分布式无人机网络覆盖优化算法

针对非均匀目标区域中的热点区域覆盖优化场景，提出一种分布式无人机网络覆盖优化算法。首先对满足网络连通性的最少无人机节点数目和热点区域覆盖范围进行估计，其次融入热点区域信息改进布谷鸟算法位置更新方程并重构优化目标函数，然后对发现概率参数进行自适应调整，最终实现热点区域覆盖率的重点优化。在仿真实验分析中，在相同仿真环境下与标准布谷鸟算法和其他经典算法进行对比，结果表明所提算法的热点区域覆盖率较其他算法提升了约4%，迭代次数减少了约30次，证明了该算法收敛速度快、耗时少，能够更加有效地提高热点区域的覆盖率。     

点、边带约束成本的最短路问题及其算法

提出了点和边都带有成本约束的最短路问题，证明了该问题是NP－完全的，建立了这类问题的数学规划模型，并采用拉格朗日松弛算法对模型进行求解，给出了次梯度优化求解算法的一般步骤，考虑到算法在实际求解过程中收敛速度较慢的问题，进一步对拉格朗日松弛算法进行了2个方面的改进，一方面确定适当的迭代步长，另一方面选择较好的迭代方向，算法实例表明，改进后的拉格朗日松弛算法迭代步数显著较少，证明算法是有效的。     

约束复合形法在非凸可行域上的一种修正算法

约束复合形法是求解约束非线性最优问题的一种重要方法,该文对约束复合形法在非凸可行域上的迭代计算方法进行了探讨,针对复合形形心点落于可行域之外的情况,对常规的复合形算法进行了修正,提出了一种适合于工程计算的,高效实用的迭代算法。     

基于改进主动学习和自训练的联合算法

针对主动学习面向大型数据集人工标记成本过高和半监督自训练算法中存在误标记点影响的问题,提出了一种主动学习与半监督自训练交替迭代训练的联合算法．算法在训练过程中奇数轮次采用主动学习算法,偶数轮次采用自训练算法,通过2种算法的交替迭代训练以弥补彼此不足．自训练算法对无标记样本的预测减轻了主动学习标记样本的负担,同时主动学习标记易变成噪声的样本,减轻了自训练算法训练过程中对样本的标记错误．提出了一种基于密度峰值聚类和隶属度的改进主动学习算法:将初始无标记样本聚类成簇,根据隶属度差值在每个簇内选取部分样本做人工标记,获得可表达样本的整体结构的均衡样本．仿真试验表明:提出的联合算法在性能上要优于2种单一算法．对比常见的主动学习算法,改进后的主动学习算法分类性能得到显著提升,将其应用于联合算法中的效果更具优势．      

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题,此外,本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。     

基于标记和模糊聚类的分水岭声纳图像分割

针对传统分水岭算法在处理声纳图像时存在严重的过分割现象,提出一种结合分割前处理和后处理两类方法优点的算法.首先利用H-min变换技术提取区域极小值和新的标记,对标记后的图像进行分水岭图像分割;然后结合改进适应度函数的粒子群全局寻优算法,从初分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心,利用这个聚类中心和改进目标函数的模糊C均值聚类算法,再对分割后的小区域聚类,并控制迭代次数,以提高分割速度.实验结果表明:该方法能够有效消除过分割现象,提高声纳图像处理效果,有效分割率达89％,处理时间提高30％以上.     

