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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 312 毫秒
1.
基于遗传算法的智能组卷研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过分析智能组卷的要求,建立了组卷问题的数学模型,提出一种基于遗传算法的智能组卷策略.通过引人自适应交叉和变异算子,使遗传算法在一定程度上抑制了"早熟"收敛现象的发生.  相似文献   

2.
栅格数据模型是地理信息科学领域的主要数据模型,成本距离分析是其重要的应用方向之一。但当栅格数据量较大时,传统的Dijkstra求解效率较低,因此本文提出了一种用改进蚁群算法来求解栅格成本距离的方法。首先,构建了适合人工智能算法的栅格数据模型及编码方法;然后,在此基础上初始化蚁群,采用状态概率选择机制计算相邻栅格单元之间距离成本,以及距离成本路径方向选择,同时利用改进的信息素更新机制加强蚁群之间信息交流,加快算法收敛速度;最后,引入了遗传算法的选择、交叉和变异等算子优化生产的成本距离的解,增加解的全局性。本文以北极地区的海冰密集度栅格数据为基础,求解北极地区适合航行路线的成本距离。实验表明,结合了蚁群算法和遗传算法优势的改进蚁群算法,能够快速有效地求解出基于栅格数据的成本距离。  相似文献   

3.
网络爬虫是搜索引擎的重要组成部分。针对目前聚焦爬虫搜索策略的不足,提出了一种新的搜索策略解决方案。在搜索过程中对适应度高于或低于种群平均适应度的个体采用不同的交叉概率和变异概率来扩大爬虫的爬取范围、增加新个体,并通过改进遗传算子,提高聚焦爬虫的搜索效率。实验证明,基于自适应遗传算法的聚焦爬虫在一定程度上解决了传统遗传算法的"早熟"问题,而且能够爬取到更多主题相关的网页和相关度高的网页。  相似文献   

4.
基于MGEX(multi-GNSS experiment)测站实测数据,采用系统间交叉验证方法检核海上BDS/GNSS精密单点定位质量。分析不同系统组合的精密单点定位精度和收敛速度,结果表明,相对于单BDS,不同系统组合可有效提高精密单点定位的收敛速度和定位精度;组合系统的数目越多,相应的精密单点定位精度越高,收敛速度越快。同时,在静态、仿动态、海上动态不同定位模式下,采用系统间交叉验证方法检核精密单点定位的精度和可靠性。  相似文献   

5.
向量空间模型常被用于计算两个句子的相似度,通过将两个句子转换为词项向量,然后计算两个向量的夹角余弦值,就可以得出两个句子的相似度分数。传统的向量空间模型没有考虑到句子中词语之间的相似度,这就使使用近义词的两个语义相近句子得到的相似度分数较低。提出了一种带有词义特征的向量空间模型,在传统的向量空间模型中引入词语之间的相似度,从而使计算出的两个句子的相似度分数更加准确。  相似文献   

6.
当影像中存在多个相同或相近的直线特征时,仅利用单直线特征间的相似性进行匹配容易导致算法失效,因此本文提出基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法。该算法利用直线间的拓扑关系分别对2幅影像上提取的直线进行编组得到特征直线组,并将其作为匹配基元;然后利用核线约束确定候选同名直线组的搜索范围,精简了候选直线组的数量;依据直线间几何属性特征向量的仿射不变性建立直线组的匹配关系,将仿射不变量交比作为基础几何不变性测度,并延伸设计仿射相似度参数,计算出目标直线组与每个候选直线组的仿射相似度或一般相似度,确定2种相似度下总体相似度值最大的特征直线组为其同名直线组,最后将同名直线组分裂为2对同名单直线,对分裂后的结果进行整合可以显著降低冗余匹配,得到“一对一”的匹配单直线。为了验证算法的可靠性,实验选取网上公开的5组典型近景影像进行测试,通过与其他匹配算法的对比分析,结果表明该算法应对影像间存在的视角、旋转和尺度变换等复杂条件均取得了较高的匹配精度,匹配正确率最高有14.5%的提升,且阈值的选择对匹配结果影响微弱,验证了基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线算法鲁棒性和匹配稳定性较强。  相似文献   

7.
【目的】针对天牛群搜索算法易陷入局部最优及搜索精度较低等缺陷,提出一种基于二阶振荡自适应变异的天牛群搜索算法。【方法】该算法引入二阶振荡环节增加算法的全局探索能力和局部开发能力。采用正余弦搜索思想对天牛个体进行位置更新,使得天牛个体可充分的利用自身与最优位置的差值信息逐渐趋近最优解。同时引入自适应t分布变异算子来增加种群的多样性,避免算法陷入局部最优。【结果与讨论】对高维单峰函数、高维多峰函数的仿真实验结果表明,改进的算法有效地提高其搜索精度、收敛速度及鲁棒性,克服其易陷入局部最优的缺陷。将改进天牛群算法应用于BP神经网络权值及阈值优化对船舶纵摇运动姿态进行预测,并于BP网络、BSO-BP网络及PSO-BP网络的预测结果进行比较,精度分别提升85.7%、74.6%和77.2%。改进天牛群搜索算法在实际工程应用中具有一定的优越性。  相似文献   

