非单调线性互补问题的宽邻域算法复杂度分析

研究非单调线性互补问题的宽邻域不可行内点算法.为减小算法的理论复杂度,通过两个牛顿方程分别计算两个搜索方向,再通过这两个搜索方向的凸组合,获得该算法的搜索方向.通过分析,该算法的复杂度与当前最好的宽邻域不可行算法的复杂度一致.     

基于PCA和多邻域粗糙集的肿瘤特征基因选择算法

针对邻域粗糙集采用全局邻域求解近似,存在计算时间复杂度高且无法对基因表达谱精确描述的问题,构造了基于主成分分析(PCA)和改进邻域粗糙集(NRS)算法的PNRS模型.首先采用PCA算法获得低维的特征基因空间;然后利用改进的多邻域粗糙集算法进行特征基因选择,即采用欧氏距离计算每列属性邻域值,选取所有属性邻域集合计算邻域决策系统的近似;最后采用启发式搜索算法选择特征基因子集.实验结果表明,PNRS模型能够在选择出较小的基因子集的情况下获得较高的分类精度,从而验证了该方法的有效性.     

均值加速中值滤波算法

本文介绍一种均值加速中值滤波迭代算法,该算法不需要对所有像素的邻域值进行排序,而是对像素的邻域值有选择性的排序,排序后的中值直接替代原像素值。理论分析与实验结果表明:该算法能有效地降低中值滤波算法的时间复杂度,可将常用的快速排序算法复杂度(ONlnN)简化为O(N(1 lnN)/2),且去噪声效果良好,在图像处理中有广泛的应用前景。     

面向高光谱影像分类的改进局部切空间排列降维

提出多策略提升的局部切空间排列算法来解决常规局部切空间排列降维在高光谱影像分类中计算复杂度高的问题.通过引入随机映射来预先减少高光谱影像波段数,降低后续k-邻域和局部切空间构建的计算复杂度;采用递归兰索斯切分算法快速构建近似k-邻域,降低常规k-邻域构建的计算时间;采用快速近似奇异值分解算法提高全局排列矩阵的本征分解计算速度.利用两个不同的高光谱数据集,设计4组实验来分析多策略速度提升的局部切空间排列算法的计算性能和分类效果.实验证明,相比常规局部切空间排列方法,多策略提升的局部切空间排列方法损失约1%左右的总体分类精度却能够提高至少3倍的计算速度.     

复杂网络上节点重要度的确定方法

采用综合考虑节点的局部特性和全局特性的方法来评价复杂网络的节点重要度,给出基于邻域的节点重要度算法及基于关键域的节点重要度算法.前一种算法有效地降低了计算的复杂度;后一种算法能更有效地刻画节点的重要度且适用于加权图.然后通过实例验证两种算法的有效性.     

联合深度置信网络与邻域回归的超分辨率算法

为了提高重建的质量和速度,提出一种联合深度置信网络与邻域回归的超分辨率算法.一方面,结合字典学习与神经网络表示的联系对传统的深度置信网络进行调整,采用该网络模型实现字典学习,充分利用该模型突出的学习能力,使字典具有更好的特征表达能力,从而提高图像的重建质量.另一方面,在基于字典学习的超分辨率框架中融入邻域回归思想.首先,利用最近邻域算法确定字典原子的最近邻域映射关系;然后以此为基础,结合邻域回归方法,离线计算高、低分辨率投影矩阵;最后在重建过程中将该投影矩阵应用于图像重建.该方法避免了字典学习中的系数求解过程,降低了计算的复杂度,提高了重建的速度.实验表明,算法具有更高的峰值信噪比和结构相似度,同时极大地提高了图像的重建速度.     

寻找最大独立集的算法

提出两种基于贪婪思想的局部搜索算法寻找给定图的最大独立集,通过测试第二种算法在图密度小时更优与第一种算法.由于局部搜索算法的缺陷,修改邻域函数与顶点的选择是进一步研究的问题;考虑到算法的有效性,时间复杂度和近似算法的比较也是值得进一步研究的方向.     

无线网络连通支配集分布式构造

针对在无线网络中构造连通支配集问题,提出了一种基于圆盘图模型构造连通支配集的分布式算法PS-CDS,算法分为2部分,首先由PS-CDS-1算法构造极大独立集,然后通过PS-CDS-2算法向极大独立集中添加连通节点得到连通支配集.所提出的算法包括功率分配方案,选择能完成邻域广播的最小发送功率.算法的时间复杂度为O(n),消息复杂度为O(nm),近似比为R■/R■(2opt+1)-2.将PS-CDS算法与其他连通支配集算法进行实验比较,结果表明PS-CDS算法所生成的连通支配集规模最小.     

P_*(κ)线性互补问题的二阶预估-校正内点算法

提出了一种求解P()线性互补问题的不可行大邻域二阶预估-校正内点算法,在一步迭代中,算法只需进行一次矩阵分解,且具有代数复杂度C(1+κ)5/2n5/4 1ogε-1,数值实验验证了算法的有效性.     

P*(κ)线性互补问题的预估-校正内点算法

通过修正大邻域跟踪算法的搜索方向, 提出一种新的求解P*(κ)线性互补问题(LCP)的不可行预估-校正内点算法, 并对算法进行了收敛性分析, 证明了该算法具有目前最好的理论复杂度O((1+κ)^5/2nL). 数值结果验证了算法的有效性.     

