基于合成孔徑雷達（SAR）圖像的海面風場估計已經得到廣泛認可。多數風速反演算法是以估計的風向、校正的δvv為先驗條件，應用海風模型計算而得的。在相同風向的情況下，應用不同的海風模型會得到不同的風速反演值，因此選擇合適的模型是風場估計的關鍵。同時，風向數據的精確度也很重要，即使不大的誤差也會給風速的反演結果帶來明顯偏差。為解決上述問題這里提出一種不需要預先已知風向數據的風場估計算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風浪的條紋信息，以及風浪條紋生成的自相關函數的周期性估計風速數據，同時由風浪條紋的最短周期方向估計風向數據，從而估計出完整的風場矢量。仿真結果顯示，該算法對風速和風向數據有較高的估計精度。
標簽： 海洋 風場矢量估計 算法
上傳時間： 2013-10-17
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為有效合理利用雷達資源和解決雷達測量值與運動狀態間的非線性關系以及目標狀態本身可能出現的非線性，提出了一種基于交互式多模型粒子濾波（IMMPF）的相控陣雷達自適應采樣目標跟蹤方法。將交互式多模型粒子濾波一步預測值的后驗克拉美羅矩陣代替預測協方差矩陣，通過該矩陣的跡與某一門限值比較來更新采樣周期以適應目標運動狀態的變化。將該方法與基于量測轉換的IMM自適應采樣算法進行仿真實驗，表明了該算法的有效性。
標簽： 交互式 多模型 粒子濾波 相控陣雷達
上傳時間： 2013-10-09
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提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取，在超參數取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試，實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用，在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。
標簽： ACPSO-SVR 非線性建模 預測算法
上傳時間： 2013-10-23
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說明：C語言課程設計作品 功能：仿Windows的自帶計算器 環境：DOS 大小：800多行 特色：圖形界面，支持鼠標，算法稍有復雜
標簽： Windows 800 DOS C語言
上傳時間： 2013-12-19
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經典的LZW算法，轉自Mark R. Nelson著名的“Data Compression Book”
標簽： LZW 算法
上傳時間： 2013-11-30
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數值算法，自適應算法演示
標簽： 數值算法
上傳時間： 2015-02-11
這是一個很實用的求積分算法，自適應算法是一種很有前途的算法，特為其發展貢獻綿薄之力。
標簽： 積分算法
上傳時間： 2014-01-06
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神經網絡基本算法源程序，包含四個基本算法：BF,ART I,RBF,自組織算法，有詳細的幫助文件。
標簽： 神經網絡 源程序 算法
上傳時間： 2015-03-17
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粒子群算法的vb源程序，可以自定義算法參數，實現對6個非約束性測試函數極小值的全局優化，動態顯示粒子的移動。低維下，優化效果很好。直接解壓，無須密碼。請多指正。
標簽： 粒子群算法 源程序
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本書總結了歷屆國際奧林匹克競賽（IOI）的試題特點及我國參賽選手的培訓經驗。書中許多例題取自歷屆大賽的試題及中國隊選手的訓練題目，針對問題講解了解題的關鍵思路及如何靈活運用有關的算法知識。
標簽： IOI 試題 國際 競賽
上傳時間： 2015-03-19
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