简介：提出了一个火力分配的非线性整数规划模型，该模型充分考虑了多火力点联合毁伤概率对实际射击效果的影响。应用基本蚁群指派算法可以求解此NP问题，但难以满足战术决策的实时性要求。为此，提出一种自适应的信息索更新方法和消除无效分配的变异策略，提高了收敛速度。采用删除已访问节点的方法取代比较禁忌表的方法，进一步降低了计算代价。计算机实验结果表明，该算法在优化性能和时间性能上都取得了良好的效果，满足战术决策的实时性要求。

简介：随着Internet的发展和普及,多媒体的版权保护问题越来越受到人们的重视,针对这一问题,本文提出了一种混沌密钥的DCT域数字图像水印策略,该策略通过改变较少的DCT系数,实现了水印信息的嵌入,并保证了数字水印良好的稳定性和不可见性.

简介：以往采用软件模拟的方法来衡量一个控制算法性能的好坏，不能真实地反映出实际工作情况，从而不能精确地断定该控制算法的实用性。介绍了一种模拟真实运行环境的某种伺服系统检测平台。整个检测系统由主控计算机、伺服系统控制箱、电机驱动装置、执行机构和伺服控制软件系统等几部分组成。通过对控制算法用C^＋＋语言实现，加入到系统软件的算法接口后，来检验该控制算法的性能能否达到设计要求。结果表明，该系统能够客观地反映出算法的实际控制性能，特别是在变功率、变转动惯量情况下能较好地反映实际情况。

简介：基于粒子群优化算法（PSO）的神经网络具有良好的训练性能，输出的整体误差小于BP算法。用PSO作为一种粗优化或离线学习过程，用神经网络学习作为一种细优化或在线学习过程。这两种方法综合使用可以大大提高传动箱故障诊断性能。诊断系统把常用的7个时频动态特征参量作为BP网络的输入层的输入，把传动箱中常见的6种特征作为网络的输出。诊断系统拓扑结构为7—12—6的3层BP网络，规定系统误差0．001。结果表明．粒子群优化算法对多故障征兆有较好的故障识别率。作为一种有效优化方法，在机械故障诊断领域具有良好的应用前景。

简介：针对图像恢复时采用共轭梯度(CG)算法的盲目反卷积(IBD)算法不能很好收敛的问题,提出了一种改进共轭梯度法迭代循环条件的方法,有效地改进了盲目反卷积算法的收敛性,同时也减小了算法的计算量.

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.