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一种基于门限的低复杂度MPA算法
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于门限的低复杂度MPA算法， 该算法通过设置置信度门限来及时对可靠的码字进行译码，或对发送概率极低的码字进行 舍弃，从而有效地降低了原始MPA算法的复杂度。
电子科技大学
2021-04-10
一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法
本发明公开了一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法，首先通过混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法针对高维模糊度降相关的计算效率，增强高维模糊度降相关的能 力。其次为了得到降相关能力较强的 Z 变换矩阵，所以在每一次 QR 分解变换过程中，变换系数矩阵要 获取较小的整数值，因此在每次下三角分解前先对模糊度协方差矩阵的行向量按内积大小进行升序排序， 而在上三角分解前先对矩阵的列向量按内积大小进行降序排列，由此求得的 Z 变换降相关性能更佳。最 后把算法正交变换过程中的取整运算移至在求 Z 矩阵时取整，可以避免算法迭代过程中反复取整而引起 的误差累积，解决算法发散的问题，从而进一步提高并行 LLL 算法的计算效率和稳定性。
武汉大学
2021-04-13
基于距离徙动轨迹的空间目标ISAR距离对准算法
本成果针对空间目标的运动特征，通过研究目标距离徙动轨迹与 等效运动模型，构建了一个欠定的运动方程组，基于全局炳最优化准 则求解出目标运动参数，提出了一种全新的距离对准算法。实验结果 表明该算法具有较高的准确性，更重要的是，距离对准过程中不会引 入距离像随机偏移误差和高频相位误差，这也是应用大转角高分辨成 像方法的前提条件。
南京工程学院
2021-01-12
由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法
随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在
南方科技大学
2021-04-14
异构并行系统下时间能耗权衡优化的任务调度算法
本发明提出了一种基于时间-能耗重要性比重的并行任务调度算 法，在满足时间和能耗的双重限制下，实现异构并行系统下任务所用 时间和能耗的权衡优化。本发明考虑到实际情况中任务受各种因素的 影响，执行时间不是固定且确定的，而是近似于正态分布，因此在确 定任务调度顺序时，不采用以往技术中使用执行时间平均值的方法， 而是将执行时间的平均值和方差同时考虑进来使用近似权重。在任务 分配阶段，同时考虑时间和能耗这两个性能指标，并能根据
华中科技大学
2021-04-14
一个分布式的最优快速管理算法
用电设备的最优管理是智能电网中实现需求侧响应的关键一环。然而该问题通常需要同时管理调度大量的用电设备，同时考虑多个时槽，是一个时间空间耦合的复杂问题，想要在短时间内解决该问题十分困难。因此，如何设计合理的算法，提高计算效率，降低计算时间，是目前的研究热点。
南方科技大学
2021-04-14
基于人工智能算法的电弧放电检测系统
在串联回路中，当电弧或放电现象发生时，对电流进行频谱分析，根据电流 的频谱特征变化来确定是否有电弧发生，提供预警信息或保护动作。为了防止在 开关的瞬间或受到其他脉冲电流的干扰造成电弧故障检测电路误动作，同时在频谱分析的基础上综合电弧时间长短等其他特性作为电弧故障的判据。系统的硬件 部分包含电流检测、滤波、故障特征提取等模块。软件部分包含信号采集、信号 处理、故障判别等模块，并综合时间等其他因素降低误报率，提高检测系统的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系统的适应性。主要成果包
上海理工大学
2021-01-12
基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法
本发明提出一种基于MWC系统的盲多带稀疏信号快速恢复算法，首先利用Xampling采样板获得压缩采样值y[n]，将y[n]乘以一个高斯随机矩阵R，得到传统的压缩感知模型V=y[n]R=CU,这种方法避免了原方法中需要做特征值分解的操作，可以有效的减少MWC系统中CTF模块的运行时间，此外，控制高斯随机R的列数在一个较低水平，可以进一步减少矩阵V的列数，这样在用M-OMP算法恢复支撑集的过程中又能进一步的减少运行时间。经过验证，该算法可以大幅度提高CTF模块的运算速度。
四川大学
2016-10-09
一种RANSAC计算基本矩阵中内点门限设置算法
为了解决计算机多视几何中稀疏特征点错误匹配导致基本矩阵F精度不高的问题，提出一种RANSAC(RANdom SAmple Consensus)求解F时自动设置内点门限的方法。此方法根据RANSAC求解F矩阵的要素，将固定设置极线距离门限Th的方式改为自动设置，提高了算法的鲁棒性。这些要素是图像对中的稀疏特征点匹配的个数N、图像像素多少、初始计算得到的特征点到极线的平均距离Dinit。Th计算采用公式Th = Min(w×N/51200, Dinit/3)，w为图像的宽，单位为像素。Min为取二者最小值的函数。门限Th与图像大小和特征点匹配个数成正比，图像越大，匹配越多，Th越大。相对于传统方法，本方法将固定门限变成了自动设置，可以自适应三维重建不同类型的图片，更加实用和鲁棒。
四川大学
2016-10-08
改进差分进化算法的电力系统无功优化方法
本发明公开了一种基于改进差分进化(IDE)算法的电力系统无功优化方法。包括以下步骤：建立电力系统无功优化模型；输入电网参数，形成初始种群，计算种群所有个体的适应度；对种群个体按适应度从大到小排序，设定前Ns个个体为优良群体；以优良群体为基向量，引导群体变异操作；提取优良群体信息，以此确定个体各维变量的交叉概率，指导种群的交叉操作，生成试验向量；比较试验向量与目标个体的适应度，优者成为下一代个体，从而生出新一代群体。本发明的方法收敛速度快、计算精度高、稳定性好、能有效地求解电力系统无功优化问题，可用于电力系统提高电力系统输电效率、降低网络损耗配置实时性运行控制中。
西南交通大学
2016-07-05