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用免疫量子克隆算法估计声源频率和DOA的SPM方法 被引量：2
1
作者 牛奕龙 王毅 +1 位作者 孙进才 陶林伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1498-1503,共6页
提出了一种可用于同时估计声源频率和波达方向(DOA)的信号相位匹配(SPM)方法。通过SPM原理方位估计的最小二乘解,构造了以信号方位和频率作为双自变量的适应度函数,采用免疫量子克隆算法(IQCA)对其进行非线性全局寻优。该方法在保留SPM... 提出了一种可用于同时估计声源频率和波达方向(DOA)的信号相位匹配(SPM)方法。通过SPM原理方位估计的最小二乘解,构造了以信号方位和频率作为双自变量的适应度函数,采用免疫量子克隆算法(IQCA)对其进行非线性全局寻优。该方法在保留SPM方位估计算法低信噪比下具有高分辨率优势的基础上,改善了传统SPM方位搜索计算量大,需设置固定搜索步长和频带范围的问题,使信号相位匹配原理不仅扩展到了二维参数的联合估计,而且加速了搜索最优参数的收敛过程。-10dB信噪比时,宽频带和角度搜索范围内的100次独立Monte-Carlo实验表明,方位和频率估计值的标准差可分别达到1.444°和0.3611Hz,同时运算耗时较传统SPM方法缩短94%,适于工程应用。 展开更多
关键词 方位估计 频率估计 信号相位匹配原理 联合参数估计 免疫量子克隆算法
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估计声信号二维参数的免疫量子克隆算法 被引量：1
2
作者 牛奕龙 陈志菲 +2 位作者 孙进才 王毅 陶林伟 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第1期33-38,共6页
信号相位匹配(SPM)原理同时估计信号方位和频率两参数时,因计算量大,需设置固定的搜索步长和频带范围。针对该问题,提出了一种利用免疫量子克隆算法(IQCA)对声源波达方向和频率二维参数进行快速联合估计的高分辨方法。将SPM原理的奇异... 信号相位匹配(SPM)原理同时估计信号方位和频率两参数时,因计算量大,需设置固定的搜索步长和频带范围。针对该问题,提出了一种利用免疫量子克隆算法(IQCA)对声源波达方向和频率二维参数进行快速联合估计的高分辨方法。将SPM原理的奇异值分解(SVDSPM)判别准则作为具有双自变量(方位和频率)的适应度函数,并通过IQCA对该适应度函数进行非线性全局寻优,不仅实现了SPM的二维联合估计方法,而且加速了搜索最优参数的收敛过程。IQCA算法对SVDSPM的估计不仅提高了算法实时性,且与标准遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)和量子进化算法(QEA)相比,大大提高了估计精度和稳定性。同时,双源估计的结果也表明本文算法在低信噪比下的性能优于MUSIC算法。 展开更多
关键词 方位估计 频率估计 信号相位匹配原理 参数联合估计 免疫量子克隆算法
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三维参数联合估计的免疫记忆量子克隆算法 被引量：4
3
作者 牛奕龙 孙进才 +1 位作者 王毅 陶林伟 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期75-79,共5页
针对信号相位匹配奇异值分解(SVDSPM)算法中参数联合估计耗时长的问题,提出了免疫记忆量子克隆算法(IMQCA).该优化算法引入模拟退火机制修正量子旋转门函数的旋转角度值,构建记忆单元保留进化历史最佳抗体,并结合克隆算子加速种群收敛.... 针对信号相位匹配奇异值分解(SVDSPM)算法中参数联合估计耗时长的问题,提出了免疫记忆量子克隆算法(IMQCA).该优化算法引入模拟退火机制修正量子旋转门函数的旋转角度值,构建记忆单元保留进化历史最佳抗体,并结合克隆算子加速种群收敛.由SVDSPM平面阵算法构造了IMQCA的目标函数,提出了同时估计信号方位角、俯仰角和频率的SVDSPM联合估计算法.仿真结果表明,IMQCA算法的方位估计精度与传统的SVDSPM算法相当,但计算耗时仅约为后者的10%,且低信噪比下的性能优于MUSIC方法.在-10 dB信噪比下,IMQCA所得方位角、俯仰角和频率的标准差分别比标准遗传算法小6.659°、9.645°和28.634 Hz,比量子免疫克隆算法小0.789°、1.075°和0.864 Hz. 展开更多
