导读:本文包含了动态算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:动态,算法,自适应,舌癌,差分,阈值,规整。
动态算法论文文献综述
翟峰,付义伦[1]（2019）在《动态对称密钥加密算法下终端升级文件安全传输》一文中研究指出为了提高终端升级文件的安全传输能力,需要进行文件加密设计,提出基于动态对称密钥设计的终端升级文件加密安全传输方法。采用无代理密钥发布协议进行终端升级文件的访问控制,构建终端升级文件的动态对称密钥;结合双线性映射方法进行终端升级文件安全加密过程中的密钥构造和算术编码设计;根据明文攻击的强度对终端升级文件进行置乱度重排,采用随机线性编码方法完成终端升级文件的动态对称密钥加密,实现文件的安全传输。仿真测试结果表明,采用该方法进行终端升级文件加密和传输的安全性较好,抗攻击能力较强,提高了文件的安全传输性能。(本文来源于《信息技术》期刊2019年12期）
邱少明,胡宏章,杜秀丽,吕亚娜[2]（2019）在《基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法》一文中研究指出针对动态火力分配算法耗时长,而传统的蝙蝠算法寻优精度不高等问题,提出了一种基于动态差分改进的蝙蝠算法。该算法首先通过放宽部分约束条件加快生成初始解,然后将动态差分进化算法中的差分变异机制融入到蝙蝠算法中,再利用惩罚函数确保生成的解满足约束条件,最后利用蝙蝠种群进行解的迭代寻优。仿真结果表明,与蝙蝠算法、遗传算法、粒子群算法相比,改进的算法有较高的收敛精度和较快的收敛速率,且更适合应用在较大规模的火力分配问题中。(本文来源于《现代防御技术》期刊2019年06期）
吴静,罗杨[3]（2019）在《动态调整惯性权重的粒子群算法优化》一文中研究指出为了优化目前粒子群算法比较容易陷入局部最优、后期收敛过慢等的缺陷,在本文提出了一种改进惯性权重参数来优化算法的方法.其中结合了差分进化算法中的变异算子的操作来提升算法的自适应并且对算法的速度和搜索空间进行边界限制以防止粒子跳出所规定的搜索空间.选择相应的测试函数,使用Matlab软件将提出的改进算法与其他两种算法进行仿真实验对比,结果表明,本文所提出的算法在后期收敛速度以及取得适应度值的稳定性上有一定的提升.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
梁艺怀,张立臣[4]（2019）在《基于LF-GFG的物联网动态路由算法》一文中研究指出物联网关联设备的动态性特征要求其路由协议不仅需要具备低耗能的特性,还必须能适应动态网络环境的特性.本文结合传统位置路由协议所使用的右手法则和虚拟坐标系统的易实现特性,提出了一种基于LF-GFG的物联网动态路由算法. NS-2实验结果表明,该算法相较于其它的路由协定,降低了维护成本,处理速度得到明显提升,并能保持较高的容错率.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
马一鸣,周理兵,王晋,周佳,郑印钊[5]（2019）在《基于直流阶跃电压试验与NSGA Ⅱ算法的同步电机动态参数辨识方法》一文中研究指出叁相突然短路试验是同步电机动态参数辨识最常用的方法,但对于大型同步电机而言,由于突然短路过程的电流非常大,给电机系统造成损伤的风险较大,且试验及保护系统十分复杂。为解决上述问题,提出一种基于直流阶跃电压试验的同步电机动态参数辨识方法。首先,推导基于直流阶跃电压试验的参数解析表达式,建立参数与电流响应的关系;然后,针对实测电流响应波形的噪声问题,提出一种改进的小波阈值去噪方法,从含噪信号中提取出真实的电流响应信号;最后,利用第二代非支配排序演化算法(NSGAⅡ)多目标优化算法对电流响应信号进行时域拟合,得到了电流响应的解析表达式,进而推算得到同步电机d、q轴的稳态与动态参数。通过对一台376MV·A同步电机的样机进行动模试验,验证所提出的参数辨识方法的有效性和准确性。直流阶跃电压试验可以实现d、q轴参数的独立辨识,该方法试验设备少,简单易行,安全可靠。(本文来源于《电工技术学报》期刊2019年23期）
