一种新的视频图像分块匹配压缩算法

视频图像压缩的分形压缩方法是当今图像压缩编码中的热门话题,通过研究双变量分形函数空间,得出了一些关于双变量分形函数的有用的结果;提出了一种基于双变量分形函数空间理论的帧内分块匹配视频图像压缩算法;给出了算法框图和帧间编码的有效花费函数,形成了一种新的视频图像分块匹配压缩算法,在计算机上实现效果良好。     

基于遗传算法的多级目标非平衡指派问题求解

给出了一个基于遗传算法的多级目标非平衡指派问题的求解方法.首先把一个非平衡指派问题转化为一个组合优化问题.在此基础上,给出了编码策略、目标函数和适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子,还给出了交叉概率、变异概率的定标方法.最后采用遗传算法成功地解决了非平衡指派问题.     

基于非均匀FFT的超宽带合成孔径雷达高效成像算法

超宽带合成孔径雷达(ultra-wideband synthetic aperture radar,UWB-SAR)成像算法中后向投影算法(back-projection algorithm,BPA)和可扩展的Omega-K算法成像精度很高,但成像处理中的复数插值操作带来了较大的运算负担。非线性调频变标算法(nonlinear chirp scaling algorithm,NCSA)不存在复数插值处理,成像效率较高,由于级数展开处理存在近似,SAR图像存在一定的距离方位耦合副瓣。提出了一种新的UWB-SAR成像算法,通过对SAR距离脉压后的距离时域数据进行非均匀傅里叶变换,去除距离方位的耦合。图像消除了距离方位耦合副瓣,具有较好的质量。随着成像点数的增多,本文算法成像效率接近NCSA成像效率。仿真结果验证了该算法的正确性。     

NAR模型的Korenberg算法及其应用

函数逼近是许多工程领域,乃至经济领域中的一个基本问题,本文深入研究了NAR（Nonlinear Autoregresive)模型的Korengberg函数逼近算法,并从实时控制角度提出了一种可行的、新的模型优化方法。在仿真实验中,对混沌信号和火炮弹道函数逼近时,得到了较好的效果。实实验结果表明,本算法具有以下4个优点;1）对不同结构的系统具有较好的适应性。2）具有较高的逼近精度。3）具有较短的计算时间。4）具有较强的抗噪声能力。可见,本算法是一种有效高实际应用价值的方法。     

三进小波尺度函数序列的特性及构造

为了克服二进小波的缺陷和拓宽小波的应用 ,研究了M进小波的多分辨分析和正交性条件 ,给出了一种构造正交三进小波尺度函数对应的滤波器系数的新方法 ,得出了M进小波尺度传递函数对应的有限冲激响应系数最少为MN(N为小波函数的消失矩或阶数 )个的结论 ,并指出了它在图像压缩中具有的潜在优势     

求解度约束最小生成树的快速近似算法

针对带有度约束的最小生成树问题,给出了一种快速近似算法.首先给出了快速近似算法的核心思想:在不违反度约束和不形成圈的前提下,每次加入权最小的边.其次给出了实现快速近似算法的具体步骤,并且证明了该算法的计算时间复杂度是图的顶点数的多项式函数,证明了算法的有效性定理.大量的数值试验表明该近似算法性能良好.最后在此算法的基础上,给出了求解TSP问题的一种快速近似算法.     

基于方位FNCS的斜视TOPS SAR成像方法

针对斜视循序扫描地形观测（terrain observation by progressive scans, TOPS）合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）模式,提出了一种新的全孔径成像处理方法。首先对距离走动校正后的数据进行方位预处理得到无模糊的二维频谱,在此基础上采用修正的线频调变标算法完成距离脉压及距离徙动校正;然后在距离多普勒域进行频域非线性变标（frequency nonlinear chirp scaling, FNCS）以校正调频率的空变性,并结合谱分析（spectral analysis, SPECAN）技术将信号聚焦在方位频率域,最后校正几何形变。仿真和实测数据处理结果验证了算法的有效性。     

粒子群算法在小波神经网络中的应用

利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数{am，bm，w(am，bm)}进行优化，取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较，仿真数据表明，PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高，且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。     

记录限可调整的Box Car过程数据压缩算法

过程数据压缩是减少控制网络数据流量、避免拥塞、提高控制系统性能的有效手段之一.本文在分析BoxCar过程数据压缩算法缺点的基础上,提出了一种改进的压缩算法.在给定的条件下,通过引入可调整记录限,在过程趋势比较平稳时,压缩比比原算法提高1-2倍;在过程趋势发生变化时,压缩比比原算法提高16～30%.本算法还具有改善逼近程度、监视过程趋势和辨识异常点的能力.通用典型仿真数据压缩计算证明了改进算法的适用性.     

