基于异步电路设计的RSA算法加密芯片 被引量：11

1

作者 何安平 郭慧波 +1 位作者 冯志华 吴尽昭 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第4期906-913,共8页

提出一种基于异步微流水线的设计方法,设计适合的异步控制框架构建出全异步RSA密码芯片。在核心加解密电路中采用异步控制框架,剔除时钟域,使寄存器翻转时刻随机化,导致无法捕捉关键寄存器翻转时刻号,从根本上防止和避免DPA攻击。常规的... 提出一种基于异步微流水线的设计方法,设计适合的异步控制框架构建出全异步RSA密码芯片。在核心加解密电路中采用异步控制框架,剔除时钟域,使寄存器翻转时刻随机化,导致无法捕捉关键寄存器翻转时刻号,从根本上防止和避免DPA攻击。常规的RSA密码芯片系统中具有较大的面积,较高的功耗,较长的时钟延迟,通过采用基于异步微流水线的数据路径作为芯片设计方式,消除系统时钟电路,可以有效控制芯片功耗和面积。 展开更多

关键词 异步微流水 差分功耗分析 密码算法 异步控制单元 异步电路

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多策略混合山地瞪羚优化器在机器人路径规划问题中的应用 被引量：1

2

作者 金煦 莫愿斌 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第3期803-821,共19页

针对机器人导航系统设计寻优路径中存在局部最优和过早收敛的问题,提出一种基于山地瞪羚优化器(mountain gazelle optimizer,MGO)的多策略混合山地瞪羚优化器(multi-strategy hybridMGO,HMGO)改进算法。利用准反向学习策略优化种群初始... 针对机器人导航系统设计寻优路径中存在局部最优和过早收敛的问题,提出一种基于山地瞪羚优化器(mountain gazelle optimizer,MGO)的多策略混合山地瞪羚优化器(multi-strategy hybridMGO,HMGO)改进算法。利用准反向学习策略优化种群初始化以确保其广泛性,引入动态自适应密度因子调整优化机制参数,结合算术优化策略和正余弦思想进行随机扰动。通过消融实验、13个基准测试函数以及对二维和三维空间机器人路径规划问题的求解进行仿真实验,结果表明:HMGO在效率和稳定性上有优势且该算法求解此问题是有效的。 展开更多

关键词 路径规划 山地瞪羚优化器 准反向学习 动态自适应密度因子 算术优化 正余弦思想

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基于机器视觉的兰花几何参数测量方法

3

作者 谢忠坚 郭佳欣 +5 位作者 刁胤洲 廖珩宇 李元航 文春明 廖义奎 辜松 《农机化研究》 北大核心 2025年第1期21-25,共5页

为实现兰花几何参数快速测量,以“金凤蝶”兰花为研究对象,搭建图像采集平台并设计了一套兰花花朵几何参数测量算法。采用Canny-Harris算法实现兰花角点检测,采用K-means算法、RGB阈值分割算法实现兰花分割,并采用MER算法及遍历算法实... 为实现兰花几何参数快速测量,以“金凤蝶”兰花为研究对象,搭建图像采集平台并设计了一套兰花花朵几何参数测量算法。采用Canny-Harris算法实现兰花角点检测,采用K-means算法、RGB阈值分割算法实现兰花分割,并采用MER算法及遍历算法实现兰花具体几何参数测量。进行兰花算法识别测量试验,结果表明:单株兰花测量仅需10 s左右,相较人工测量速率提升了近60倍,测量数据可为兰花选育种工作提供判断依据。 展开更多

关键词 兰花 视觉测量 几何参数 Canny-Harris K-MEANS

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集成分类器组合算法及其在医学诊断中的应用 被引量：1

4

作者 韦艳艳 李陶深 张超群 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期1151-1156,共6页

