基于低能见度场景中退化图像的增强方法

研究了低能见度条件下的图像清晰化方法,在基于频率域与空间域的传统算法的基础上,提出了传统算法互相结合的新算法,包括POSHE算法、基于POSHE算法与传统算法相结合的算法、有限对比自适应直方图均衡化的算法、基于CLAHE算法和POSHE算法与传统算法相结合的算法。以上几种算法,都能对含沙尘的这类图像进行不同程度的增强,得到了较为满意的结果。     

一种求解单调非线性方程组的凸组合算法

将求解单调非线性方程组的CGD算法和MPRP算法的下降方向进行凸组合,构造出新的下降方向,从而提出新的算法,并给出新算法的全局收敛性定理.通过数值实验比较新算法与CGD算法和MPRP算法的结果,可知新算法优于原算法.     

Koch曲线的序数理论与新算法设计

生成Koch曲线的常见算法是递归算法、Ls算法和IFS算法.针对现有三种算法的局限性,提出Koch曲线的序数理论,设计生成Koch曲线的OV算法.OV算法不需要递归调用,不占用大量空间,并且兼容于LS算法,还可以推广到Koch结构.最后,以OV算法为基础,提出LS2算法,有效地解决了LS算法的问题.     

基于高次逼近的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法、归一化译码算法和偏移量译码算法能够简化BP译码算法,但它们都是以牺牲性能为代价的.根据最小均方误差准则,提出一种改进型RA译码算法,该算法采用高次逼近的方法来近似于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与归一化译码算法和偏移量译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.     

基于JPEG图像信息隐藏F5算法的改进

针对F5算法的缺陷, 通过改进其嵌入方式, 规避相应算法的检测, 提出一种改进算法, 该算法克服了F5算法的弱点. 实验结果表明, 该改进算法有效可行, 可极大提高算法的隐蔽性.     

一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

线性规划的宽邻域预估校正算法

提出了一种新的内点算法--宽邻域预估校正算法。该算法基于经典预估校正算法思想,把窄邻域拓展到宽邻域里,使算法更快地迭代。给出了算法的具体步骤,讨论了其计算复杂性,分析结果表明,所给算法是一多项式时间算法。通过数值实验验证算法的有效性。     

自适应局部增强微分进化改进算法

在分析微分进化算法基本原理基础上,为加快算法收敛速度,对其交叉概率和交叉因子进行自适应调整改进;为增强算法局部搜索能力,引入局部增强算子和扰动因子改进算法,即自适应局部增强微分进化算法。选取5个典型测试函数,将改进后算法与PSO算法、微分进化算法和局部增强微分进化算法仿真比较。仿真结果表明:自适应局部增强微分进化算法为收敛时间最短、迭代次数最少的优化算法,验证了算法改进的有效性。     

基于LLE和PCA的人脸识别算法研究

用PCA算法对非线性结构的高维数据(如人脸图像)进行降维,会破坏其局部结构信息.而采用LLE算法对其进行降维,又会保留大量的冗余信息,并且算法不具有可扩展性,从而达不到预期的降维效果.为了克服PCA算法和LLE算法的这些缺点,我们提出将LLE算法与PCA算法以及径向基神经网络相结合的LPR算法,并将该算法分别与LLE算法和PCA算法进行实验比较.结果表明,LPR算法在保证较高识别率的同时,大大提高了算法效率.     

基于退火加速的差分进化算法改进及应用

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

一种从自由飞行实验中提取空气动力系数的新方法

该文提出从飞行体自由飞行试验中提取空气动力系数的新方法－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ改进法。Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法综合了Ｃｈａｐｍａｎｎ－Ｋｉｒｋ渚最速下降法的优点而避开了它们的缺点，是一种比较好的数据处理方法。Ｍａｎｑｕａｒｄｔ改进法既继承了Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法的优点，又大大地减少了计算工作量，是一种收敛快的迭代算法，最后，给出了在靶道实验数据处理中的计算实例。     

基于改进自适应遗传算法的仿真研究

交叉概率Pc和变异概率Pm是遗传算法中重要的参数,自适应遗传算法中Pc和Pm能根据个体适应度差异自适应地调节其大小,在快速收敛和全局最优之间获得了较好的平衡,但自适应遗传算法对于进化初期不利.改进的自适应遗传算法避免了进化初期较优个体处于停滞不前的状态.分别用3种算法对典型的测试函数进行训练,仿真结果表明:改进的自适应遗传算法在收敛速度和寻最优解方面是最优的.     

基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法

给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法     

基于扇形趋利果蝇优化算法改进的FS-K聚类算法

针对果蝇算法对高维函数收敛精度低的缺点,提出了一种改进的基于扇形搜索的果蝇算法(Fan search-Fruit Fly Optimization Algorithm,FS-FOA),该算法在原果蝇FOA算法的基础上改进了果蝇群体的搜索路径,并赋予果蝇个体趋利性,使更多的果蝇个体朝着味道浓度更大的方向前进,使果蝇群体的搜索方向有更多的选择性,增加果蝇算法在处理高维函数问题上的收敛速度和收敛精度;并将改进的FS-FOA算法与K-means聚类相结合,提出一种FS-K聚类算法,与原K-means聚类和原果蝇(FOA)算法进行对比实验,引入5个经典的测试函数对原FOA算法和FS-FOA算法寻优结果进行测试,结果表明采用FS-FOA算法具有更高的收敛精度;引入5个UCI公共数据集对改进FS-K聚类算法和原K-means算法、SOM聚类算法、FCM聚类算法进行测试,结果表明FS-K聚类算法具有更好的聚类效果。     

网格移动的无线移动传感器网络部署算法

针对目前无线移动传感器网络中部署算法过于复杂的问题,提出了一种新的基于网格移动的无线移动传感器网络部署算法.降低了常见无线移动传感器网络部署算法的时间复杂度,提高了任务区域的节点覆盖度,减少了覆盖漏洞,适用于无线移动传感器网络的应用.文中论述了该算法的构架,执行过程,并对该算法进行了仿真分析.仿真结果表明,该算法在有效降低算法复杂度的情况下满足了网络部署中关于覆盖率的要求.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

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.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

一种改进的RS码代数软判决译码算法

为了提高Reed-Solomon码的纠错性能,分析并给出了能提高Reed-Solomon码纠错能力的代数软判决译码算法的译码流程,讨论了译码中需要的软信息的计算方法,推导了代数软判决译码算法的译码成功条件.在此基础上,提出了一种改进的代数软判决译码算法,并对改进算法的运算量和译码时延进行了分析.算法针对推导的译码成功条件,通过改变代数软判决译码算法中插值算法的选择输出准则,更有效地利用了接收端的软信息.仿真结果表明,在译码时延基本不变的条件下,提出的算法比代数软判决译码算法提供更多的译码增益.