基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后，结合临床数据的特点，建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。     

考虑静态安全约束的暂态稳定极限计算

将求解暂态稳定极限问题描述为一个以输电线路或输电断面输送功率最大为目标，以静态安全及暂态稳定为约束条件的最优参数选取问题．并将一种新的进化算法——粒子群游(PSO)，应用于暂态稳定极限计算．算例表明，此种计算方法克服了静态安全约束等因素对稳定极限的影响，因而减小了计算误差，提高了计算结果的精确性。     

确定Fmin的一个算法

构造了一个求解最小函数依赖集Fmin的计算机算法．该算法将求解Fmin的逻辑推理过程包装在一个C 函数之中，通过运行与此函数相配套的程序，可以快速、准确地获得与所给函数依赖集F等价的Fmin从而使求解Fmin的过程方便、快捷．     

恒模算法在智能天线盲波束形成中的应用

介绍了随机梯度恒模算法和最小二乘恒模算法以及它们在智能天线盲波束形成中的应用，分析了每一种方法的特点，并以八元均匀线阵为例，利用计算机模拟仿真给出了这两种算法的收敛性能．     

求解线性方程组的一种迭代算法

对系数为对称正定矩阵的线性方程组，利用系数矩阵主对角线上元素的和构造一种新的收敛迭代格式．     

蚁群算法的全局收敛性研究及改进

针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。     

一类基于分治原理的多种群协同进化算法

根据脑生理学和社会分工的特点和方式,提出一类"分而治之"多种群进化算法。该算法在任务分解机进行任务分配后,子种群独立完成所分配任务,与其它群体几乎不发生联系。在子伤务完成后,各子群中的优秀分子组成新的种群,在整个问题空间完成进化,然后由决定机构根据情况选择相应的可能行动。最后就两个复杂多模态函数优化问题对该算法进行了实验研究,结果表明:合理的"分而治之"方法在效率和效果上明显优于单种群方法。     

基于事务线索树的一次扫描关联规则增量挖掘算法

首先将事务数据库压缩存储到一棵事务线索树(TT-tree)的结点上，并建立这些结点的索引表，然后寻找结点索引表的最后结点到根结点的全部路径，这些路径及路径的交集包含了用于挖掘关联规则的频繁集，该算法只需扫描事务数据库一次，由于采用了逆向搜索TT-tree的方法,搜索的时间开销非常少，该算法可以挖掘中短模式的海量数据，具有很好的伸缩性,同时该算法具有增量挖掘的功能，通过大量的实验数据进行比较。该算法的速度约是Apriori算法的10倍。     

第二类Fredholm积分方程的一个基于插值的自适应解法

考虑核函数有弱奇性的第二类Fredholm积分方程的自适应数值解法,讨论如何对核函数进行分片多项式插值逼近,如何确定相关的参数,最后给出数值例子说明自适应解法的可行性.