杂度,利用预测搜索方法减少冗余搜索点从而加速运动估计的进程。该算法有效保持了计算精度和计算复杂度之间的平衡,同时提供了良好的上转换视频序列的客观和主观质量。(2)以元胞自动机理论为基础,针对初始运动矢量场中存在不可靠矢量或现有平滑方法中的过平滑问题,提出了一种基于元胞自动机的运动矢量场平滑算法。该算法根据一个定义好的局部进化规则来构造元胞自动机推断MV异常值,通过在循环迭代中执行基于元胞自动机的演化,逐步筛选出MV的异常值,并尽可能多地减少由于过度平滑而导致的不正确MV值。该算法显著改善了插值帧的视觉质量,提高了对不可靠运动矢量的检测及校正能力。

关键词：帧率上转换运动估计运动矢量保边滤波预测搜索

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基因芯片设计技术研究

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作者：倪青山国防科学技术大学

学位级别：硕士

基因芯片是将被称为探针的DNA片段按照一定的顺序排列在固相支持物上构成的高密度探针阵列,根据核酸杂交原理,在适宜的条件下探针就会与特定的核酸序列杂交,基于这个特性,基因芯片就可以用来对给定样品中的核酸序列信息进行检测。它能... 详细信息

基因芯片是将被称为探针的DNA片段按照一定的顺序排列在固相支持物上构成的高密度探针阵列,根据核酸杂交原理,在适宜的条件下探针就会与特定的核酸序列杂交,基于这个特性,基因芯片就可以用来对给定样品中的核酸序列信息进行检测。它能够同时分析数以万计的基因组信息,具有重大的基础研究价值和明显的产业化前景。探针选择和芯片优化是基因芯片设计过程中需要解决的两个主要问题。探针选择的任务是为给定基因组中的目的基因选择特异性的探针,该探针必须能够将目的基因和非目的基因区分开,也就是说,在相同的杂交条件下,芯片上的探针只与目的基因杂交,而不与非目的基因杂交。由于基因组数据量很大,候选探针数目很多,这给探针选择带来了困难。本文给出了一个完整的探针选择算法,为了减少探针选择过程中的计算量,提出了一种新的探针特异性预测准则——Markov概率准则,在探针选择过程中,首先利用该准则对探针的特异性进行预测,然后选择那些特异性可能大的探针进行杂交温度计算,从而减少了进行计算的探针数量。在探针选择过程中,还利用Suffix Array数据结构对计算量进行削减。通过对HIV-1 subtypes的测试显示,探针选择过程中需要计算的探针数目减少到候选探针数目的1/10,这充分说明了算法的有效性。掩膜板在高密度基因芯片的探针合成过程中起着重要的作用,由于其制造工艺复杂、造价较高,因此在不改变探针合成结果的条件下,应该尽可能的减少基因芯片探针合成过程中所用的掩膜板数量,降低芯片制造成本。本文提出了一种基于预测搜索的优化算法,利用该方法对掩膜板进行了优化设计,测试结果显示,其减少的掩膜板数量超过了传统方法的20%。

关键词：基因芯片芯片设计探针选择 Markov概率准则芯片优化预测搜索

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