基于均匀设计和惰性变异的改进微粒群算法

微粒群算法(PSO)是一种随机群体优化算法,相对于遗传算法等其它的进化算法,它模型简单、操作参数少、智能程度高、运算速度快,已受到许多相关领域学者的关注与研究。但是,标准微粒群算法在寻优过程中往往陷入局部最优解,而不是全局最优解。在研究均匀设计与惰性变异的基础上,提出了改进的微粒群算法(UMPSO)。该算法利用均匀设计的思想来确定算法的初始粒子,以使其均匀分布于解空间,从而使算法以更高的概率、更快的速度找到全局最优解;在进化过程中,对惰性粒子以概率为1进行随机变异,则能够更好地保证微粒群的多样性。仿真结果表明,与标准的PSO相比,UMPSO的寻优精度更高、寻优速度更快。     

贵州省铜仁市杂交玉米避旱栽培技术及减灾对策

利用贵州省铜仁市10个常规气象站1970-2009年气象观测资料及68个区域自动站2005-2009年的温度和降水等资料,分析了铜仁市的降雨、夏旱发生规律,同时在不同海拔进行杂交玉米播种期试验.结果表明:中迟熟杂交玉米提早在3月上旬后期至中旬前期播种,可以在雨水较多的5月下旬-6月下旬抽雄开花,避开7-8月伏旱天气的不利影响,提高双穗率、降低空秆率,增加穗粒数和百粒质量,达到趋利避害的目的,获得较高的产量.     

基于模糊聚类和Zernike矩的自适应水印算法

基于模糊聚类和Zernike矩技术,提出一种抗几何攻击鲁棒的自适应图像水印算法.首先根据人眼视觉系统的掩蔽特性,并利用模糊C-均值聚类算法自适应地选择适合嵌入数字水印的位置,然后通过奇异值分解将水印信息嵌入到宿主图像.实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且能有效地抵抗旋转、缩放、翻转和旋转-缩放组合等几何攻击,同时对JPEG压缩、滤波和图像增强等常见攻击也有较好的鲁棒性.