基于模糊连接度搜索算法的近胸膜肺结点的检测

在分析了滚球搜索算法时近胸膜肺结点的搜索效果后,根据近胸膜肺结点是由不确定的肺区边缘点及其对应的特征点组成,提出了基于模糊连接度的搜索算法.利用肺区边缘关联结点之间的欧氏距离、肺区边缘关联点之间的路径、标记值和模糊连接度四个参数来描述近胸膜肺结点的属性特征,实现近胸膜肺结点的分割.通过对大量的图片进行测试,实验数据表明,该方法在搜索关联结点方面取得了较好的效果.     

一种改进的GPS模糊度空间搜索算法

为了提高GPS动态定位的模糊度搜索效率,针对LAMBDA算法整数搜索的特点和实际应用效果,分析了影响搜索椭球体积尺度的取值方法,引入了空间选择性搜索的思想,研究了一种改进的GPS模糊度空间搜索算法,利用多维模拟数据和低维实测数据对该改进算法的搜索效率进行了检验,并利用GPS实测数据对该改进搜索算法求解模糊度的正确性和提...     

基于蚁群算法的对等网搜索算法的研究

针对传统的对等网搜索方法的不足,分析了蚁群算法的优势,提出了一种基于蚁群算法的对等网搜索方法．对等网上发起结点收到查询请求后,执行消息路由搜索算法对目标结点进行搜索,在搜索过程中根据状态转移公式寻找下一跳路径．实验结果表明,基于蚁群的对等网搜索算法能够节省路由长度并且有较高的搜索准确率．     

模糊度二维搜索的姿态测量改进算法

值域算法由于采用遍历姿态角的方式建立搜索空间,从而会造成初始化时间较长的问题,故提出了一种基于窄巷组合的模糊度二维搜索算法:首先基于卫星空间几何关系对参考星与两颗主星间的窄巷主模糊度范围进行约束,利用其与姿态角之间的关系推得全体候选姿态角,从而以一种非遍历且不遗漏正确候选姿态角的途径得到搜索范围。然后基于值域二维搜索模型求解各候选姿态角相对应的窄巷模糊度浮点解,就近取整后依次采用模糊度整数特性法、基线先验信息法以及基线残差平方和最小准则固定整周模糊度。试验结果表明:文中算法相比原算法,不仅初始化时间由先前的153 s缩短至76 s,而且姿态精度总体提高近15%。     

改进型单频非遍历值域姿态测量算法

非遍历值域搜索算法利用二维模糊度搜索范围压缩了姿态角搜索空间,由于二维模糊度搜索空间较大,造成压缩姿态角搜索空间效率较低,提出了一种采用多约束条件以提高压缩姿态角搜索空间效率的方法。选取仰角最高的4颗卫星作为主星,采用最小二乘搜索算法利用单个历元观测数据确定三维模糊度搜索空间,结合基线长度及低成本微机电系统(micro electrical mechanical system,MEMS)提供的俯仰角信息对三维模糊度搜索空间进行筛选,取仰角最高的3颗卫星构成二维模糊度搜索空间,将其代入搜索模型解算整周模糊度候选值,采用残差比例检验法进行模糊度固定。试验结果表明,相比于原算法,姿态角搜索数目由576组降至8组,残差比峰值由16增至1 279,固定所需时长从35 s缩短至单个历元。     

平面度误差的遍历搜索算法

结合平面度误差的几何特征,提出了平面度误差的遍历搜索算法。首先,选择被测平面的3个边缘点为参考点,分别以参考点为基准,在垂直于被测平面的方向上建立扩展区域并设置一系列的等分点,以一个扩展区域上的等分点逐次遍历连接另外两个扩展区域上的等分点,构造出一系列的辅助平面;然后,依次以这些辅助平面为假设理想平面,计算所有测量点与这些理想平面之间距离的极差,极差最小的辅助平面即为被测平面最小区域拟合的理想平面,从而实现平面度误差的最小区域评定。阐述了平面度误差遍历搜索算法的原理和实现过程。实例结果表明:该算法具有较好的稳定性、准确性及实用性,可直接应用于平面度精密测试仪器中。     

基于模糊推理的边缘检测

针对传统基于边缘邻域的一阶或二阶导数的图像边缘检测方法对模糊边缘图像不敏感的问题,提出了基于模糊推理的边缘检测算法.根据边缘点附近灰度分布的特征确定模糊规则,用min-max重心法模糊推理该点的边缘隶属度,实现边缘检测.实际图像处理结果表明,与传统算法相比较,新算法检测边缘效果明显.     

有限元网格自动剖分改进的结点连接法

文中提出了一种改进的结点连接法,解决了传统点连接法中自动生成有限元网格结点的困难,该方法使结点生成和单元形成合二为一,代替了这两个过程相互独立的传统方法,提出的遍历部分单元代替遍历已有所有单元形成插入多边形的方法,大大提高了计算效率,上述所有算法,均在二维和三维模型中得到了较好的实现。     

钢框架分析中考虑结点区变形的子结构法

对结点区的受力性能和剪切变形采用16结点相对自由度等参数壳单元进行分析,将相对自由度概念引入等参元,得到了16结点相对自由度壳元插值表达式,推导了单元刚度矩阵,在形成单元刚度矩阵时,引入材料的弹塑性性能考虑了结点区屈服对整体框架结构的影响.刚度矩阵形成以后对内部结点的自由度进行聚缩,采用子结构方法将出口参数转换为杆端自由度,使得结点区形成最多6个结点的空间组合单元体参与结构整体分析.在整体分析中,采用相对自由度壳单元考虑结点区剪切变形的非线性影响,可以同时考虑板件的局部屈曲.并通过算例证明了本文方法的精确度和有效性.     