在计算机辅助诊断系统中使用集成分类器是提高机器识别能力的一种重要途径。针对集成分类器投票组合算法中存在的投票可信度问题,提出了一种基于Grading的集成分类器组合算法EGR,该算法根据集成分类器对样本的预测结果是否正确来转换相... 在计算机辅助诊断系统中使用集成分类器是提高机器识别能力的一种重要途径。针对集成分类器投票组合算法中存在的投票可信度问题,提出了一种基于Grading的集成分类器组合算法EGR,该算法根据集成分类器对样本的预测结果是否正确来转换相应样本的类标签,用新数据构造元分类器。在UCI医学数据集上进行的实验结果显示,EGR算法对分类精度的提升以及敏感性与特异性的整体改善是有效的。 展开更多

关键词 集成分类器 分类器组合 机器学习 GRADING 医学诊断

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立方混沌非线性哈里斯鹰优化算法在无线传感器节点部署分析研究 被引量：7

5

作者 洪丽啦 莫愿斌 鲍冬雪 《现代电子技术》 2023年第6期161-168,共8页

为提高无线传感器网络(WSN)节点部署的覆盖率,文中提出一种立方混沌非线性哈里斯鹰优化算法(CCHHO)的无线传感器节点部署优化方法。在初始化时期,引入立方混沌映射初始化种群,使种群在解空间分布更加均匀,提高种群多样性;其次,为更好地... 为提高无线传感器网络(WSN)节点部署的覆盖率,文中提出一种立方混沌非线性哈里斯鹰优化算法(CCHHO)的无线传感器节点部署优化方法。在初始化时期,引入立方混沌映射初始化种群,使种群在解空间分布更加均匀,提高种群多样性;其次,为更好地平衡探索和开发,将逃跑能量因子由线性变成非线性;最后,在开发阶段引入纵横交叉策略增强局部探索能力,增强个体之间的信息交流,避免算法陷入局部最优,提高算法的求解精度。6个基准测试函数的测试结果表明,CCHHO算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度。将CCHHO算法应用在WSN节点部署优化,实验结果表明,相较于改进正余弦算法(ESCA)、自适应混沌量子粒子群算法(DACQPSO)、外推人工蜂群算法(EABC),CCHHO算法覆盖率分别提升0.31%,4.16%,8.02%。 展开更多

关键词 无线传感器网络 节点部署 哈里斯鹰优化算法 种群多样性 混沌映射 实验测试

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融合对比学习和BERT的层级多标签文本分类模型 被引量：3

6

作者 代林林 张超群 +2 位作者 汤卫东 刘成星 张龙昊 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第10期3111-3119,共9页

为有效解决现有文本分类模型难以建模标签语义关系的问题,提出一种融合对比学习和自注意力机制的层级多标签文本分类模型,命名为SampleHCT。设计一个标签特征提取模块,能有效提取标签的语义和层次结构特征。采用自注意力机制构建具有混... 为有效解决现有文本分类模型难以建模标签语义关系的问题,提出一种融合对比学习和自注意力机制的层级多标签文本分类模型,命名为SampleHCT。设计一个标签特征提取模块,能有效提取标签的语义和层次结构特征。采用自注意力机制构建具有混合标签信息的阳性样本。使用对比学习训练文本编码器的标签意识。实验结果表明,SampleHCT相较于19个基准模型,取得了更高的分类分数,验证了其具有更有效的标签信息建模方式。 展开更多

关键词 文本分类 对比学习 自注意力机制 层级结构 多标签 标签信息 全局特征

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混合策略的沙猫算法求解化工动态优化问题 被引量：1

7

作者 胡坤 莫愿斌 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期85-90,共6页

化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,... 化工动态优化问题的求解是实现化工过程自动控制的基础,对环保与经济效益方面均有理论和实际意义。提出一种ISCSO(混合策略的沙猫优化算法)来达到反应器高效优化的目的。首先,针对SCSO(沙猫算法)种群初始化缺乏多样性、容易聚集的问题,引入Circle混沌映射初始化种群,提高多样性。其次,针对沙猫算法在迭代后期收敛速度较慢、容易陷入局部最优的问题,引入随机游走策略。同时,采用柯西变异策略扰动全局最优解,生成新解,避免陷入局部最优,增强局部搜索能力。最后将其应用于3个具有挑战性的化学动态优化工程问题上,并与其他方法进行对比分析。结果表明,改进后的算法具有更强的寻优和求解能力,证明了其有效性和优越性。 展开更多