关键词 参数联合估计 免疫记忆量子克隆算法 信号相位匹配 平面阵
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基于量子免疫克隆算法的神经网络优化方法 被引量：2
4
作者 祁浩 王福豹 +4 位作者 邓宏 段渭军 赵昆 王亮 马颖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第2期496-500,共5页
为降低神经网络的冗余连接及不必要的计算代价,将量子免疫克隆算法应用于神经网络的优化过程,通过产生具有稀疏度的权值来优化神经网络结构。算法能够有效删除神经网络中的冗余连接和隐层节点,并同时提高神经网络的学习效率、函数逼近... 为降低神经网络的冗余连接及不必要的计算代价,将量子免疫克隆算法应用于神经网络的优化过程,通过产生具有稀疏度的权值来优化神经网络结构。算法能够有效删除神经网络中的冗余连接和隐层节点,并同时提高神经网络的学习效率、函数逼近精度和泛化能力。该算法已应用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系统。经实际检验,算法提高了目标分类概率,降低了误报率。 展开更多
关键词 神经网络 量子免疫克隆算法 目标分类 冗余连接 网络优化
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一种基于实数编码的量子免疫克隆算法 被引量：3
5
作者 王娟 李飞 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第18期133-136,共4页
传统量子位编码方案需要频繁的解码运算,降低算法效率。为此,提出一种基于实数编码的量子免疫克隆选择算法。该算法采用实数编码方式,应用Logistic映射产生混沌变量作为量子旋转门旋转角。实验结果表明,该算法适用于解决复杂多极值连续... 传统量子位编码方案需要频繁的解码运算,降低算法效率。为此,提出一种基于实数编码的量子免疫克隆选择算法。该算法采用实数编码方式,应用Logistic映射产生混沌变量作为量子旋转门旋转角。实验结果表明,该算法适用于解决复杂多极值连续函数的寻优问题,编码简单,收敛速度快,寻优能力强。 展开更多
关键词 量子计算 量子免疫克隆算法 实数编码 量子旋转门 LOGISTIC映射
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基于网络对抗火力分配的改进量子免疫克隆算法 被引量：2
6
作者 冯超 景小宁 +2 位作者 李秋妮 夏菲 费凯 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第4期29-34,共6页
考虑对于目标与目标组成网络的攻击总收益最大、自身消耗最小的原则,建立网络对抗条件下火力分配多目标优化模型,引入随机网络拓扑结构,分析火力分配方案对于随机网络的攻击效果,采用改进量子免疫克隆多目标算法对模型进行求解。通过实... 考虑对于目标与目标组成网络的攻击总收益最大、自身消耗最小的原则,建立网络对抗条件下火力分配多目标优化模型,引入随机网络拓扑结构,分析火力分配方案对于随机网络的攻击效果,采用改进量子免疫克隆多目标算法对模型进行求解。通过实验仿真,分析攻击收益与不同弹药成本之间的变化情况,发现使用改进算法得到火力分配方案的攻击效率比标准算法平均高出23%;对算法的收敛性与Pareto解分布的均匀性进行研究,发现改进算法得到的Pareto解分布均匀性比标准算法提高了42%,验证了模型的有效性以及改进算法的优越性。 展开更多
关键词 火力分配 量子克隆免疫多目标算法 复杂网络 网络中心战 PARETO最优解
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基于激素调节的量子免疫克隆函数优化算法
7
作者 王毅 孔晓琳 +2 位作者 牛奕龙 齐敏 樊养余 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期1934-1939,共6页
