一种基于端元投影向量的高光谱图像地物提取算法

利用高光谱图像在波段空间中呈现凸面单体这一几何特性,提出了一种用于提取地物的端元投影向量生成算法,端元投影向量的生成以下面事实为依据:在高维波段空间中,每一个端元都游离于其他所有的端元构成的超平面之外,且是距离超平面最远的点.利用在Cuprite获取的AVIRIS数据对端元投影向量生成算法进行了验证,实验结果表明该算法可以有效地用于地物提取.     

一种利用单形体体积自动提取高光谱图像端元的算法

高光谱数据端元的提取是理解高光谱数据、继而对数据进行进一步分析（比如解混、填图等）的前提.基于高光谱数据在特征空间的几何特性提出了一种基于高维单形体体积的自动提取高光谱数据端元的快速算法，与N-FINDR方法中所用单形体体积公式受限于数据维数的缺陷相比，该方法适用于任何维数的数据，因而也更加合理和有效.利用在Cuprite获取的AVIRIS数据来验证此算法.     

代价敏感的直推式支持向量机算法

针对不均衡数据集下分类超平面偏移导致直推式支持向量机样本标记准确率低的问题,结合动态代价和TSVM算法,提出一种代价敏感的TSVM算法,该算法依据类样本的空间分布信息计算类错分代价,利用KKT条件选择对当前分类超平面有影响的样本加入下一轮迭代,该算法可以提高初始分类器的分类性能,减少错误的传递和累积,从而提高标注准确率,增强最后分类器的泛化性能.最后在UCI数据集上的实验结果表明该算法在不均衡数据集下的有效性.     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

迭代算法求解支持向量机中的分离超平面

支持向量机的关键在于获取分离超平面,一般是基于规划的学习算法,把求解问题转化成凸二次规划问题.采用感知机的迭代算法思路求解支持向量机的分离超平面,算法包括两个迭代过程,首先利用感知机的迭代算法获取一个分离超平面作为初始分离超平面;然后将初始分离超平面不断地旋转和平移,直至正类集和负类集的支持向量到分离超平面的距离相等,此时的分离超平面就是支持向量机的分离超平面.最后分别采用解凸二次规划方法和迭代算法对鸢花分类数据进行学习,获得的支持向量和分离超平面完全一致,说明该迭代算法简单有效.     

基于局部搜索技术的混合遗传算法

针对基本遗传算法(SGA)容易过早陷入局部最优解及其后期局部能力差的缺点,提出了一种带有局部搜索技术的混合遗传算法(HGA),将一种局部搜索技术加入到遗传算法(GA)中,这种局部搜索技术,即设定一种选择机制,有选择地使用最速下降法,并用来判断算法是否收敛的情况.将基本遗传算法(SGA)和一种带有局部搜索技术的混合算法(HGA)进行数值结果比较,说明了该算法具有较高的效率和良好的性能.     

一种用于机械手控制的遗传算法

提出一种改进的遗传算法用于求解机械手运动学逆问题 .该算法采用实数编码 ,其交叉概率和变异概率根据解的适应度函数值自适应调整 .计算机仿真结果显示 ,该算法较简单遗传算法 (SGA)求解精度高 ,收敛速度快且稳定性能好 .     

一种波段降维的VCA高光谱端元提取算法研究

高光谱图像解混过程一般包括三个方面,即波段降维、端元提取和光谱反演。这其中,高光谱图像端元提取算法研究是一个核心问题。VCA(Vertex Component Analysis,顶点成分分析)算法是一个经典的基于凸面几何学的端元提取方法。通过研究,对原始的VCA算法进行改进,首先计算出波段间的相关系数,然后将相关系数相同的波段保留一个其他去除,最后通过剩余的波段再利用VCA算法进行端元提取。仿真结果表明,该方法可以有效提取出图像中含有的端元成分,提高了计算效率。     

基于实数编码的多种群演化遗传算法

针对标准遗传算法(SGA)在实际应用中存在早熟收敛、精度较差及运算速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群演化遗传算法(RMGA).实验结果表明该算法能够有效的提高全局搜索能力和局部快速搜索能力,对改进SGA的缺点是十分有效的.     