关键词 过程控制 动态优化 全局最优 沙猫优化算法

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融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法 被引量：1

8

作者 江进宝 宣士斌 付杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期230-241,共12页

目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提... 目前,主流的基于孪生网络的单目标跟踪方法,通过计算模板与搜索区域之间的相似度来匹配目标,缺乏对目标时空状态信息的利用。特别是当场景中存在多个相似目标时,孪生网络跟踪器往往无法精确区分目标,从而导致跟踪错误。针对上述问题,提出一种融合时空信息的Transformer单目标跟踪算法(SIFTransT)。该算法通过MixFormer(end-to-end tracking with iterative mixed attention)跟踪器获取初步的跟踪结果,设计了一个目标状态计算模块,用于计算并存储目标的状态信息,包括目标位置、边界框、速度、加速度、运动方向等,以此深入挖掘目标状态信息。构建了一个基于Transformer的时空信息融合模块,利用编码器的自注意力和解码器的交叉注意力,深入融合目标最近一段时间的状态信息,从而更加准确地对目标状态进行建模,提高目标跟踪的准确性。在LaSOT数据集上的实验结果表明,相比基准算法MixFormer,SIFTransT算法在AUC指标提高了2.8个百分点,PNorm指标提升了2.6个百分点,P指标提升了2.1个百分点,在搭载RTX8000显卡的服务器上平均每秒处理帧数达28帧。 展开更多

关键词 单目标跟踪 目标状态计算 注意力机制 时空信息融合

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改进蜉蝣优化算法在圆度误差评定中的应用

9

作者 李婧妍 莫愿斌 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第12期112-116,120,共6页

现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法... 现代工业生产中,圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法(Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA)用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法依据最小区域法的计算公式建立数学模型作为适应度评判标准。并针对基本蜉蝣优化算法(Mayfly Optimization Algorithm,MOA)的不足,通过引入柯西分布变异函数更新全局最优蜉蝣个体位置以及引入非线性自适应参数作为全体蜉蝣位置更新公式的惯性权重。并且在迭代过程中融合模拟退火算法使得个体受局部极值点约束力下降,提升算法的局部寻优能力和鲁棒性。最后为了证明MMOA的改进效果,进行了仿真实验。实验表明MMOA可以有效、正确地评价圆度误差且评定精度优于遗传算法、粒子群算法,在求解质量和稳定性上优于MOA,这为圆度误差评定问题提供了新的方法。 展开更多

关键词 自适应 柯西分布 模拟退火 圆度误差 蜉蝣优化算法

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异构复杂信息网络敏感数据流动态挖掘 被引量：17

10

作者 熊菊霞 吴尽昭 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期628-633,共6页

针对异构复杂信息网络中存在高维冗余的敏感数据流,可挖掘数据特征形成概率较低,导致需要多次挖掘、挖掘内存占用高、挖掘精度低、时间长的问题,提出基于最大类间散度的网络敏感数据流动态挖掘方法。将敏感数据的差异最大化间隔作为分... 针对异构复杂信息网络中存在高维冗余的敏感数据流,可挖掘数据特征形成概率较低,导致需要多次挖掘、挖掘内存占用高、挖掘精度低、时间长的问题,提出基于最大类间散度的网络敏感数据流动态挖掘方法。将敏感数据的差异最大化间隔作为分类基础,得到网络敏感数据的最大类间散度,在遗传迭代状态下确定最优散度迭代函数,对迭代函数进行挖掘特征优选,得出动态可挖掘特征。对可挖掘特征进行聚类分析,挖掘得到数据隐藏信息模式,并对其进行评价,将合理的信息模式进行知识表示,从而实现异构复杂信息网络敏感数据流动态挖掘。实验结果表明,所提方法可挖掘特征形成概率高达98%,labels标记与实际值较为接近。所提方法挖掘精度高,且运行时间较短、内存占用率低。 展开更多

