膜计算在图像处理领域应用研究综述

随着计算机与信息技术的高速发展,图像处理已深入到各行各业,海量数据以及复杂算法所面临的高速实时处理成为图像处理领域急需解决的问题.膜计算是由生物细胞(群)相关机理启发的一类分布式、并行计算模型,已被证明能以多项式时间求解计算难问题.综述膜计算在图像处理领域中的应用,着重从图像低层处理(图像平滑、骨架提取)和中层处理(图像分割、立体匹配、图像配准、图像分解与重建)两方面对膜计算在图像处理领域的应用进行了介绍和分析,并给出了膜计算应用于图像处理领域的今后可能的发展方向.     

时间因素对脉冲神经膜系统计算能力的影响

脉冲神经膜系统是一类分布式并行的神经网络计算模型.从模型的研究着眼点来看,脉冲神经膜系统是一类全新的脉冲神经网络模型,属于第三代神经网络计算模型的研究范畴.通过分析评述脉冲神经膜系统中时间因素对其计算能力影响,讨论了异步工作模式下,时间以及时间无关模式下的脉冲神经膜系统的计算能力不会减弱,即具有图灵通用性.这些结果可为脉冲神经膜系统进行模糊信息处理提供理论支持,也可为基于脉冲神经膜系统的离散时间建模方法提供可行性论据.最后,针对目前该领域研究的热点和难点,对该领域研究的公开问题和研究方向进行讨论.     

粒子群优化算法综述

粒子群优化(PSO)算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,优势在于简单容易实现而且功能强大.由于它简单易操作的特点,PSO—提出,立刻引起演化计算等领域学者们的广泛关注,并在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊系统控制等领域得到了广泛的应用.介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用.     

通讯膜计算系统研究综述

膜计算是自然计算的一个分支,文章主要研究从活细胞的结构和功能中或从组织和器官等细胞群协作中抽象的计算模型.根据膜结构不同,膜计算系统可以分为细胞型膜系统(树状结构)和组织型膜系统或脉冲神经膜系统(任意图结构).细胞间的通讯是膜系统中的一个重要特征,文章讨论的通讯规则是指同向/异向规则,对细胞型和组织型通讯膜系统的研究现状进行概述,从计算能力和计算复杂性方面介绍这2类通讯膜系统的研究进展.最后给出通讯膜系统中存在的一些问题.     

基于细胞型膜计算框架的和声搜索算法及其应用

和声搜索算法为一种元启发式算法，该算法具有参数少、可操作性强等优点，膜计算作为自然计算的一个分支，本身具有较大的发展潜力与完备的计算性.本研究将两者结合，提出一种基于细胞型膜计算框架的和声搜索算法，利用细胞型膜计算框架来构建算法的膜结构，并根据膜计算框架的结构，使用现存的和声搜索算法的迭代方式作为基本膜内的进化规则，设计通信机制使不同膜之间相互传递信息，有利于丰富种群的多样性与平衡算法的全局和局部搜索，并设置外部档案记录最优个体来控制种群进化的方向，从而提高算法的精准搜索能力.最后，在CEC基准函数下进行数值优化实验，仿真结果表明，HS-MC算法在求解数值优化问题上比其他算法具有更好的性能，并使用HS-MC算法优化Elman神经网络的权值和阈值来预测上证指数的开盘指数，预测结果表明，HS-MC算法具有较好的寻优能力和实用性.     

使用最小串行策略的小通用脉冲神经膜系统

膜计算是生物计算的新分支,具有强大的计算能力和潜在的应用价值.使用最小串行策略的脉冲神经膜系统是一类基于神经元细胞的膜计算模型,在该系统中引入带权的突触,分别构造了含有71个神经元的基于最小脉冲数目的函数计算型小通用串行脉冲神经膜系统和含有66个神经元的基于最小脉冲数目的数的产生型小通用串行脉冲神经膜系统,通过模拟注册机证明了2个系统的通用性.     

基于膜计算的蚁群算法在配电网WSNs中路由研究

针对智能配电网WSNs数据传输可靠差、节点能量消耗快、网络生存周期短和路由空洞等问题,研究一种膜计算-蚁群路由(Membrane Computing-Ant Colony Routing,MCACR)算法;通过在状态转移函数中引入动态补偿因子,避免了MCACR算法因信息素过高出现过早停滞现象;利用膜计算膜内运算和膜间运算的并行能力,结合引入的最优路径衡量公式,进行多路径并行搜索获取到最优的路径,提高了MCACR算法的局部和全局收敛的能力;通过定义路由修复机制,使得MCACR算法避免了路由空洞;仿真结果表明:MCACR算法在数据的可靠路由方面有明显增强,实现节能要求以及延长了网络寿命。     

基于一种改进自适应模糊神经技术的PEMFC系统建模和控制

从质子交换膜燃料电池(PEMFC)实际应用的角度出发，应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制．在建模过程中，同时应用实验数据和专家经验对模型进行辨识，使模糊节点具有明确的物理意义和初始参数的选择更加容易．在控制过程中，将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型，采用自适应神经网络学习算法(ANA)在线对控制器参数进行自适应调整，采用最近邻聚类算法(NCA)对控制器的模糊规则库进行更新．在仿真实验中，将自适应模糊控制算法与PID和传统模糊算法进行比较，结果表明本算法控制性能优良．     

链式膜系统及直接(间接)膜算法与聚类分析研究进展

当前关于膜计算的研究有很多,但是大部分都停留在理论研究层面,关于膜计算的应用研究依然比较少.现有膜系统主要包括细胞型膜系统、组织型膜系统和神经型膜系统.现有膜系统及其变形都是基于图结构的设计,为了进一步扩展膜系统的应用能力,将现有的基本膜系统结合离散Morse理论,创建了新型的单纯形P系统.同时将细胞的多维框架思想加入膜系统研究中,从形式化的角度,创建了膜系统的链式结构.将膜系统的极大并行性和聚类分析模型进行结合,不仅可以用于处理高复杂度、数量庞大的数据集,而且还可以提高聚类算法的性能,具有广泛的应用价值.针对两种新型膜系统进行了详细介绍,同时将膜系统与聚类问题进行结合的研究进行了概述.     

