为求解大规模TSP 问题,提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型( Towerlike Master2Slave Model , TMSM) ,和基于TMSM的并行免疫记忆克隆选择算法(Parallel Immune Memory Clonal Selection Algorithm ,PIMCSA) .
标签: TMSM Master2Slave Towerlike Paralle
上传时间: 2013-12-18
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JPEG2000是由ISO/ITU-T组织下的IECJTC1/SC29/WG1小组制定的下一代静止图像压缩标准,其优良的压缩特性使得它将具有广泛的应用领域。JPEG2000算法非常复杂,图像编码过程占用了大量的处理器时间开销和内存开销,因而通过对JPEG2000算法进行优化并采用硬件电路来实现JPEG2000标准的部分或全部内容,对加快编码速度从而扩展其应用领域有重要的意义。 本文的研究主要包括两方面的内容,其一是JPEG2000算术编码器算法的研究与硬件设计,其二是JPEG2000码率控制算法的研究与优化算法的设计。在研究算术编码器过程中,首先研究了JPEG2000中基于上下文的MQ算术编码器的编码原理和编码流程,之后采用有限状态机和二级流水线技术,并在不影响关键路径的情况下通过对算术编码步骤优化采用硬件描述语言对算术编码器进行了设计,并通过了功能仿真与综合。实验证明该设计不但编码速度快,而且流水线短,硬件设计的复杂度低且易于控制。 在研究码率控制算法过程中,首先结合率失真理论建立了算法的数学模型,并验证了该算法的有效性,之后深入分析了该数学模型的实现流程,找出影响算法效率的关键路径。在对算法优化时采用黄金分割点算法代替原来的二分查找法,并使用了码块R-D斜率最值记忆和码率误差控制算法。实验证明,采用优化算法在增加少量系统资源的情况下使得计算效率提高了60%以上。之后,分析了率失真理论与JPEG2000中PCRD-opt算法的具体实现,又提出了一种失真更低的比特分配方案,即按照“失真/码长”值从大到小通道编码顺序进行编码,通过对该算法的仿真验证,得出在固定码率条件下新算法将产生更少的失真。
上传时间: 2013-07-13
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粒子群算法是在遗传算法基础上发展起来的一种新的并行优化方法,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。与遗传算法不同的是,粒子群算法中的粒子有记忆功能,整个搜索过程是跟随当前最优粒子的过程,因此在大多数情况下,所有的粒子可能更快的收敛于最优解。而且粒子群算法理论简单,参数少,因此其应用更为广泛。文中把粒子群算法用于阵列天线的波束赋形,结果表明粒子群算法在对天线形状进行设计方面有很好的发展前景。
上传时间: 2013-11-14
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Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键,是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式,通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计,使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难,目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1)学习模式——决定权重 想要记忆的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 则任意两个神经元j、i间的权重: wij=∑ap(i)ap(j),p=1…p; P:模式的总数 ap(s):第p个模式的第s个要素(-1或1) wij:第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时,wij=0,即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式: 神经元输出值的初始化 想起时,一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素(-1或1) 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值,其中,0意味t=0。 反复部分:对各神经元,计算: xi (t+1) = f (∑wijxj(t)-θi), j=1…n, j≠i n—神经元总数 f()--Sgn() θi—神经元i发火阈值 反复进行,直到各个神经元的输出不再变化。
上传时间: 2015-03-16
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自己编写的免疫算法优化的遗传算法(IGA),相比传统遗传算法加入了免疫算法中的抗体抗原记忆等思想,用来训练神经网络。此算法经过时间训练预测,模式识别等测试,效果很好。-
上传时间: 2016-07-29
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matlab数学建模算法全收录 超清书签版
上传时间: 2013-05-15
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视频图像格式转换芯片的算法研究
上传时间: 2013-05-25
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精通:VISUAL C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间: 2013-06-01
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VISUAL+C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间: 2013-04-15
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VISUAL+C++指纹模式识别系统算法及实现_0
上传时间: 2013-05-29
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