关键词 异构复杂信息网络 敏感数据流 动态挖掘 散度迭代函数 聚类分析

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基于吴方法的不变式生成算法 被引量：6

11

作者 周宁 吴尽昭 王超 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期1-7,共7页

在并发程序的分析及验证过程中,不变式起着至关重要的作用,为了提高非线性不变式自动生成算法的效率及通用性,基于将非线性不变式生成问题转换为数值约束求解问题的思想,提出通过检验根理想的从属关系方法使算法具备处理通用代数变迁系... 在并发程序的分析及验证过程中,不变式起着至关重要的作用,为了提高非线性不变式自动生成算法的效率及通用性,基于将非线性不变式生成问题转换为数值约束求解问题的思想,提出通过检验根理想的从属关系方法使算法具备处理通用代数变迁系统的能力;建立了基于吴方法的非线性不变式自动生成算法,该算法不使用加强的归纳条件,并可以直接处理约束方程. 展开更多

关键词 程序验证 不变式生成 符号计算 吴方法

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求解0-1背包问题的萤火虫算法 被引量：3

12

作者 莫愿斌 马彦追 郑巧燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第8期2778-2784,共7页

将贪心策略和变异策略与萤火虫算法相结合,提出一种求解0-1背包问题的贪心萤火虫算法。通过增加贪心策略和变异策略,在一定程度上能使萤火虫跳出局部极值,提高算法的性能。通过对多个实例的仿真,将该算法与其它算法如贪心遗传算法、贪... 将贪心策略和变异策略与萤火虫算法相结合,提出一种求解0-1背包问题的贪心萤火虫算法。通过增加贪心策略和变异策略,在一定程度上能使萤火虫跳出局部极值,提高算法的性能。通过对多个实例的仿真,将该算法与其它算法如贪心遗传算法、贪心微粒群算法进行对比,对比结果表明,该算法在求解0-1背包问题上具有更强约束处理能力和快速收敛效果。 展开更多

关键词 萤火虫算法 贪心策略 变异策略 背包问题 局部极值

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一种多核系统任务调度算法动态度量方法 被引量：2

13

作者 谢盈 吴尽昭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期132-135,13,共5页

任务调度算法的优劣直接影响系统的功能和性能,对其进行功能验证和性能评价具有很强的现实意义。改进了IMC构建多核系统任务调度算法的功能模型,扩展aCSL从逻辑层次上刻画任务调度算法的性能指标,并基于改进的IMC和扩展的aCSL提出了一... 任务调度算法的优劣直接影响系统的功能和性能,对其进行功能验证和性能评价具有很强的现实意义。改进了IMC构建多核系统任务调度算法的功能模型,扩展aCSL从逻辑层次上刻画任务调度算法的性能指标,并基于改进的IMC和扩展的aCSL提出了一种多核系统任务调度算法动态度量方法实现对任务调度算法的功能验证和性能评价。用例分析表明提出的动态度量方法能有效地对任务调度算法进行功能和性能的描述及度量,为多核系统任务调度算法的正确执行提供了有力支撑。 展开更多

关键词 交互式马尔可夫链(IMC) 基于动作的时序逻辑(aCSL) 多核系统 任务调度 调度模型 动态度量

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光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机 被引量：1

