结合遗传算法的聚类神经网络

许多聚类算法有两个缺点：１）采用某种距离作为相似性测度。类别接受域为球形，不能与复杂模式分布匹配；２）对确定合理类别数不能提供任何帮助。采用最大似然准则的聚类算法其类别接受域为球形或椭球形，可以与模式的分布匹配更好。在计算似然值时使用先验概率，能为确定合理的类别数提供依据。本文的贡献是把遗传算法结合到基于最大似然准则的神经网络聚类算法中，解决聚类中心的初值选择问题并获得最优聚类。     

文字类图象中的圆环参数相关匹配法

本文提出了以相关理论为基础,以图象中圆环参数自相关函数的最大值及互相关函数的最大值旋转不变为特征的图象匹配方法。该方法用存贮图象的几何中心位置和相应的圆环参数值代替了传统的图象匹配法中需要存贮图象全部信息的方式,克服了数据压缩所带来的诸多麻烦。在图象匹配方式中提供了新的尝试途径。     

遗传算法求解TSP的进化策略

本文提出用遗传算法（ＧＡ）求解旅行商问题（ＴＳＰ）的一整套进化策略，包括染色体的编码、反向运算、循环运算、交换运算．其中除反向运算外，均与通常的ＧＡ算法所采用的策略不同．文中解释了它们的几何意义．用该算法求解中国３１个城市的ＴＳＰ问题得到了１５４０４公里的新的路径长度．计算结果表明整个算法是有效的     

确定图象二值化阈值的线性方法

考虑图象分割处理实际应用中要求算法结构简单,性能可靠,应用普遍,以及易于实现等因素,本文以图象的简单统计为基础,提出了适用于图象分割二值化过程中自动阀值选取的一种新方法。该方法适用于各种文字图象的分割处理。     

并行处理分布式多微机系统工业应用方案的探讨

在工业交通领域中，具有并行处理和分布式特点的多微处理器系统日益发展。本文就多微处理器的任务分配、调度，处理器间的数据交换和互连，以及处理器访问公共存储器等具体方案作了探讨。