结合区间和符号方法的多变元多项式的混合全局最优化方法

提出了一种求解带边界约束的多变元多项式全局最优解的混合方法.混合是指在优化的过程中结合了区间方法、符号方法和数值方法.一方面通过区间方法在舍入误差存在的情况下得到包含最优解且满足要求的任意小区间;另一方面通过符号方法解决当Jacobi矩阵在区间内某点奇异时区间牛顿法无法验证驻点的存在性与惟一性的问题;同时,利用数值优化方法(如BFGS方法)来有效克服区间方法运算速度慢的缺点.此外,文中的算法非常有利于并行化,因此可以进一步提高算法效率.     

基于调度窗口的弱硬实时系统改进DBP调度算法研究

针对弱硬实时系统中平滑调度的要求,首先阐述基于调度窗口的弱硬实时约束规范,然后在传统的DBP算法基础上提出W-DBP算法,实现系统的平滑调度.W-DBP算法有效解决了传统DBP算法中存在的公平性和瞬时过载等问题.仿真对比试验和分析表明:W-DBP算法在弱硬实时系统中有良好的表现.     

基于改进GAC模型的二值水平集前列腺超声图像自动分割算法

提出了一种基于改进测地线主动轮廓(geodesic active contour,GAC)的自动分割算法.首先通过结合径向浅浮槽和区域填充算法得到滤波后图像的大致轮廓,然后通过构造基于区域信息的符号压力函数代替边界停止函数,并且加入了基于边界梯度信息的能量项,有效地克服了弱边界的问题.该模型用二值水平集方法实现,使算法的稳定性更高,计算量大大降低.对前列腺直肠超声图像的实验结果表明:本算法迭代收敛速度快,有效避免了边界泄露问题.     

一种基于内容的镜头边界快速检测方法

镜头边界检测是视频索引研究领域中的一项重要技术和基础步骤,近年来受到广泛的研究,但大量的研究过度关注算法的检测精度(从查全、查准两方面考虑)而忽略了算法的运算成本.就目前已有的框架和算法进行改进,提出一种兼顾检测精度和运算速度的镜头边界检测方法.该方法引入预处理技术,在进行镜头边界检测前过滤掉视频中不包含镜头转换的视频序列,从而在不失精度的前提下提高算法运行速度.试验证明该方法在提高检测速度的同时可以有效地检测出视频序列中的突变、渐变边界,并且获得了令人满意的精度.     

自学习模糊脉冲神经网络的旋转机械诊断

针对旋转机械故障分类边界的模糊性和传统的神经网络算法难以解决应用问题的实例规模和网络规模之间的矛盾问题,提出了一种自学习模糊脉冲神经网络算法,该算法通过脉冲序列的种群编码和无监督学习较好的克服了旋转机械故障分类边界的聚类分析无效性问题.应用表明该算法有效解决了旋转机械故障的边界模糊性问题,较大提高了故障诊断的准确率.     

量子Fourier变换在实现Deutsch-Jozsa算法中的应用

提出利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法问题的观点.结合量子Fourier变换和Deutsch-Jozsa算法的量子电路,找到一种利用量子Fourier变换解决Deutsch-Jozsa算法新的量子电路,并考察该量子电路中各个线路的量子状态,结合算法对该量子线路的状态进行研究.结果表明:利用量子Fourier变换解决Deutsch问题,能够有效地提高运算速度,节省运算时间.     

用于提高全球定位系统定位估计速度的滤波算法

为了提高全球定位系统（GPS）高精度定位的解算速度,从原理上比较了平淡卡尔曼滤波（UKF）及其改进算法和超球面平淡卡尔曼滤波（SUKF）及其改进型等非线性滤波估计算法,提出了将SUKF的改进型算法应用于单机GPS的定位估计.实验表明：该算法能够在保证高精度定位估计的前提下提高运算速度,有效解决GPS软件接收机中高精度定位输出的实时性问题.     

基于密度法的传热结构拓扑优化设计

传统的传热结构设计一般是基于热力学计算及工程经验,然而这种方法很难解决复杂边界条件的传热结构的设计问题.采用传热结构拓扑优化设计方法可有效解决传统设计方法难以解决的复杂边界问题.以密度法为基础,建立了散热弱度为目标函数的传热结构拓扑优化数学模型,推出了满足KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件的最优准则法迭代公式.采用高阶单元的方法消除了优化过程中的数值不稳定现象.通过Dirichlet边界和Neumann边界不同组合下的数值算例,验证了算法的有效性.薄壁管的算例也表明,该算法也适用于三维壳体问题.     

利用改进CV模型连续水平集算法的核磁共振乳腺图像分割

针对核磁共振乳腺图像边界弱、信息量大、信噪比低的问题,提出一种基于改进Chan-Vese(CV)模型的连续水平集分割算法。该算法利用B样条基函数将传统离散水平集函数表示成连续形式,用解决B样条空间的变分问题代替水平集函数更新的计算问题;通过引入转移Heaviside函数,构造α-CV模型作为能量函数模型。实验结果表明,与传统CV模型离散水平集方法相比,该算法可以避免局部极小值的现象,提高分割精度,有效抑制噪声,分割迭代次数降低了101数量级,并且可以准确、稳定地实现低信噪比、弱边界的核磁共振乳腺图像分割。     

三维图形拼合算法探索

本文介绍了一种采用多面体逼近曲表面物体的三维体素造型系统,采用点-线-环-面-体树形显示边界表达形式描述三维物体.提出了一种从空间无限交线转化为有限交线段的求交算法和一种从交点出发,逐步完成与交点有关的面信息的拓扑重建算法,简化和统一了拼合算法,并使拼合运算速度得到提高.     