为了提高量子免疫克隆算法(quantum-inspired immune clone algorithm,QICA)对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数... 为了提高量子免疫克隆算法(quantum-inspired immune clone algorithm,QICA)对函数全局寻优的精确性和稳定性,引入了内分泌激素的调节规律,根据当前个体适应度值和上一代种群的平均适应度值重新设计克隆规模,按照种群多样性和Hill函数的上升规律对其进行自适应调整,使进化各代中优秀个体的克隆得到扩增,同时减少不良个体的规模,从而提出了一种基于内分泌激素调节的量子免疫克隆算法(hormone adjustmentbased QICA,HAQICA)。利用标准测试函数对算法进行了验证,50次随机独立实验结果表明,HAQICA算法的收敛速度与QICA算法相当,最优解的均值与方差等数据,证明了HAQICA算法在提高函数全局寻优性能上的有效性。 展开更多
关键词 量子免疫克隆算法 激素调节规律 克隆规模 函数优化
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基于改进量子免疫克隆多目标优化算法的火力分配问题 被引量：2
8
作者 冯超 姚鹏 +1 位作者 景小宁 李晓阳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第12期2314-2319,共6页
针对传统火力分配中存在武器资源浪费的情况,以对敌目标与网络攻击收益最大、己方武器消耗最小为目标,建立一种考虑毁伤概率约束条件的多目标火力分配模型。对标准量子免疫克隆多目标优化算法进行优化,引入了混沌机制,修复不可行解,并... 针对传统火力分配中存在武器资源浪费的情况,以对敌目标与网络攻击收益最大、己方武器消耗最小为目标,建立一种考虑毁伤概率约束条件的多目标火力分配模型。对标准量子免疫克隆多目标优化算法进行优化,引入了混沌机制,修复不可行解,并对搜索策略和多样性保持策略进行改进,设计了一种改进的量子免疫克隆多目标优化算法。通过实验仿真,验证了模型的正确性与算法的优越性。相比于传统量子免疫克隆算法,改进算法的性能平均提高了23%。 展开更多
关键词 火力分配 量子克隆免疫多目标算法 毁伤概率约束
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一种改进的多目标量子免疫克隆算法 被引量：1
9
作者 叶燕杰 胡震云 陈志明 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2015年第12期105-111,共7页
针对量子免疫克隆算法在解决多目标优化问题时存在编码复杂、需要进行频繁的编解码操作、算法效率和寻优速度降低等缺陷,提出一种改进的多目标量子免疫克隆算法。该算法采用快速非支配排序策略,降低了复杂度,提高了算法稳定性与通用性;... 针对量子免疫克隆算法在解决多目标优化问题时存在编码复杂、需要进行频繁的编解码操作、算法效率和寻优速度降低等缺陷,提出一种改进的多目标量子免疫克隆算法。该算法采用快速非支配排序策略,降低了复杂度,提高了算法稳定性与通用性;提出一种改进的克隆规模计算方式,将抗体亲和度、抗体浓度和拥挤距离相结合来确定克隆规模,提高了算法的局部寻优能力;采用Logistic映射产生混沌变量作为量子旋转门旋转角,实现种群抗体的更新,加速算法收敛;提出改进的锦标赛选择策略,锦标赛选择由抗体浓度和拥挤密度共同决定,改善了抗体的多样性。详细阐述了算法的实现步骤并对算法进行验证,通过3个典型的测试函数的仿真结果证明了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 量子免疫克隆算法 快速非支配排序 克隆规模 LOGISTIC映射 量子旋转门
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基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测 被引量：7
10
作者 李阳阳 吴娜娜 +2 位作者 焦李成 尚荣华 刘若辰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期372-376,共5页
传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过... 传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据阈值得到变化检测结果.实验结果表明,与K&I阈值法相比,可以得到更佳的全局阈值;与遗传聚类算法相比,可以快速、有效地搜索到更优聚类中心,准确定位边缘,提高变化检测精度. 展开更多
关键词 变化检测 SAR图像 聚类 量子免疫克隆算法
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