CDMA系统中的自适应阵列算法,贺欣,贺志强,本文主要对CDMA系统中的自适应阵列算法进行了深入的系统的分析和概括。CDMA由于其码分多址系统的特殊性,自适应算法也应该有其自身
标准粒子群算法易陷入局部最优值。根据粒子群算法中的不确定性因素,提出自适应模糊的粒子群优化算法(AFPSO)。在该算法中,对惯性权值和位置更新采用模糊控制,用所有粒子的个体最优的加权平均替代全局最优值
基于自适应采样的环境遮挡算法,谭洪颂,李建明,本文提出了一种自适应采样的环境遮挡算法(AmbientOcclusionbasedonadaptivesampling),该算法通过对遮挡光线采样数量的自
针对人工蜂群(ABC)算法的不足,以种群收敛程度为依据,结合混沌优化的思想,提出一种改进的人工蜂群算法—自适应搜索空间的混沌蜂群算法(SA-CABC)。其基本思想是在原搜索区域的基础上,根据每次寻优的
阐明了具有量子行为的粒子群优化算法理论(QPSO),并提出了一种基于全局领域的参数控制方法。在QPSO中引入多样性控制模型,使PSO系统成为一个开放式的进化粒子群,从而提出了自适应具有量子行为的粒子群
在传统的自适应阈值分割算法的基础上,提出了一种改进的指纹图像分割算法。该算法根据指纹与背景交接区域,以及指纹内部脊线太淡或脊线粘连的区域中图像的灰度统计特性,对此类区域采取逐点分割,从而以较低的计算代
论文研究-基于混沌算法的自适应预测模型.pdf, 在混沌算法神经网络的预测模型中 ,适当选择非线性反馈项 ,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为 ,网络系统在学习和训练过程中能够跳出能量的局域极小达
DBSCAN算法需要人为确定[Eps]和[minPts]两个参数,导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择,因此提出一种新的参数确定方法,采用非参数核密度估计理论分析数据样本的分布特征来自动确定
为了提高粒子群算法的寻优速度和精度,提出一种改进的云自适应粒子群算法(MCAPSO)。算法中根据粒子适应度值把种群分为三个子群,分别采用不同的惯性权重生成策略和进化策略,普通子群粒子采用云自适应惯性权
本文提出了用步长阈值上下限的算术平均值去计算收敛步长的新方法,通过LMS算法失调量的精确分析,寻出了计算步长的公式。计算机模拟结果证实了本文方法及其步长计算公式的准确性。