陶丽华,马振楠,史朋涛,王瑞峰[6]（2019）在《基于TSP问题的动态蚁群遗传算法》一文中研究指出近年来围绕提高蚁群算法性能,出现了多种蚁群算法和遗传算法的融合方法,在对蚁群算法、遗传算法和其他相关融合算法进行充分研究的基础上,通过将遗传算法和蚁群算法进行动态融合,并对传统遗传算法的重插入子代操作进行新的改进设计,提出了一种新的动态蚁群遗传算法。将动态蚁群遗传算法应用于TSP问题(Travelling Salesman Problem)的求解,以3个典型的TSP模型为例,通过对多种算法的求解结果进行对比分析,验证了动态蚁群遗传算法具有较好的寻优能力、算法稳定性和寻优速度。(本文来源于《机械设计与制造》期刊2019年12期）
毕孝儒,牟琦,龚尚福[7]（2019）在《融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法》一文中研究指出针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用Fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率阈值以协调算法全局搜索与局部开采能力,采用可变权重对鲸鱼位置更新公式修正,提高收敛速度和精度;最后,对鲸鱼精英个体引入自适应变异策略,以避免算法陷入局部最优解而搜索停滞.对13个基准测试函数仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法以及鲸鱼优化算法相比,该算法具有更好的求解精度、收敛速度.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年12期）
吴志祥,黄旭聪,施小帅,李晓健,闵静静[8]（2019）在《基于参数自适应动态差分进化算法的变压器局放源定位》一文中研究指出针对变压器局部放电超声定位中混合优化算法存在的寻优参数较多及寻优过程较为复杂等不足,提出了一种基于PADDE(参数自适应动态差分进化)算法的变压器局放源定位方法。在种群的变异及交叉过程中,结合适应度函数自适应地对传统DE(差分进化)算法参数进行选择,并动态地对当前种群进行更新,从而有效提高了寻优性能,并加快了收敛速率。通过Benchmark标准测试函数和实际变压器局部放电超声定位对该方法的有效性和可行性进行验证,结果表明:相比于传统的DE算法,PADDE算法寻优能力更强,得到的定位结果更加精确,定位误差始终保持较小的数值。(本文来源于《浙江电力》期刊2019年11期）
赵皓琪,李国发[9]（2019）在《基于动态时间规整算法（DTW）的动校正拉伸消除》一文中研究指出由于动校正拉伸"逐点搬家,中间内插"的固有属性,在动校正之后的CMP剖面中波形将产生拉伸和畸变,且这在浅层,大炮检距处尤为严重。本文将DTW算法应用于NMO道集中,通过将拉伸道修正为参考道来消除动校正拉伸。该方法首先利用双曲线旅行时方程对每个CMP道集进行常规动校正,之后根据校正后的地震道与参考道的相似性,计算出各道相对于参考道的时移序列,并将其应用到相应的地震道上,从而达到消除动校正拉伸的目的。通过调整相关参数,我们还可以控制DTW算法对各地震道的校正力度。由于该方法综合考虑了地震波的传播特征以及地震道之间的相似性,因此相比于其他只考虑道间相似性的方法,更能反映地下反射同相轴的真实情况。综合对合成数据和野外实际数据的测试,该方法不仅提高了迭后地震剖面同相轴的连续性、时间分辨率以及信噪比,而且对动校正速度有较强的鲁棒性。(本文来源于《2019年油气地球物理学术年会论文集》期刊2019-11-27）