14

作者 黄华娟 韦修喜 周永权 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期28-34,共7页

作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转... 作为机器学习方法之一的孪生参数化不敏感支持向量回归机(TPISVR)有着简洁的数学模型,良好的学习性能,特别适合于求解带有结构异方差噪声的数据回归问题,然而TPISVR的训练速度较低,训练效率有待提高。TPISVR的传统算法可以归结为通过转化对偶问题的方法求解2个带有不等式约束的二次规划问题,然而这种求解二次规划问题的方法对于样本数目较大的问题将受到时间和内存的制约,这是导致TPISVR训练效率低的关键所在。针对此问题,首先,引入正号函数,将TPISVR的2个二次规划问题转化为2个不可微的无约束优化问题;其次,引入CHKS光滑函数和正则项,对TPISVR模型进行正则化,并对不可微的无约束优化问题进行光滑逼近,从而将不可微的模型转化为可微的无约束优化问题,并用收敛速度快的Newton-Armijo方法求解新模型,提出光滑孪生参数化不敏感支持向量回归机(STPISVR);最后,从理论上证明了STPISVR模型是收敛的,并具有任意阶光滑性。为了验证所提算法的有效性和可行性,对机器学习常用的人工数据集和UCI数据集进行仿真实验。实验结果表明:和其他机器学习方法相比,STPISVR在保证精度不下降的前提下,获得了更高的训练效率。 展开更多

关键词 孪生参数化不敏感支持向量回归机 光滑技术 异方差噪声 NEWTON法 训练效率

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负载自适应的异构MPSoC任务调度算法研究

15

作者 谢盈 吴尽昭 +1 位作者 熊菊霞 张晖 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期190-195,共6页

在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务... 在异构MPSoC中,并行任务通过调度算法被分配到各个处理器核上运行,因而任务调度算法的优劣将直接影响异构MPSoC的应用性能。根据处理器核类型和任务间依赖关系,以减小任务间通信开销为目标,提出一种具备负载自适应能力的异构MPSoC任务调度算法。首先,将待调度任务集划分为多个并行任务子集;其次,在考虑处理器核负载的基础上,根据并行任务子集集合、处理器核集合及任务子集在各个核上的执行效率生成赋权二部图;最后,利用赋权二部图最大权匹配方法,将并行任务子集合理地调度到负载适应的处理器核上运行,以降低任务集的平均调度长度,并提高处理器核利用率,从而实现异构MPSoC应用性能的提升。仿真实验在不同的任务总数、任务最大前驱数、核类型、核数量的应用场景下,通过任务集平均调度长度、处理器核利用率两项指标对提出算法进行了定量分析。结果表明,提出算法能有效降低任务集平均调度长度,在实现负载自适应的同时提高异构MPSoC处理器核的利用率。 展开更多

关键词 异构MPSoC 负载自适应 任务划分 任务调度

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一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法

16

作者 谢盈 吴尽昭 +1 位作者 丁旭阳 张晖 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期890-895,共6页

处理器核的异构性、运行时负载和任务间依赖关系,是影响异构MPSoC任务调度算法性能的关键因素。该文提出了一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法,在满足任务间依赖关系的前提下,根据计算开销和通信负载将待调度任务集划分为任务子集。... 处理器核的异构性、运行时负载和任务间依赖关系,是影响异构MPSoC任务调度算法性能的关键因素。该文提出了一种负载感知的异构MPSoC任务调度算法,在满足任务间依赖关系的前提下,根据计算开销和通信负载将待调度任务集划分为任务子集。在考虑处理器核负载状态的基础上,通过赋权二部图最大权匹配,将任务子集调度到适载的处理器核上运行,提高了待调度任务集总执行效率。仿真实验结果表明,该算法有效降低了任务集的调度长度,提高了处理器核的利用率。 展开更多

关键词 异构MPSoC 负载感知 任务调度 任务划分

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一种能耗约束的多核系统任务调度算法 被引量：3

17

作者 谢盈 陈建英 +1 位作者 吴尽昭 丁旭阳 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期247-252,共6页