支持模糊搜索的结构化P2P算法

传统的结构化P2P系统不支持模糊搜索,针对结构化P2P系统的模糊搜索问题,提出一种改进的P2P算法。为应用系统建立类别树,使用源自类别树的类别向量而非传统的二进制码标识结点和实体,将实体信息存储在类别相近的结点,形成按类别聚集的结点和实体分布。在此基础上,提出路由算法和结点发现算法,实现了模糊搜索功能。实验证明,算法具有较高的查全率。算法已在某服务计算平台中成功应用,该平台已通过验收并连续运行近一年。     

融合像素空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别

针对肺部计算机辅助诊断中孤立肺结节识别容易受噪声、气管、血管的干扰问题,提出一种融合空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别算法.该方法利用融合像素空间信息及带特征权重的模糊C均值聚类算法实现感兴趣区域分割;利用特征选择算法计算感兴趣区域各特征权重,加权模糊C均值聚类算法分类感兴趣区域,识别肺结节.对比实验证明,该算法对感兴趣区域分割抗噪声性增强;感兴趣区域分类准确率提高;整体算法对肿瘤的检出率较高,漏诊率降低,为医生诊断早期肺癌病灶提供更加准确的客观依据.     

融合模糊连通图和区域生长的MRI脑组织图像分割算法

针对磁共振脑组织图像中存在灰度不均匀,不利于分割的问题,提出了一种应用模糊连通图和区域生长的MRI(Magnetic Resonance Imaging)脑组织图像分割算法。首先用大津法对脑组织进行粗分割,得到脑白质部分的大致轮廓,。然后计算粗分割结构的中心点,根据中心点得到图像的模糊连通图。最后用区域生长算法对模糊连通图中的脑白质进行更精确的分割。试验结果表明,此方法能够精确的得到脑白质轮廓的边缘,并且大大降低了区域生长种子点位置和阈值选取对分割结果的影响。     

基于连续最大流的三维肺实质快速分割算法

肺结节是肺癌的表征形式,形状结构多样且易与正常组织产生粘连,使分割存在困难.提出了一种基于空间约束的三维肺实质分割算法,实现对肺实质组织的分割及目标区域的获取.首先使用SLIC方法将二维CT序列图像构建成超像素图像矩阵,并对矩阵进行稀疏化处理,降低矩阵维度.然后连接相邻切片间的超像素构造肺实质组织的三维结构.最后采用连续最大流方法对构造的三维肺部结构进行分割.实验结果表明,所提算法能够快速准确地分割三维肺实质组织,对不同类型肺结节的分割均取得较好结果,具有一定的临床应用价值.     

基于深度卷积神经网络的肺结节检测与识别

应用卷积神经网络将肺结节从含有背景、噪声的胸腔区域里检测并识别出来。首先,对图像进行预处理,获得肺实质图像。然后,应用Faster R-CNN多特征融合算法检测肺结节候选区域,再利用多角度特征融合方法滤除假阳性结节。接着,通过数据增强法、残差学习法、优化初始参数等对卷积神经网络的性能进行优化。最后,应用迁移学习方法对数据集进行训练,得出最终的检测结果。抽取LIDC数据集中含有肺结节图像数据,检测并识别肺结节的准确率达到98. 1%。实验结果表明,该算法优于其他3类算法,实现了肺结节的精确检测和识别,在保证检测和识别出正确结节的前提下,降低了过拟合率及训练时间,提高了算法效率,研究成果为早期肺癌的诊断提供参考依据。     

车辆导航中带匹配度反馈的模糊地图匹配算法

连通性是车辆导航中车辆与地图匹配的一个重要因素,它利用历史匹配信息以改善匹配连续性,但同时也可能由于引入错误信息而使匹配结果恶化。该文在多因素综合的模糊地图匹配基础上计算匹配度,对匹配结果的可信程度进行评价。该匹配度通过反馈方式在下一次匹配的连通性因素中加以利用。实验表明带匹配度的反馈模糊地图匹配方法可以使连通性得到更加合理有效的使用,从而使地图匹配效果得到改善。     

基于模糊推理的踢球技术在足球机器人中的实现

提出一种基于模糊规则作为先验知识的启发式搜索算法，解决足球机器人中的踢球问题．算法借助球员控球空间的离散化，采用模糊规则对离散后的动作进行评价，成功地描述了球在状态空间任意一对离散点间移动的代价值．以此作为路径寻找的启发性知识，通过启发式搜索算法可寻找到最优的解决方案。     

免疫进化模糊聚类算法在边缘检测中的应用

针对图像处理中的模糊边缘检测问题,提出一种免疫进化模糊聚类算法.该算法在传统遗传算法全局随机搜索的基础上,借鉴了生物免疫机制中抗体的多样性保持策略,改善了遗传算法的群体多样性,具有更好的全局搜索能力.实验结果表明,该算法不仅具有很强的模糊边缘和微细边缘检测能力,而且可以减弱基于遗传算法的模糊聚类算法在遗传后期的波动现象.     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

混沌在模糊控制规则优化中的应用研究

利用混沌（Ｃｈａｏｓ）所特有的随机性、遍历性及规律性。将其应用于一类复杂非线性时变过程的模糊控制规则优化中,提出了一种利用混沌进行模糊规则参数优化的方法。仿真结果表明,该算法具有国强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是一种适用的优化策略。     

解空间搜索中的B*树算法

本文给出了在人工智能求解中的一种算法——B*树算法。文章比较了B*树算法与A*树算法、BB算法的不同处和特点,较详细地叙述了在两种决策策略下B*树返回修正值的产生过程,并用算法语言对B*树算法作了具体描述。