低时延CORDIC算法计算平方根电路设计研究

开平方运算广泛应用于数值分析、调制解调、图像处理等领域,而应用坐标旋转数字计算(Coordinate Rotation Digital Computer,CORDIC)进行平方根运算是一种新应用.基本CORDIC算法精度必须用迭代次数作保证,而较多的迭代次数会导致时延过大等问题,通过运用建立查找表、单向旋转、合并迭代和免除补偿因子等手段,提出一种能够免去大部分迭代运算的改进CORDIC算法用于平方根计算.相较于基本算法计算平方根,该改进算法使用了一半的时钟周期便能得到输出结果,大大减少了输出时延,而且可以达到较高的计算精度,更加适合实时性要求高的应用场合.     

仿射非线性系统模糊控制及应用

针对一类仿射非线性系统，研究其模糊建模与控制问题，通过介绍一种线性化处理的方法，可将原非线性系统用一组局部T-S模糊模型来描述，在此基础上，采用并行分布补偿(PDC)技术对每个局部模型进行状态反馈控制器的设计，为了保证闭环系统稳定，提出将控制器综合问题转化为线性矩阵不等式(LMI)的凸优化问题，即寻找一个公共的对称乒定矩阵P，应用LMI理论求取控制器参数，整个设计过程自然直观，最后以Sprott混沌系统为例进行仿真试验，结果表明该设计方法的有效性。     

Trajectory P system

Membrane computing is a branch of natural computing aiming to abstract computing ideas for the structure and the functioning of living cells as well as from the way the cells are organized in tissues or higher-order structures. Trajectories are used as a tool for modeling language operations and other related objects. A trajectory P system consists of a membrane structure in which the object in each membrane is a collection of words and the evolutionary rules are given in terms of trajectories. In this paper, we present some properties of trajectory P systems.     

Trajectory P System

Membrane Computing is a branch of natural computing aiming to abstract computing ideas for the structure and the functioning of living cells as well as from the way the cells are organized in tissues or higher order structures. Trajectories are used as a tool for modeling language operations and other related objects. A trajectory P system consists of a membrane structure in which the object in each membrane is a collection of words and the evolutionary rules are given in terms of trajectories. In this paper, we present some properties of trajectory P systems.     

2-D广义系统的特征多项式配置

利用代数几何方法，研究具有多输入的2-D广义系统Roesser模型的特征多项式系数的任意配置问题．通过引入恰当形式的状态反馈，消除了2-D广义系统的无穷远极点，得到了相应的闭环系统．以代数几何方法为工具，将此闭环系统的特征多项式配置问题转化为判别有理映射是否为到上的，推导出多输入的2．D广义系统Roesser模型由状态反馈几乎任意配置特征多项式系数的充分条件．利用此方法同样可对基于输出反馈的特征多项式配置问题进行研究，并给出了2-D广义系统由输出反馈几乎任意配置特征多项式系数的充分条件，从而丰富和发展了多输入情况下的2-D广义系统特征多项式配置的理论．     

一种广义分子计算模型在集合覆盖中的应用

在分子计算原理和传统计算机模型基础上,提出了一种新的基于图灵机的广义分子计算模型,又称广义图灵模型,该模型的具体实现不依赖于特定生物技术. 模型继承分子计算大存储高并行的特点,通过时空复杂度转换,在求解NP完全问题上具有通用性. 模型由一台基本图灵机、一个只写带和一条工作带及读写网络这3部分组成,其中只写带和工作带之间存在一种特殊拓扑映射. 通过数据规模为4的集合覆盖问题,证明该算法能在多项式时间内求解集合覆盖问题,验证了算法和模型的有效性.     

基于广义二型模糊Petri网的词计算模型

针对词计算中词语义的不确定性问题，为提升词的计算能力，借助广义二型模糊集和Petri网细化词的语义特性，提出了基于广义二型模糊Petri网的词计算模型；将该模型扩展到模糊逻辑推理规则，形成了词流计算模型,并应用到医疗救护系统实例以检验模型的有效性与合理性. 结果表明模型具有良好的表达能力与泛化能力.     

基于模糊回归支持向量机的短期负荷预测

支持向量机(SVM)是一种新颖的机器学习方法,具有泛化能力强、全局最优和计算速度快等突出优点.模糊数学在不确定性、不精确性及噪声引起的问题上,有其特有的计算分析操作,能有效地分析和处理模糊信息.研究了一种模糊回归支持向量机模型,该模型将两者有机结合,发挥了各自的优点.将其应用到电力系统短期负荷预测,仿真结果表明,所提方法不仅具有与支持向量机方法相同的预测精度,且提供了更多的有用信息.     

三维DNA自组装在多维背包问题中的应用研究

利用DNA自组装执行计算的思想已从实验上被证明了其可行性．已有多种理论模型被提出用以解决各种NP问题．基于DNA Tile自组装模型理论在二维下的扩展,本文设计了可以实现这一算法的三维DNA Tile组装系统,提出了一种用于解决多维背包问题的三维DNA自组装模型．该模型可以非确定性的输出可行性解决方案．分析表明系统可以在线性组装步骤内完成计算,所需的Tile种类数与问题维数无关．为探索三维DNA自组装的计算能力进行了一次有意义的尝试．