约束非线性l1问题的调节熵函数法

针对约束非线性l1问题不可微的特点,提出了一种光滑函数的近似逼近方法。该方法利用调节熵函数和罚函数技术将约束非线性l1问题转化为无约束可微优化问题,因而可利用光滑优化的经典算法求出原问题的近似最优解。给出了基于光滑优化问题的BFGS迭代,并介绍了约束非线性l1问题的调节熵函数的有关性质、算法的迭代步骤及其收敛性分析。最后通过数值实例表明了该算法的有效性。     

大斜视角SAR成像的改进频率变标算法

首先给出了一种改进的频率变标算法。该算法适用于处理距离解线调后的聚束式SAR数据。对大斜視角数据,由于二次距离压缩误差的影响,偏离参考距离的散射点未能完全聚焦,且离参考距离越远聚焦性能越差。将非线性变标的方法加入频率变标算法对数据进行二次距离压缩,有效地减小了距离压缩误差。最后通过仿真实验表明,对给定的SAR参数,在斜视角为定值时,也能得到较好的成像结果。     

基于小波变换的分形图像压缩编码方法

为了弥补分形编码在高压缩比时重建图像质量较差及匹配搜索量大的不足 ,基于小波图像的分形特征及系数的统计分布特性 ,定义了灰度变换和能量阈值系数 ,提出了基于小波变换的分形图像压缩编码方法 (FICC-WT)。对小波分解后的低频子图像进行灰度变换 ,然后进行自适应四叉树分割的分形编码 ;对差值图像及其它子图基于定义的能量系数进行自适应阈值取样的熵编码 ,并讨论了灰度变换参数对重建图像的影响。实验证明 ,所提方法减小了匹配探索量 ,而压缩比和峰值信噪比 (PSNR)有明显改善。     

Definition and Algorithms for Reliable Steiner Tree Problem

This paper considers a new form of the Steiner tree problem that is more practical and reliable,which we call Reliable Steiner Tree(RST)problem.The authors give a detailed definition for this new problem and design both an exact algorithm and an approximation algorithm for it.The definition is based on the reliability of full components instead of Steiner vertices.The task is thus to find the most reliable full components to make up an optimum reliable Steiner tree.The exact algorithm designed for this problem utilizes a dynamic programming frame.The approximation algorithm designed in this paper exploits a local search strategy that looks for the best full component according to a selection function at a time.     

一种新的混沌同步机制及其在保密通信中的应用

由于投影同步算法的比例因子很难预测,因此提出了一种基于控制的改进的混沌投影同步算法。利用Lyapunov稳性定理,使得藕合混沌系统的误差函数快速衰减到零,同时证明该改进算法的可行性。实验表明,改进后的算法比原PS算法更有效。     

一种求非线性全局最优解的分形算法

运用分形原理给出了求解全局优化问题的一种新算法——分形算法。该算法充分利用了分形的局部精细构造和黄金分割法的快速收敛性,只需搜索很少一部分区间就可以找到最优全局解,因而是一种高效快速的寻优算法。其优点为:适应性强,可适用于较为复杂的函数,计算精度是令人满意的。此外,克服了传统的直接解法所共有的要求大量计算机内存的缺点。给出了算法收敛性的证明。仿真结果表明算法是有效的。     

基于多分辨率分析的模糊系统结构辨识算法

分析了尺度函数多分辨率逼近性以及与T—S模糊系统结构的相似性，提出基于多分辨率分析的模糊系统(MAFS)。在此基础上，利用B—样条尺度函数作为模糊隶属函数具有紧支撑性、多分辨率逼近的特性，从时一频域局域化角度，采用WTMM技术，给出了模糊系统结构辨识算法。仿真结果验证了这种模糊系统在不影响辨识精度情况下，模糊隶属函数具有模糊语义的完备性和可解释性，同时表明该结构辨识算法的正确性和有效性。     

基于实值离散Gabor变换的线性时变系统表示与逼近

基于作者先前提出的快速实值离散Gabor变换,本文提出了一有效的算法用于线性时变系统表示与逼近。系统的核表示近年来由于在线性时变系统优化设计与分析中的适用性,而受到关注,但缺点是核表示法需要很多的表示参数。系统的核实际上可看作是一二维离散时间序列(类似于一二维图像矩阵),因此,利用离散Gabor变换在时频域中对信号的压缩作用,将核变换到联合时频域中,就可在一定的系统逼近误差下获得一组紧凑的系统表示系数。所提出的算法由于采用了快速的实值离散Gabor变换,比基于传统的复值离散Gabor变换算法更快、更易于软件或硬件的实现,在时频域中系统表示系数更紧凑。实验比较结果也显示了所提出算法的有效性。     

分形图像编码的误码检测和图像恢复

对由于传输信道干扰而产生的分形压缩编码数据传输时产生的图像坏块 ,提出了一种检测方法 ,并用遗传算法在该图像中搜索坏块的相似块 ,用相似块来取代坏块 ,从而达到误差掩蔽的效果。仿真结果表明 ,对数据传输中所产生的图像坏块 ,采用所提出的图像坏块检测方法 ,坏块检出率高 ,并且在使用所提出的图像误差掩蔽方法后 ,图像质量有明显改善。     

基于嵌入混沌序列的遗传算法

将混沌序列引入遗传算法中,获得了一种新的算法．该算法有效地克服了标准遗传算法中的“早熟”现象,并具有更快的收敛速度．计算机模拟验证了上述特征．同时还将改进了的算法用于多重小波神经网的训练．     

新型变论域模糊控制器在交通信号控制中的应用

在双模糊控制器协调控制交通信号的基础上,针对模糊控制中论域范围选择和隶属度函数在论域中合理分布的难题,改善通过函数模型获得输入输出变论域伸缩因子的方法,提出一种采用模糊推理来替代函数模型,根据输入输出量的大小来相应改变模糊控制器的输入输出变量的论域范围的新算法。仿真结果表明,与传统的基于函数模型的变论域模糊控制器相比较,此方法避免了基于函数模型的变论域模糊控制器的函数系数和模型参数选择上的困难,更加方便地实现了控制器自调整和自适应,并大大减小了车辆平均延误时间,为车队更顺畅地通过交叉路口提供了保证。