一种新的活动轮廓模型算法

传统的活动轮廓模型具有处理速度慢，运算量大，对凹陷轮廓处理效果差等缺点．本文把小波多分辨率技术应用于主动轮廓算法，结合梯度矢量流(gradient vector flow，GVF)概念，首先在低分辨率的图像上进行处理，得到结果后，再在高分辨率层次上继续处理，由此解决了初始轮廓必须离真实轮廓很近的问题，提高了运算速度；同时利用小波分解的方向性，降低了搜索的范围，进一步提高了轮廓收敛的速度；由于使用了GVF所产生的外力场，对于凹陷轮廓同样可以保证正确的收敛．同时比原始的GVF方法处理速度要快得多．     

基于矩阵分块化的GVF Snake模型

针对GVF Snake模型对高清图像计算速度较慢问题,通过对GVF力场的迭代计算过程、计算机Cache体系结构与原理的分析,提出了基于矩阵分块化的GVF力场的算法;确定了分块方式和最优分块大小。计算机仿真实验表明,这种方法能够大幅提高GVF外力场迭代运算速度。     

基于小波分析与Snake模型的图像边缘检测方法

利用小波分析理论和GVF(梯度矢量流)Snake动态轮廓模型方法,提出了一种图像边缘检测的新方法-WVF(小波变换矢量流)Snake模型。计算机模拟表明,该方法克服了小波分析方法得到的边缘不连续的缺点,同时比GVFSnake模型具有更好的抗噪性。从而提高了动态轮廓模型方法检测复杂图像边缘线的能力。     

基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

弱边缘医学超声图像目标区域的自动定位与分割

医学超声图像分割是图像处理中的一项关键技术.以胆结石超声图像为例,介绍一种新的弱边缘超声图像分割算法.首先采用基于直方图凹度分析的阈值分割方法确定Snake模型的初始蛇,再基于Snake模型结合贪婪算法对图像进行目标分割.实验结果表明该算法对弱边缘现象较为严重的医学超声图像进行目标分割时,定位准确,且分割效果良好.     

梯度矢量流的最优停止时间计算新方法

梯度矢量流(GVF)外力场解决了原始Snake模型捕捉范围小和对初始化敏感的缺点,其核心就是把图像边缘处的梯度矢量向周围进行扩散,从梯度矢量场生成一个光滑的矢量场。但是在扩散过程中,过多的扩散就会把图像的边界给冲垮,不能很好的保持图像的边缘等信息。因此,如何确定一个合适的扩散次数就是一个非常重要的问题,这就是被称作最优停止时间的问题。基于对GVF能量泛函的分析,提出了一种确定GVF最优停止时间的方法。实验证明,新方法得到的最优停止时间是有效的,取得了较好的效果。     

WaterBalloonsSnake模型的数字图像轮廓提取算法

为解决数字图像如左心室MRI图像存在着弱边缘、与周围组织之间的低对比度区域的特点,传统的Snake模型算法分割数字图像,出现变形曲线泄漏现象这一问题,提出一种改进的Balloons Snake模型-Water Balloons Snake图像分割算法.该算法利用数学形态学理论自动获取左心室数字MRI图像的重心以及边界形状变化允许空间,采用分水岭变换算法获取图像轮廓内壁分水岭线,并以此作为Snake数字模型的初始样条曲线进行进一步轮廓捕获.以小香猪左室加标记MRI数字医学图像作为应用研究对象,对比了几种模型的不同处理结果.实验表明WaterBalloons Snake模型算法比经典Snake模型或Balloons Snake模型算法能够更有效地处理变形曲线泄漏问题,并且具有较快的收敛速度.     

基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割

主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像分析和计算机视觉等领域的一种目标轮廓跟踪算法，非常适合于医学图像（如CT和MRI）的处理。但将这一模型应用于超声图像的分割和目标轮廓的跟踪时，由于超声图像不可避免地存在着斑点噪声、弱边界和与组织有关的纹理，往往使传统主动轮廓模型难以获得满意的轮廓跟踪效果。为此，在梯度矢量流主动轮廓线模型的基础上，引入边带限制概念，并将该模型应用于超声图像的分割。实验表明，该方法较好地限制了非目标边缘和噪声干扰的影响，而且对超声及其序列图像具有较好的分割效果。     

融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型

对于有凹陷边界或弱边界的待分割目标,采用传统的测地线活动轮廓(GAC)模型无法进行准确的图像分割.为了解决这一问题,提出了一种融合C-V模型、GVF模型和GAC模型的图像分割算法.在该算法中,GAC模型的单位内法向量与GVF模型的梯度矢量流共同作用,促使轮廓曲线向目标的边界方向运动;而GAC模型单位内法向量与C-V模型的区域信息的力场共同作用,不仅促使轮廓曲线向目标的边界方向运动,而且使轮廓曲线稳定在目标的边界上.仿真实验证明了上述方法的有效性,同时还证明了该方法对轮廓曲线的初始位置具有较好的适应性.     

基于邻接矩阵的网络流量检测点选取算法研究

为对网络流量进行有效检测,考虑网络节点的流守恒,把网络流量检测点选取问题抽象为无向图的弱顶点覆盖问题.基于图论中邻接矩阵的概念,在满足对任意顶点度数大于2的假设条件下,提出一个求解弱顶点覆盖问题的近似算法.通过将求解弱顶点覆盖集中点与边的关系转化为点与点的关系,降低了矩阵计算复杂度.仿真实验表明,与现有算法相比,新算法能够选取出更小的弱顶点覆盖集,部署更少的网络流量检测点,减轻了由网络流量数据收集造成的额外负担.