k子凸包分类方法

基于凸包的k局部超平面距离分类方法,通过改进k近邻算法在处理小样本问题时的决策边界而显著提高分类性能.但是,该方法对噪声和类的数目敏感,并且在一类样本"包围"另一类样本时,由于外围类凸包与内部样本的距离为零而导致分类错误.针对上述问题,提出了k子凸包分类方法,该方法融合了k近邻分类和凸包技术的优点,首先寻找测试样本的k近邻,然后在该邻域中计算测试样本到相应类的子凸包的距离,并根据距离大小来确定该测试样本的类别,有效克服了k局部超平面距离分类存在的不足.大量实验表明,文章提出的k子凸包分类方法在分类性能上具有显著的优势.     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

一种改进的小生境遗传算法

简单遗传算法（SGA）存在早熟收敛和后期收敛速度慢的弱点，基于小生境（niche）技术的改进遗传算法因其较好地保持了种群多样性，显示出更优的性能，但它存在操作复杂、比简单遗传算法更费时的缺陷，因此提出了一种基于自适应的小生境遗传算法。该算法在多模函数的优化中能够保持种群多样度的稳定性，获取合适的子种群规模，从而以更快的收敛速度获得更优的解。仿真结果表明该算法高效、可靠，易于实现。     

基于散乱点云的快速体积计算法

三维可视化体积计算基本上都是先由散乱点云构建出表面网格模型,然后基于网格模型计算体积,存在计算量大、速度慢的缺点.针对此问题提出一种快速体积计算法,首先使用改进的增量式Delaunay三角剖分对散乱点云进行四面体剖分;然后利用K近邻计算散乱点的拟合曲面和最小生成树,得到各点的法向量;由各点法向量剔除体外四面体;最后计算各四面体体积之和从而得到总体积.实验表明,该算法不仅保证了计算准确度,而且较传统算法大大提高了效率.     

基于改进遗传算法的行星齿轮优化设计

针对行星齿轮的设计参数是由一些混合离散变量组成的特点,通过距离测度改进遗传算子,引入菱形思维,得到了具有实值编码技术的改进型自适应遗传算法．将齿数、模数、齿宽及行星轮个数作为设计变量,以机构的体积最小为目标函数,建立了有别于现有行星轮系的优化设计数学模型．并利用改进遗传算法对模型进行了优化,较常规设计体积减少了31．64％,较SGA减少了17．8％,具有一定的实际意义．     

一种小生境正交遗传算法研究

针对标准遗传算法的不足,借助正交试验法的全局均衡设计思想和二元变异操作对初始种群产生方式、交叉算子和变异算子进行了改进,提高了种群的多样性;借助最优保留策略和自然界的小生境思想,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;另外还通过引入加速正交搜索操作,提高了算法的收敛速度.在此基础上,提出了一种小生境正交遗传算法,并进行了实例研究.研究结果表明,该算法不但可以有效地克服标准遗传算法的缺陷,而且计算速度、计算精度和算法稳定性也得到了显著提高.     

改进的小波数值均匀化方法求解非均质多孔介质中的渗流问题

改进了小波数值均匀化方法,并将其应用于非均质多孔介质中的渗流问题。对振荡变化以及随机变化两种非均质多孔介质中的稳定流问题,分别用改进的小波数值均匀化方法进行了求解。计算结果的对比表明,改进的小波数值均匀化方法与传统的有限差分法比较,既大大地节省了计算量,又获得了较好的精度;与小波数值均匀化方法比较,进一步提高了计算精度。     

基于实数编码的多种群遗传算法的点云配准

针对不同视角下测量的点云在配准时计算量大、速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群遗传算法的配准方法,可以克服标准遗传算法速度慢、精度差的缺点,有效地提高全局搜索能力,实验结果表明:实数编码的多种群遗传算法能够快速获得较好的配准结果,以此结果作为初始位置进行最近点迭代法配准,能迅速达到所要求的精度,获得理想的配准效果。     

逐点比较直线插补算法的优化

基于八方向插补算法,提出一种改进的逐点比较插补算法。通过最大插补误差分析,利用解析求解、数值比较及计算机运算,得到一种插补精度较高、运算速度较快、速率较平稳的偏差计算方法。     

一种解析大体积XML文件的方法及应用

针对XML解析器在解析大体积XML文件时速度慢的缺点,提出了一种加快其解析速度的新方法,该方法通过对XML文件中关键元素的存储地址编索引的方式实现了对所要解析内容的直接读取;同时给出了该方法的应用实例,并与别的解析方法进行了比较,结果表明该方法能显著提高解析速度。