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.     

基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

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...     

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.     

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.     

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。     

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。     

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.     

一种改进的FunkSVD算法

为了提高传统FunkSVD算法的准确率,提出了一种改进的FunkSVD算法。该算法以传统FunkSVD为基础,利用深度学习优化算法RMSProp对其进行改进。改进后的算法既能解决因迭代振荡而引起的准确率下降问题,又能缓解数据稀疏对算法准确率的影响,从而达到提高算法准确率的效果。实验结果表明,本文提出的算法有效提高了推荐算法的准确率,优于传统FunkSVD推荐算法以及其他改进的FunkSVD算法。     

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.     

基于PSO-EO算法优化的BP神经网络研究

PSO算法优化的BP神经网络解决了其收敛速度慢或不收敛等缺点,但PSO算法本身却存在早熟和局部收敛的问题。为此引入EO算法,用EO算法与PSO算法相结合对BP神经网络进行改进。通过实验表明:EO算法与PSO算法结合优化的BP算法具有良好的收敛性和较高的预测精度,其性能优于传统的BP算法及PSO优化的BP算法。     

微粒群算法在生产调度领域的应用研究

介绍了微粒群优化算法的原理、算法流程、算法参数及算法特点。围绕微粒群算法的改进形式、算法应用等方面对微粒群算法的研究现状进行了全面综述,并指出了微粒群算法的发展趋势及未来研究方向。     

改进的基于z缓冲器和扫描线算法的消隐技术

z缓冲器算法是较简单的消除隐藏面的算法之一。其缺点是需要很大的z缓冲器工作量较大。扫描线算法是对z缓冲器算法的提高。本文基于扫描线算法,提出一个改进的算法,该算法大大减少了对系统资源的占用,同时提高了算法的效率。     

自适应信道均衡器算法仿真与性能分析

使用自适应信道均衡器来抵消数字传输系统中噪声和信道造成的影响。采用两种自适应算法:LMS算法和RLS算法,并对算法进行了仿真,分析了系统参数对两种算法性能的影响,最后比较了LMS与RLS算法的收敛速度。仿真结果与理论分析相一致,验证了自适应算法的有效性。结果表明,虽然LMS算法不如RLS算法收敛速度快,但算法简单,易于实现。     

改进的模拟退火算法及其在正交偶极子各向异性反演中的应用

正交偶极子各向异性反演中一般采用快速模拟退火算法(VFSA)。为了提高VFSA算法的分辨率,提出了一种改进的VFSA算法,此算法需结合局部优化算法,即在VFSA算法的每一循环中随机产生3个点,然后运用单纯形算法进行局部寻优,所得最优解作为下一循环的初始点继续下一循环。使用改进的VFSA算法处理了大庆某井的正交偶极子声波测井数据,并将该算法与传统的VFSA算法的处理结果进行了比较。结果表明,改进的VFSA算法比传统的VFSA算法具有更好的收敛特性。若合理地选择计算参数,则改进的VFSA算法的速度下降并不明显。     

一种新的空域图像信息隐藏算法

在空域图像信息隐藏算法中,LSB算法嵌入容量大,但鲁棒性差,MSB算法的鲁棒性有了一定提高,但嵌入容量大大降低。本文提出了一种新的空域信息隐藏算法。该算法对图像的每个像素都做修改以实现较大的嵌入容量,通过区间设定和扩展因子来提高算法的鲁棒性。实验表明,本算法鲁棒性优于LSB算法并且隐藏容量优于MSB算法,因此,本算法可应用于隐蔽通信     

复合插补实现的椭圆插补法

以圆弧插补算法作为基础插补算法,直线插补算法作为复合插补算法,可以获得椭圆插补的一种新算法．与当前使用的椭圆插补算法相比,该算法的插补计算量小、输入参数规范．     

对字符串模式匹配KMP算法的教学方法设计

KMP算法是字符串模式匹配算法中效率较高且比较难懂的算法;本文从分析算法思想入手,设计相关例题以期掌握手工算法,进而全面掌握算法本身。