改进的鉴别稀疏保持投影人脸识别算法

为了解决判别稀疏邻域保持嵌入(DSNPE)算法中时间复杂度偏高的问题,构造了一种新类间离散度.用各类样本的平均向量组成过完备字典去重构表达每一类的平均向量,然后通过最大间距准则(MMC)构造新的目标函数,更好地展现人脸样本数据库类间的差异,增强了类间判别力和鲁棒性,简化了字典和字典表达,降低算法复杂度.实验结果表明:改进后的算法在保持识别率优势的前提下,极大地减少了识别时间.     

具有O(n1/2L)复杂度的Mehrotra型预估-校正内点算法

基于中心路径的大邻域,提出了一种新的二阶预估-校正内点算法求解半定线性互补问题,并证明了该算法具有目前最好的多项式复杂度O(n^1/2L).     

基于禁忌搜索的无线传感器网络多源定位研究

针对无线传感器网络多源定位容易陷入局部最优的情况,提出基于禁忌搜索的多源定位方法.通过测量多个声源发出的能量建立声音能量模型,估计出模型中的声音能量和声音位置等参数,然后使用8邻域3层格点的邻域产生方式,并合理选择禁忌表长度、初始解等禁忌算法的基本参数,有效避免了多源定位易陷入局部最优的情况.将禁忌搜索算法和多分辨率搜索算法、EM算法、AMR算法进行比较,仿真结果表明,禁忌搜索能够很好地避免局部最优,且定位精度高于其他几种算法,计算复杂度相对较低.     

线性规划的一个宽邻域预估-矫正内点算法

在线性规划的内点算法中,宽邻域算法比窄邻域算法的数值效果好,但宽邻域算法的复杂性比窄邻域差.提出了求解线性规划问题的一个宽邻域预估-矫正内点算法,证明了该算法的迭代复杂性是O(n L),这是线性规划的内点算法中最好的复杂性结果.     

指纹图像二值化算法的研究

本文对现有的指纹图像二值化算法进行研究,重点对以动态阈值法为基础的改进二值化算法以及邻域分析法进行分析,并在matlab 7.0环境下对几种常用算法做仿真,比较了对同一指纹图像的处理结果及算法的运算复杂度。     

基于邻域粗糙集的不完整决策系统特征选择算法

针对不完整决策系统属性约简算法时间复杂度较高问题,基于正域不变条件下,决策系统分类能力保持不变原则,提出不完整决策系统前向顺序特征选择算法.该算法从约简集为空集开始,根据在约简集合中加入各属性后对正域影响程度大小将属性降序排列,采用顺序前向搜索,选择当前最佳特征加入特征约简集合,确定最佳特征子集.将该算法扩展到基于邻域...     

基于候选对象裁剪的密度子空间聚类

针对目前子空间聚类算法存在精度差、效率低的问题,设计了一种子空间聚类算法DSUB.提出了裁剪候选对象的方法,减少了候选聚类对象的个数且对候选对象分组,使得待搜索的聚类簇只能是某个组的子集,可降低后续聚类处理的复杂度.此外,提出了新的邻域查询方法和抽样覆盖策略用以提高密度聚类的处理速度.实验结果表明:DSUB算法精度高,能够发现任意形状的聚类簇;计算复杂度与数据量呈线性关系;抗噪声性能强;聚类结果与处理顺序无关.DSUB算法非常适合处理子空间聚类.     

MIMO-OFDM系统信号检测和信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统提出了一种局域化的最大似然信号检测算法,通过调整每个发送天线信号集中的搜索点邻域大小,在计算复杂度与系统性能之间折衷。仿真结果表明,该信号检测算法显著降低了计算复杂度;同时提出了一种基于导频训练序列的信道估计算法,采用该算法得到的信道估计均方误差结果接近理论极限值,系统误码率非常接近已知信道频响情况的性能。     

一种新的基于图像矩的特征匹配算法

基于图像矩理论,提出一种新的图像特征匹配算法.该算法在原有经典的Scale-Invariant Feature Transform(SIFT)图像匹配算法的基础上,利用图像一阶矩确定特征点指定大小的圆形邻域的质心,并通过利用质心来确定特征点主方向的方式提高匹配算法的效率.通过对图像矩特征的有效利用,与SIFT算法相比,此算法在保持较好的图像特征点匹配性能的同时,显著降低了算法的时间复杂度,具有更好的实时性能.计算机实验证明了此算法的有效性.     

一种测地线活动轮廓模型的预处理方法

为解决测地线活动轮廓模型在图像分割中的平滑预处理以及图像梯度的计算,并提高水平集方法实现该模型时构造符号距离函数的速度,通过对Gaussian函数以及差分运算的讨论,提出了一种基于sobel算子图像预处理方法,并通过对8-邻域点性质的分析,给出了一种基于邻域扫描的符号距离函数计算方法.实验结果表明,Sobel算子可以同时实现图像的平滑处理并计算梯度,而且降低了差分计算梯度的时间复杂度,而邻域扫描方法相比其他符号距离函数的构造方法能够提高模型算法的执行效率.