基于改进分水岭算法的球团矿图像分割

针对传统图像分割算法不能对球团矿图像中粘连球团进行准确有效分割的问题,提出一种改进的分水岭分割算法。该算法将标记和分水岭算法结合起来,利用标记带来的先验知识限定图像分割区域的数目,并对分水岭算法的梯度图像进行修改,从而能够对球团边缘准确分割,同时避免产生过分割现象。实验结果表明,改进分水岭算法对图像中粘连球团的边缘有良好的分割效果。     

一种基于单张图像的烟雾检测算法

为了提高烟雾检测的准确性,有效排除图像中类似烟雾的区域,降低由于环境和光照不同而产生的误检率,提出一种基于颜色矩并结合邻近算法进行分类学习的方法,对图像中的烟雾进行检测,该算法能克服光照不同、背景复杂的干扰,有效消除疑似烟雾区域的存在。算法由两部分构成:烟雾颜色矩特征的提取和利用邻近算法对特征数据集进行分类学习,自动找出并正确标记新的测试图像中烟雾区域的位置。     

基于区域增长迭代算法的SAR海冰图像分割

针对SAR图像分割仅考虑像素本身灰度值而不考虑空间特征的阈值法和聚类方法中存在图像有噪或边界模糊问题,提出一种基于区域增长迭代算法的SAll．海冰图像分水岭分割。在整个处理过程中保持对分割的细化并同时以迭代方式产生语义类标记。迭代算法的初始阶段应用K均值聚类法在二维特征空间中进行分割;迭代阶段包括Gibbs采样、自相关函数最小化和区域合并。自相关函数锐度指数最小化使图像更清晰。真实SAR图像的实验结果表明该算法的快速性和有效性,同时保留目标的细节信息。     

基于最大熵的迭代分割算法

对于一些对象与背景像素灰度值类似的图像以及充满噪声的图像,传统的图像分割算法分割精度较低。为解决这一问题,提出了基于最大熵的迭代分割算法,根据求出的最大熵阈值将图像分为背景和对象两类区域;分别对两类区域求取灰度平均值,以该平均值将图像分为对象、背景和待分割3个区域;再对待分割区域进行迭代求取最终阈值,并根据最终阈值对图像进行分割。实验表明,该算法具有较高的抗噪性能,能精确分割一些轮廓不明显的图像,其分割精度明显好于其他传统图像分割算法。     

用于LBG初始码书设计的改进PNN算法

矢量量化初始码书对于码书的形成非常重要,为了改善初始码书的性能和提高最终的码书质量,在分析成对最邻近(pair-wise nearest neighbor,PNN)算法与基础上,提出2种改进算法用于LBG算法初始码书的设计。改进的算法将训练矢量的分量和值排序与一次迭代多次融合用于PNN算法中,有效地降低了PNN算法的复杂度,减小了PNN算法的收敛时间。实验证明,该算法具有合理性和有效性,与LBG算法结合可进一步提高码书质量。     

一种基于差别矩阵的属性约简完备算法

提出了一种基于差别矩阵的粗糙集属性约简完备算法，算法的求解策略是在每次迭代过程中只选择必要的条件属性，如果在某次迭代过程中找不到这样的条件属性，则任意排除一条件属性，为下一次迭代中找到必要的条件属性做准备．分析了算法在最坏情况下的时间复杂性，给出了该算法相对Pawlak约简的完备性的证明．同已有的同类约简算法相比，该算法在最坏情况下具有更小的时间复杂性．     

基于GA/VQ的说话人辨认的研究与实现

为了改善在矢量量化说话人识别中,采用模板(码书)表征说话人,模板的质量对识别系统的性能。采用遗传算法改进模板的生成方式,构建了一种GA／VQ说话人辨认系统,给出了一种GA／VQ识别算法,通过遗传操作获得全局优化的说话人模板。实验证明,GA／VQ方法提高了码书的质量,比经典矢量量化识别系统识别率高。     

基于二级矢量量化的LPC声码器算法

为了有效地减少语音编码的比特数、降低量化误差以及提高解码语音质量,提出了一种二级矢量量化的LPC声码器算法.该算法在模糊聚类与LBG级联的VQ算法的基础上,进一步采用二级矢量量化算法对特征参数矢量进行量化.特征参数为语音的两个特征值:基音周期与增益.第一级码本为矢量码本;第二级码本为误差码本.将该算法应用于LPC声码器中进行仿真实验,结果表明:该算法能有效地降低量化比特数并且减少了量化误差,从而使解码语音质量得到改善.     