不同的任务调度算法将任务分配在不同的处理单元,会产生不同的能耗。在基于片上网络的多核系统中,将任务分摊到所有处理器核能提高系统利用率,但导致大量的簇间通信,增加数据传输能耗。本文在对系统能耗进行建模的基础上,提出一种能耗... 不同的任务调度算法将任务分配在不同的处理单元,会产生不同的能耗。在基于片上网络的多核系统中,将任务分摊到所有处理器核能提高系统利用率,但导致大量的簇间通信,增加数据传输能耗。本文在对系统能耗进行建模的基础上,提出一种能耗约束的任务调度算法。该算法结合任务间依赖关系,动态计算任务分配时产生通信开销最小的簇和系统利用率最大的簇,通过计算在相应簇上产生的系统能耗,选择产生系统能耗小的分配方案以平衡系统利用率和簇间通信开销。仿真实验结果证明,算法在减少了簇间通信开销并提高系统利用率的同时,降低了系统能耗。 展开更多

关键词 通信开销 能耗约束 片上网络 系统利用率

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一种蜂窝基站的迭代加权质心定位算法 被引量：3

18

作者 张飞虎 吴尽昭 +1 位作者 沈强 田一姝 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第7期1-3,61,共4页

在蜂窝系统中,信号受多径传播和非视距传播等因素影响,导致基于距离的GPRS定位的精度难以提高。针对该问题,提出一种基于多个基站的GPRS定位算法,它综合考虑了蜂窝网络中基站的分布特征和移动台接收的信号强度。在对孤立基站的有效性进... 在蜂窝系统中,信号受多径传播和非视距传播等因素影响,导致基于距离的GPRS定位的精度难以提高。针对该问题,提出一种基于多个基站的GPRS定位算法,它综合考虑了蜂窝网络中基站的分布特征和移动台接收的信号强度。在对孤立基站的有效性进行检测之后,以最近基站为中心,运用加权质心法求得移动终端的最终坐标。为了获得最好的定位效果,对加权系数进行了精确调优。与经典质心定位法相比,新提出的算法在精度上提高了30%左右。 展开更多

关键词 多基站 移动台定位 加权质心 最近基站 异常点检测

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基于对称及特征的NPN布尔匹配算法 被引量：1

19

作者 张菊玲 杨国武 +1 位作者 吴尽昭 郭文强 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期876-881,共6页

该文提出了一种基于对称及特征的成对比较的NPN布尔匹配算法,利用变量对称、1阶特征向量及香农分解设计完成了NPN布尔匹配。算法利用具有相同1阶特征向量是两个布尔函数NP等价的必要条件,和具有相同1阶特征是两个变量具有映射关系的必... 该文提出了一种基于对称及特征的成对比较的NPN布尔匹配算法,利用变量对称、1阶特征向量及香农分解设计完成了NPN布尔匹配。算法利用具有相同1阶特征向量是两个布尔函数NP等价的必要条件,和具有相同1阶特征是两个变量具有映射关系的必要条件搜索两个布尔函数之间的候选变换并进行验证。对称及特征的使用降低了候选变换搜索的空间,提高了NPN等价匹配的速度。 展开更多

关键词 NPN等价 香农分解 工艺映射 变量映射 变量对称

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融入变异交叉的改进天牛须算法求解TSP及工程应用 被引量：7

20

作者 吕昱呈 莫愿斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3662-3666,共5页

为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO)。首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适... 为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO)。首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适应和步长自适应机制的搜索算法,改善算法的探索能力。将改进的算法通过MATLAB对TSPLIB中的数据集进行仿真实验,并用于PON网络规划问题。证明改进的天牛须算法在收敛速度和求解精度两方面较其他算法都有所提升,算法运行时间平均减少0.3 s,实验结果更接近最优解。 展开更多

关键词 天牛须算法 旅行商问题 变异交叉 步长自适应 求解精度

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