甘肃省自然科学基金(1014RJZA028)
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
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- 基于混沌的PSO粒子滤波算法被引量：3
- 2012年
- 粒子群优化(PSO)粒子滤波算法容易陷入局部最优,从而降低算法精度。针对该问题,提出一种基于混沌的PSO粒子滤波算法。该算法通过混沌搜索算法找到全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,增加有效估计粒子数,抑制粒子退化与枯竭问题。仿真结果表明,与传统的粒子滤波算法和PSO粒子滤波算法相比,改进算法的估计精度有较大提高。
- 李明逄博年福忠
- 关键词：粒子滤波混沌搜索算法粒子群优化算法
- 基于活动图的OWL-S过程模型的图形化建模及实现被引量：1
- 2012年
- 用可扩展标记语言(XML)对Web服务合成的描述,存在着描述的复杂性高和不易于用户理解的问题。本文采用基于模型驱动框架(MDA)方法,利用UML活动图对OWL-S的过程模型进行图形化建模,实现了对Web服务合成的描述,并通过实例验证了该方法的可行性。
- 梁磊刘士仪李明
- 关键词：OWL-SUML活动图WEB服务组合
- 基于自适应人工鱼群的粒子滤波算法被引量：6
- 2012年
- 针对粒子滤波算法中存在粒子退化及粒子枯竭的问题,本文提出一种自适应的人工鱼群粒子滤波算法,该算法通过把觅食行为和聚群行为引入粒子滤波算法中,并自适应调整人工鱼的移动步长和视野范围,从而增加了粒子的多样性,克服了粒子退化及粒子枯竭问题;驱动粒子向最优位置靠近,克服粒子易陷入局部最优问题,增强了粒子的全局搜索能力。仿真实验表明,本文提出的算法与人工鱼群粒子滤波及标准粒子滤波算法相比,滤波精度有显著的提高。
- 吴江贺永峰逄博李明
- 关键词：粒子滤波人工鱼群算法自适应
- OWL-S过程模型的一阶动态逻辑语义研究
- 2012年
- 针对Web服务本体语言(OWL-S)过程模型语义不完善、难以对其进行有效形式化分析和验证的问题,提出一种OWL-S过程模型的形式化方法。该方法对原子过程提供的输入、输出参数、前提条件、执行效果,以及组合过程控制构造子的语义进行描述,从而得到过程模型的一阶动态逻辑语义。实例结果验证了该方法的有效性。
- 李明刘冬
- 关键词：语义WEBWEB服务WEB服务本体语言形式化
- 基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法被引量：1
- 2012年
- 针对粒子滤波算法中粒子退化现象及重采样所带来的粒子贫化问题,提出一种基于人工鱼群的无轨迹粒子滤波算法。采用无轨迹变换选取优化的重要性密度函数,将人工鱼群的智能思想引入到粒子滤波中代替重采样过程,通过觅食、聚群和追尾行为找到全局最优位置,驱动粒子向最优点靠近,从而增加粒子多样性。仿真结果表明,与传统的无轨迹粒子滤波和常规粒子滤波相比,该算法在估计精度上有显著的提高。
- 梁磊逄博赵丽丽
- 关键词：人工鱼群算法