一种快速的码本设计算法

矢量量化（VQ）是一种极其重要的信号压缩方法,广泛地应用于图像信号压缩、语音信号压缩领域。它的主要问题是码本设计,在码本设计过程中,有很多算法被提出,但是大部分的算法只适用于码本当中码字个数比较少的情况。随着数据量逐渐地增加,算法所需的时间复杂度和空间复杂度也大幅度地增加,本文提出的方法是结合了FCM聚类算法和LBG算法,首先对大量数据分类,然后通过用FCM聚类算法对每一组数据进行分类,可以得到相似度比较小的聚类中心。用这些相似度比较小的聚类中心作为LBG的初始码本,进行码本设计。虽然LBG算法依赖初始码本的好坏,容易陷入局部最小,但因为已经用FCM对初始码本进行了处理,所以初始码本对于算法的影响并不大。这样不仅可以改善LBG算法容易陷入局部最小的情况,而且由于首先对大量的数据分类,根据需要得到了一些可用的码字所以同时也改善数据量大所带来的运行时间的问题。     

基于混合鲸鱼优化算法的鲁棒多用户检测

针对冲击噪声环境下多用户检测误码率高的问题,提出一种基于混合鲸鱼优化的鲁棒多用户检测算法。该算法首先利用基于非线性控制策略的改进鲸鱼优化算法,加速寻优算法迭代过程的收敛;再利用自适应差分进化算法丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时将适应度较好的个体信息保存到集合中,以保证下一次迭代寻优方向的可靠性,最终实现对最优解位置的快速解算。仿真结果表明,基于本文算法设计的多用户检测器相比采用遗传算法、差分进化算法,以及鲸鱼优化算法的多用户检测器寻优迭代次数更少,且误码率低。     

基于PageRank与HITS的改进算法的网页排名优化

针对传统网页排序算法PageRank和HITS中存在的主题漂移、检索效率低等不足,本文提出了一种改进算法PHIA(PageRank and HITS Improved Algorithm)。该算法继承了HITS算法获取根集和基本集的方法,并且使用根集中所有网页的PageRank值作为Hub和Authority初始迭代值,最后根据马尔可夫链求随机矩阵的特征向量的方式来获取网页排名的静态分布。基于随机关键词的检索结果可知,相比于传统的PageRank和HITS算法,改进PHIA算法具有更快的收敛速度,并且在一定程度上提高了网页排序的准确度。     

耦合Sylvester矩阵方程的改进的梯度迭代算法

本文通过构造矩阵分裂,结合线性系统的迭代方法,提出了求解耦合Sylvester矩阵方程的两种梯度迭代算法,并研究了这两种算法在满足初始迭代条件下的收敛性.最后给出数值算例验证了这两种算法的有效性.     

有限状态Markov信道上基于噪声软判决的LDPC译码

针对有限状态Markov信道,提出一种改进的低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)译码算法,并给出其因子图表示.该译码算法包括相互迭代的标准和积译码算法和前向后向算法两个部分.在标准和积译码算法每次迭代后,得到噪声比特的软判决;前向后向算法利用噪声比特的软判决,重新估计发送比特的信道似然比.标准和积译码算法用此重新估计的信道似然比,进行下一次迭代.考虑到因子图中Markov信道节点的引入会引起图中圈个数的增加,进一步提出用基于概率的消息传递策略来更新译码过程中的消息.仿真结果表明,此算法不仅远好于标准的和积译码算法,而且优于采用噪声硬判决的算法.     

一种用于加快图像矢量量化的算法

提出了一种应用于正交矢量空间,加快图像矢量化的新算法。该算法图像信号在正交矢量空间中的能量集中性,有效地减小了码书的搜索范围,加快了矢量量化速度。计算机模拟结果表明,在相同的技术指标下,与其他一些方法相比,该算法有效地减少矢量量化的编码时间。