基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法

研究了网络视频监控中行人检测和跟踪技术,并提出了基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法.首先在已有检测算法的基础上,根据实验结果,分析了算法的优势和存在问题,提出了多模型融合检测算法,多模型融合检测算法充分利用各个单模型算法的优势,提高模型检测准确率,并使用快速特征金字塔算法提高了算法的实时性.随后在提出的检测算法基础上,结合卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法实现多目标行人检测和实时跟踪.MOT测试视频实验结果表明:提出的跟踪算法能够较好地实现多目标行人检测和跟踪,适合网络视频监控场景.     

一种有效的启发式Flowshop调度算法

通过引入完工时间下限和优先权 ,Rajendran提出的启发式算法取得了良好的计算效果。本文对该算法进行了有效的改进 ,所提出的算法充分考虑了各种调度排序影响因素 ,将它们作为调度因子有机组合起来 ,添加到新提出的调度算法中。实验数据表明 ,新算法具有良好的计算效果 ,调度算法在高阶 weighted flowtime减少 2 .71 %左右。     

蚁群聚类算法在IPTV用户群偏好分析中的应用

本文简要阐述了蚁群算法的基本原理和特征,从蚁群算法原理和算法模型的构建思想出发,提出了一种单蚁群聚类的基本解决思路,并将此算法应用于IPTV用户群偏好分析中,提出了有效的偏好挖掘算法.     

基于公交网和道路交通网的出行线路选择算法研究

对公交网和道路交通网进行预处理,提出了出行网的概念,给出了相应的构造算法,出行网为后续选路算法的实现提供高效平台．基于所提出的出行网,在综合考虑换乘次数、出行距离、出行耗时以及步行换乘等多约束条件下,提出了一种高效的出行线路选择算法——BRC（Best Route Chioce）算法．该算法可通过调节系统参数求得不同目标条件以及综合目标条件下的最优乘车方案．理论分析表明,所提出的算法是可行的,算法正确性也得到了证明．     

一种基于药品检测问题的信息校验算法研究

基于使用小白鼠对药品进行检测的问题,提出了药品检测的算法;在该算法的基础上结合信息校验,提出了一种信息校验算法,把信息校验算法与海明码校验算法进行比较分析,两种算法的算法复杂度一样,效率一样,该信息校验算法更易于理解、更方便阅读.     

爬山法与模式蚁群法混合的贝叶斯优化算法

针对传统贝叶斯优化算法进化效率低及收敛速度慢的情况,提出一种新型混合贝叶斯优化算法.该算法利用适应度遗传及个体的局部搜索方法,使种群个体趋向于全局最优解,提高了进化效率.为提高贝叶斯优化算法中贝叶斯网络结构学习的效率,提出一种爬山法和模式蚁群算法相结合的网络结构学习方法,同时对新型贝叶斯优化算法的收敛性进行了分析.利用典型的函数对提出的新型混合贝叶斯优化算法进行了仿真分析,证明了所提出的方法可以有效地加快算法的收敛速度和收敛精度.将该算法应用于目标分配问题中,仿真证明了所提算法的有效性和优越性.     

人工免疫算法的改进

简要介绍了标准人工免疫算法的工作原理,为了克服其存在的不足,该文提出一种改进的人工免疫算法,并用多峰值函数对两种算法进行了比较.实验结果表明,该文提出的改进的人工免疫算法较标准人工免疫算法更为有效.     

一种新的波分复用光网络动态路由和波长分配算法

研究了WDM光网络中的路由和波长分配问题,并比较了目前提出的算法,对算法作了归类.提出了一种新的动态路由和波长分配算法,对算法的时间复杂度进行了分析.仿真试验结果表明,新算法减小了网络的阻塞概率,提高了网络性能.     

WSN中基于不同跳距修正的改进DV-HOP定位算法

介绍了无线传感器网络DV-HOP算法的定位原理以及不足,提出的改进算法在原算法的定位阶段,采用接收不同跳距的方式,提出了一个修正因子;在位置估计阶段定义了一个加权矩阵,采用加权最小二乘法进行位置坐标的计算。仿真结果显示,本文提出的算法较已有改进算法总体定位精度提高了约5%,较原算法提高了约10%。     

改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用

分析了经典差分进化算法的寻优特点,提出一种扩展变量维数的自适应差分进化算法.该算法将变异率作为解向量的一维分量,随其他分量一起参与算法进化的全过程,使算法参数更好地适应算法进化各阶段的要求,提高了算法性能.将改进后的算法应用到系统可靠性问题中,针对3种典型的可靠性问题进行了仿真实验.结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有很好的寻优效果.     