8.
基于拓扑谓词的空间拓扑关系相似性度量模型与应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
空间拓扑关系相似性度量是空间数据相似性度量的重要组成部分,它是空间数据检索和空间场景相似查询的基础和关键。本文旨在建立一种能够同时度量简单和复杂拓扑关系间的相似性度量模型。首先,以9个拓扑谓词提出一种简单拓扑关系间相似性度量方法,即定义简单拓扑关系之间距离为两个9交集矩阵之间的距离,从而得到简单拓扑关系之间的相似度。然后,综合考虑实体集合间的数量相似度和维数相似度,建立实体集合间的简单拓扑关系相似性度量模型,并在上述实体集合间简单拓扑关系相似性度量的基础上,采用分解-组合的策略先将复杂拓扑关系分解为若干个局部拓扑关系,通过组合局部拓扑关系之间的相似度,直至建立复杂拓扑关系间的相似性度量模型。实验表明,制图综合中的选取对空间实体集合之间拓扑关系相似度的影响最大,其他因素影响较小,因此,其能以拓扑关系相似度来度量制图综合对拓扑关系的改变程度。  相似文献   

9.
本文针对空间面群目标提出了一种几何相似度计算模型。首先,利用拓扑关系概念领域图定义了面群之间的拓扑关系相似度;然后,对不同类型的面状目标选用合适的"降维"方法处理为"线群"目标,利用方向均值定义线群之间的方向关系即面群目标的方向相似度,以及利用"环形方差"定义线群目标之间的距离关系即面群目标的距离相似度。最后,结合面群的长度和平均长度、面积和平均面积,面密度及紧致度,建立了面群目标几何相似度计算模型,以对面群目标相似度进行整体度量。该模型综合考虑了空间面群目标的几何特征和空间关系特征,并对其作了适当的权重分配。从时间邻近度和尺度邻近度角度,本文设计了2个实验,结果表明,相似度计算结果与地物特征比较一致,符合人们的直观空间认知。  相似文献   

10.
空间数据增量信息提取是空间数据库增量更新的基础,而要素几何匹配则为空间数据增量信息提取的关键流程之一。针对面状要素几何匹配时所产生的单一匹配算子匹配准确度低,以及多算子加权匹配算法匹配效率低、冗余度高、结果不准确等情况,本文提出一种基于多层次匹配的面状要素几何匹配算法。该算法以反映面状要素位置、大小、形状特征的质心匹配算子、面积重叠度算子以及转向角函数匹配算子为基础,并按各算子复杂度进行层次匹配规则设计,以提高算法效率、保证匹配的准确性。本文通过2种方法进行对比实验,结果表明:层次匹配算法匹配完整度和准确度均能达到90%以上,可以很好地进行面状要素几何匹配;与加权匹配方法相比效率更高,代价更小,且所得匹配结果比加权匹配方法所得结果更加准确。  相似文献   

11.
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12.
使用非线性规划中的变度量法BFGS算法和DFP算法给出了一种新的加速EM算法收敛的方法。  相似文献   

13.
提要 本文详细讨论了一种三维重力位场快速正反演方法。作者在前人工作的基础上,对算法作了行之有效的改进,通过对反演中的不稳定因素进行各种理论模型试算,得出保证迭代反演稳定收敛的准则,编制出可在微型机IBM—PC上运行的人机对话式自动正反演程序。本文还对各种不均质模型进行了模似计算并将该方法应用于某含油气沉积盆地的双层界面构造研究,揭示出了储油有利地段。  相似文献   

14.
基于不确定度理论,建立参数有界约束下的平差模型。为克服不等式约束模型单边约束的缺陷,从最小二乘出发,将问题转化为附有箱型约束的二次规划问题,提出一种求解参数最优估值的新算法,并给出参数估计的统计性质。数值实验表明,新算法简单、可行,具有较快的收敛速度,并能够在一定程度上减少部分数值的部分不确定性。  相似文献   

15.
免疫遗传算法及其在VRP中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
物流配送车辆路径问题(VRP)是一类典型的NP问题。在基本遗传算法的基础上,根据生物的免疫系统原理,提出一种改进的算法——免疫遗传算法。在算法中构造一种基于抗体浓度的群体多样性保持策略,引入免疫算子和免疫记忆库。将该算法应用于求解VRP问题,实验结果表明算法可以实现解的多样性,避免出现早熟收敛,可以有效防止进化过程中最优解退化的可能,是求解车辆路径问题的一种有效的算法。  相似文献   

16.
提出一种基于单位实四元数的大旋转角三维坐标转换病态问题的新方法,该方法用单位实四元数构造旋转矩阵,可避免复杂的三角函数求导,易于线性化,系数矩阵更为简洁;考虑到模型法方程矩阵的病态性,引入岭参数和泛函矩阵,从而降低了方程病态性带来的不利影响,使方程求解达到稳定,同时方程迭代求解时解的估计值接近真值的程度较谱修正迭代法高。利用模拟及实测数据对算法进行验证,结果表明,该算法具有收敛速度快、不依赖转换参数初值、全局收敛、解为无偏、便于程序实现等优点,可为通用坐标转换提供一种新途径。  相似文献   

17.
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