声波曲线层析成像中的SART加权算法

IART算法适用于直线层析成像.文中采用IART算法的加权方式,对SART算法提出一种新的加权方法.给出曲线层析成像迭代过程中权重和迭代初始值的选择方式,通过模拟仿真和混凝土实例验证表明,该方法较常规SART算法能提高计算精度.     

基于加权PCA分析的三维点云模型对称性检测算法

对普通PCA(principal component analysis)算法进行了改进,使之能用来检测点云模型中存在的平面反射对称性。算法的执行过程如下:首先,使用每个点元的面积作为权重,执行一次加权PCA确定一个近似的对称平面作为初始平面;然后,采用迭代的方法逐步调整上述的对称平面,使之趋向于真正的对称平面(主对称平面)。在每次迭代过程中,算法根据一个距离度量来更新每个点元的权重,通过新的权重执行加权PCA计算来确定一个新的对称平面。如果当前的对称平面与上一次迭代中的对称平面足够接近或者迭代次数超过了给定的阈值,迭代就会终止,从而计算获得整体点云的主对称平面。实验结果表明即使对于非完美对称的模型,该算法也能精确地找出模型的主对称平面。     

用于电阻层析成像的快速自适应硬阈值迭代算法

针对电阻层析成像技术图像重建具有严重病态性的问题,提出了一种稀疏重建算法——快速自适应硬阈值迭代算法,研究了噪声对该算法在电阻层析成像图像重建效果上的影响,并通过仿真和模型实验测试了该算法的性能.结果表明:一定强度范围内的噪声对硬阈值迭代算法、自适应硬阈值迭代算法和快速自适应硬阈值迭代算法的影响较小.快速自适应硬阈值迭代算法成像速度更快,且该算法重建图像的空间分辨率相对其他两种算法也有较大的提高.     

多目标线性规划的交互式线性加权内点算法

将内点算法应用于多目标规划的交互方法中,提出一种基于线性加权评价函数的解决多目标线性规划问题的新算法。在利用内点算法进行迭代计算的过程中,不断根据决策者的当前偏好信息随时修正权重系数,逐步引导迭代过程达到决策者满意的解。     

基于互增强关系的自动文摘句子加权方法

针对自动文摘处理,提出一种新颖的自动文摘句子加权方法.该方法采用基于互增强关系(MRP)的迭代算法模拟句子和词之间的循环加权关系,计算句子权重.实验结果表明,基于MRP的迭代算法收敛速度快;与传统的自动文摘方法和MS Word Summarizer相比,所提出的基于MRP的句子加权方法可以使自动文摘系统具有更好的性能.     

BICM-ID系统中的均匀重加权迭代译码算法

针对LDPC编码的BICM-ID系统,建立了正规因子图模型。从消息更新规则的角度,运用变分方法统一解释了均匀重加权置信传播算法和标准置信传播算法。将均匀重加权方法提高性能的特点与置信传播的特性相结合,推导出均匀重加权迭代译码算法,讨论了边出现概率对算法性能的影响。分别在高斯白噪声信道和不同调制方式下进行仿真实验。结果表明,提出的均匀重加权迭代译码算法性能均优于标准置信传播和差分映射置信传播等迭代译码算法。     

基于模糊决策的不完整数据分类算法

中医药领域不完整的数据普遍存在,而数据的不完整很大程度地降低分类模型的学习效果。大多数已有的处理不完整数据的分类算法只关注在其学习阶段处理不完整数据,而对于不完整数据出现在分类阶段则不能处理或效果不好。文章提出一种新的分类算法用于处理不完整数据的分类问题。首先给出一个新的用于处理不完整数据的决策树算法,并针对传统的Boosting算法在迭代过程中使用确定性决策方法而没有充分考虑到数据集中的不完整数据,进一步提出改进的Boosting算法,在迭代过程中对每一个假设使用模糊决策方法,权重的更新机制是增加错误分类样本的权重和减少正确分类样本的权重,最终使用加权投票的方式得出最优的分类结果。最后,通过两组实验证明提出的算法策略在处理不完整数据问题时的优越性。     

一种自适应加权欠采样图像重建算法

针对欠采样图像重建中容易对噪声敏感且出现伪影的问题,构建了结合离散小波和TV的双正则化图像重建模型,基于该模型进一步提出了一种自适应加权迭代图像重建算法。该算法在每次迭代中通过阈值收缩方法依次计算TV正则项与小波系数先验项,更新重建图像。同时为了进一步提升重建图像的质量,引入迭代支集检测方法计算小波系数的自适应权重。实验结果表明,与其他算法相比,该文算法具有更好的时间效率和重建质量。     

基于RSSI的加权质心定位算法优化研究

在无线传感器网络(WSNs)中,定位精度和算法收敛速度是节点定位的关键因素.本文提出了一种改进的WCBD(Weighted Centroid Based on Distance)算法,该算法基于接收信号强度指示(RSSI),结合加权质心定位算法,研究参考节点与目标节点之间的距离,然后针对加权质心定位算法中的权重系数选择提出了新的思路,使之提高定位精度.仿真结果表明,与W-Centroid算法和WR-Centroid算法相比,WCBD算法通过误差调整和迭代,有效提高了算法的收敛速度和定位精度.     

电磁层析成像实验系统中的修正共轭梯度算法

为了提高电磁层析成像实验室系统的图像重建能力,改善共轭梯度算法不严格收敛和不充分下降的特点,推导出适应于电磁层析成像技术的修正共轭梯度算法,并分析了修正共轭梯度算法的收敛情况。在实验室电磁层析成像系统中,验证了修正共轭梯度算法的图像成像效果,并用图像误差和相关度评价了正则化算法、Landweber迭代算法、共轭梯度算法和修正共轭梯度算法,得出结论:在8线圈高频电磁层析成像实验室系统中,对于不同流型,修正共轭梯度算法的图像误差远低于其他算法,和原始图像的相关性最大。