数字混沌加密算法的某些改进算法

对文献［１］提出的数字混沌加密算法作了某些分析，证明了Ｆｒｅｙ提出的数字混沌加密算法的解是唯一的，因而是可以应用的。讨论了工程应用中的某些约束条件，并在原来算法的基础上给出了能引入分叉的改进算法，从而使序列更为复杂。     

基于人工智能原理的考试系统

基于遗传算法的智能化考试系统是在传统的组卷算法基础上提出的一种新方法,用于解决应用本算法的试题模型的实际问题。     

关联规则的哈希修剪算法研究

关联规则是数据挖掘的一个基本方法,本文首先介绍传统的Apriori算法的过程,分析它在处理大数据集时存在的问题.提出关联规则的一种改进算法,称为哈希修剪算法.然后比较改进的算法与传统的Apriori算法在算法时间复杂度、性能上的差异.通过实验得出,哈希修剪算法在数据挖掘中能够更加有效的处理数据.     

基于积分通道特征的异常行为检测算法

对视频中的行人异常行为检测问题进行了研究。针对传统行人异常行为检测算法在准确性和兼容性方面的不足,提出一种基于积分通道特征的异常行为检测算法;该算法利用背景分割和行人信息统计的方式,对不同背景下的视频模型进行了建模。结合对行人个体的轨迹分析,对运动个体的位置进行异常行为检测。算法首先对检测区域采取区域划分,然后采用改进的积分通道特征行人检测算法对目标进行检测,最后采取Mean-shift算法对目标进行跟踪。最后的实验数据表明该算法整体性能有所提高。     

应用量纲归一化方法改进的分数傅里叶变换快速算法

提出了一种实现分数傅里叶变换快速计算的改进算法,该算法将量纲归一化的方法应用到分数傅里叶变换光学系统中,严格导出了空域、分数傅里叶变换域和傅里叶变换域的采样间隔,并根据该采样间隔模拟分数傅里叶变换光学系统实现了分数傅里叶变换快速算法.相应的数值模拟实验表明:该算法计算的强度值结果与Kutay的算法相应的计算结果一致; 以Kutay算法的计算结果为参考,该算法计算的准确性要优于Bultheel的算法的计算结果; 与Kutay的算法和Bultheel的算法相比较,该算法的计算速度较快.实验还表明,该算法的计算结果不会随人为确定的2个参数(波长和透镜焦距)的变化而变化,具有良好的稳定性.     

基于图的挖掘关联规则改进算法

关联知识挖掘算法中一种广为人知的算法就是Aprior算法,之后所有关联规则挖掘算法的基本思想都是基于频繁项目集发现算法的基础上进行了改进.为了提高关联规则挖掘效率,首先回顾了基于图的关联规则挖掘算法;然后,在此基础上进行了改进,把关联规则挖掘中寻找频繁项集的问题转换为图中寻找完全子图的问题,通过在图中查找完全子图来寻找频繁项集.提出了一种基于图的关联规则挖掘改进算法,并且对原算法和改进的算法从时间和空间的性能进行了比较分析,得出改进的算法是有效可行的.最后从实验结果得出结论GenerateItemsets算法比DGBFIG算法优.     

用遗传算法求解最短路径问题

文章应用遗传算法求解图论中的最短路径问题，并提出了该算法在解决这一问题中的一些处理方法，使用该算法可以很快地求出一批最短路径集。文中最后给出了算法运行结果及总结。     

双DDA圆弧插补公式误差分析

本文介绍了ＣＮＣ系统采用两次插补方式，使用的一种新的ＤＤＡ圆弧插补公式：双ＤＤＡ圆弧插补公式。对该公式的误差分布进行了详细的理论推导和证明，并得到了插补点坐标的一般表达式，而且结合两次插补原理，推导出了双ＤＤＡ圆弧插补公式的弦拟合误差的分布范围。     

螺杆式压缩机转子螺齿压缩侧齿槽面积的通用算法

本文给出了螺杆压缩机转子螺齿压缩侧齿槽面积的数值计算方法。与以前类似的方法相比较,本文所述方法不仅具有较强的通用性,而且简单、实用,特别适用于在计算机上用数值方法进行计算。     

基于偏序对改进蝙蝠算法的旅行商问题研究

作为一种新兴的群智能启发式算法,蝙蝠算法近年来被广泛用于求解离散、连续、及组合优化问题。针对典型组合优化问题中的旅行商问题,本文提出一种基于偏序对改进的蝙蝠算法用于求解离散型旅行商问题。通过对蝙蝠速度、位置的更新,使算法具有更强的适用性。本文对16个标准TSP问题进行测试与对比分析以验证算法有效性。实验结果表明,本文提出的偏序对蝙蝠算法在大多数实例中均优于其他算法。