岳堃,姚原,贾晓斌,董晓庆,袁峥玺[10]（2019）在《基于smart LMC算法的动态调强技术在舌癌术后放疗中的剂量学研究》一文中研究指出目的:探讨Varian速锋刀EDGE上,动态调强放疗(Sliding Window,SW)、静态调强放疗(Step-and-Shoot,SS)与基于smart LMC算法的新动态调强放疗(SW-smart)3种技术在舌癌术后放疗中的剂量学差异及适用性。方法:选取26例舌癌(分期为T_(2-3)N_(1-2)M_0)术后的病人,在13.6版本的Eclipse上进行SS、SW、SW-smart计划设计,对3种计划的靶区和危及器官剂量分布进行比较和统计学分析,包括靶区的近似最小剂量D_(98%),近似最大剂量D_(2%),中位剂量D_(50%),均匀性指数及适形度指数以及正常组织脊髓、脑干的最高剂量,喉的平均剂量及50 Gy剂量线包绕的体积,左右腮腺平均剂量及30 Gy剂量线包绕的体积,咽缩肌和唇的平均剂量。记录比较3种计划的机器跳数和治疗时间。结果:SW、SW-smart的PTV的D_(50%)、适形度和均匀性指数均优于SS,结果具有统计学意义,SW-smart略优于SW,却没有统计学意义;SW-smart的D_(2%)最低,SW次之,SS的D_(2%)最高,对热点的控制最差,叁者之间均有统计学差异。在正常组织保护上,SW与SS之间没有统计学差异,仅SW-smart具有统计学意义上的优势;喉的V_(50)及左右腮腺的V_(30),3种计划优化结果相互之间均不存在统计学差异。SS的跳数最少,治疗用时最长,SW-smart和SW没有明显差异。结论:基于Varian速锋刀和新版本Eclipse中smart LMC算法的动态调强技术,与传统静态及动态调强相比,可提供更好的靶区剂量分布和正常组织保护,在舌癌术后放疗计划的优化上具有明显的优势。(本文来源于《中国医学物理学杂志》期刊2019年11期）
动态算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对动态火力分配算法耗时长,而传统的蝙蝠算法寻优精度不高等问题,提出了一种基于动态差分改进的蝙蝠算法。该算法首先通过放宽部分约束条件加快生成初始解,然后将动态差分进化算法中的差分变异机制融入到蝙蝠算法中,再利用惩罚函数确保生成的解满足约束条件,最后利用蝙蝠种群进行解的迭代寻优。仿真结果表明,与蝙蝠算法、遗传算法、粒子群算法相比,改进的算法有较高的收敛精度和较快的收敛速率,且更适合应用在较大规模的火力分配问题中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
动态算法论文参考文献
[1].翟峰,付义伦.动态对称密钥加密算法下终端升级文件安全传输[J].信息技术.2019
[2].邱少明,胡宏章,杜秀丽,吕亚娜.基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法[J].现代防御技术.2019
[3].吴静,罗杨.动态调整惯性权重的粒子群算法优化[J].计算机系统应用.2019
[4].梁艺怀,张立臣.基于LF-GFG的物联网动态路由算法[J].计算机系统应用.2019
[5].马一鸣,周理兵,王晋,周佳,郑印钊.基于直流阶跃电压试验与NSGAⅡ算法的同步电机动态参数辨识方法[J].电工技术学报.2019
[6].陶丽华,马振楠,史朋涛,王瑞峰.基于TSP问题的动态蚁群遗传算法[J].机械设计与制造.2019
[7].毕孝儒,牟琦,龚尚福.融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法[J].微电子学与计算机.2019
[8].吴志祥,黄旭聪,施小帅,李晓健,闵静静.基于参数自适应动态差分进化算法的变压器局放源定位[J].浙江电力.2019
[9].赵皓琪,李国发.基于动态时间规整算法（DTW）的动校正拉伸消除[C].2019年油气地球物理学术年会论文集.2019
[10].岳堃,姚原,贾晓斌,董晓庆,袁峥玺.基于smartLMC算法的动态调强技术在舌癌术后放疗中的剂量学研究[J].中国医学物理学杂志.2019
论文知识图
