BP网络计算机优化的实现

反向传播算法(B-P算法)，是数据挖掘算法中最基本的算法之一。面对大量的数据，怎样选择数据结构，怎样优化参数的设置，怎样优化处理过程，对于此算法的性能将会十分重要。本文主要提出了对该算法的若干改进和优化。实验显示，这些改进和优化都能够在整体上提高算法的效率，能够正确、有效、快速地实现B-P算法。     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低AdHoe网络拥塞程度，减少节点能量消耗，将蚁群优化算法应用于改进Adhoe网络的路由选择问题上，提出一种在Adhoe网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整，使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明，该算法可以使平均端到端延迟从0．75s降低到0．28s，网络生存时间延长30％，提高了网络资源利用率。     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

地理信息系统中建立最短路径的算法

本文采用三种基于图论的算法：迪杰斯特拉（Ｄｉｊｋｓｔｒａ）算法、弗洛伊德（Ｆｌｏｙｄ）算法和矩阵算法来建立一个实际的地理信息管理系统（ＧＩＳ）中寻找任意两点间最短路径的问题，并在系统中加以实现．同时讨论了这几种算法的原理、特点、时间复杂度，同时根据实际情况对上述算法进行了比较和优化．最后，结合本系统的具体情况，针对若干典型问题，如“坐标位置的确定”和“简化地理信息数据的输入工作”等给出了相应的解决办法．系统实现结果表明，优化的算法降低了运行复杂度并减少了系统资源的占用；且系统对底层地理信息透明，便于扩展，具有广泛的应用前景．     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低Ad Hoc网络拥塞程度，减少节点能量消耗，将蚁群优化算法应用于改进Ad Hoc网络的路由选择问题上，提出一种在Ad Hoc网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整，使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明，     

集成电路设计中布线问题的模拟退火算法

模拟退火算法是解决组合优化问题－特别是NP完全问题的最有效的算法之一，它通过独特的在一定的概率下接受恶化解的机制，使算法跳离了局部最优的“陷阱”，利用模拟退火能够实现集成电路布线的优化。     

三层前向人工神经网络全局最优逼近

提出了求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法，提出的算法能充分利用目标函数值的信息，优化搜索过程具有较强的方向性和目标性，收敛速度快，且是全局优化算法；将群体复合形进化算法应用于三层前向人工神经网络逼近，提出了三层前向人工神经网络全局最优逼近算法；将三层前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于实例，表明了提出的全局最优逼近算法的有效性     

神经网络二次集成预测算法研究

针对常用预测算法不同程度地存在泛化能力不足的缺陷，提出了基于神经网络二次集成的优化算法(NNE2-QQ).该算法在第一次集成时采用量子粒子群算法进行个体网络的选择优化，在第二次集成时采用量子免疫算法进行集成结论生成优化，并通过多次迭代自适应寻求个体和权值的最佳组合，实现神经网络二次集成模型的性能最优，最后实验验证了NNE2-QQ算法的有效性和实用性. NNE2-QQ可从海量数据中发现各种因素之间的联系及其规律，为预测判断提供支持.     

基于记录标识符的查询处理算法

给出了一种通过记录标识符的运算实现数据库查询处理的算法，讨论了有关的查询优化技术和算法特点。     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法.算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配.实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.     

一个基于线性变换的数字图像自由拉伸算法

描述了一个基于线性变换的图像自由拉伸算法。此算法在多边形扫描转换算法的基础上,以线性变换的方法,可以将矩形的原始图像拉伸至任意定义的四边形形状,从而使得常用的图像几何变换在此算法中得到了统一。用这个算法可以处理的图像几何变换包括：图像旋转,图像变倍,图像剪切,以及图像翻转,镜像变换等。使用本文所述的算法,结合图像的网格划分技术,可以实现更为复杂的图像几何变换,例如矩形图像向任意曲边四边形的变换,透视变换等。     

基于粗集与PCNN的图像预处理

研究了如何将粗集(Rough Set)与脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)相结合，对被噪声污染的图像进行对比度增强处理，使图像清晰，从而便于后续的处理。同时，提出了基于粗集与PCNN的图像增强算法。计算机仿真结果表明，使用基于粗集与PCNN的图像增强算法，可有效地对被噪声污染的图像进行图像增强，减少图像噪声，增加图像对比度，使图像更加清晰，且图像增强的结果优于常规的方法。     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

基于ASIFT图像匹配算法的三维重建

提出了基于ASIFT图像匹配算法的三维重建算法。目前,基于图像序列的三维重建中,一般采用SIFT图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列,ASIFT算法较SIFT算法能够获得更多精确的稀疏匹配点;基于ASIFT算法恢复的三维点云比基于SIFT算法恢复的三维点云更加稠密,从而能获得更好的三维重建结果。仿真实验表明,本文算法能获得较好的三维模型。     

基于块对称对叠的多幅图像超分辨率重建算法研究

在进行图像超分辨率重建时,使用多幅图像比使用一副图像能够得到更好的效果,但是目前基于多幅图像的超分辨率重建算法普遍存在重建速度慢、重建质量不够理想的问题。为此,本文构造了一种基于块对称对叠（PsyCo）的多幅图像超分辨率重建算法,首先对低分辨率图像序列进行基于ORB的图像配准,再对配准后的图像进行PSyCo重建,最后对重建的图像进行像素灰度最大值融合。实验结果表明,本文提出的重建算法具有更好的重建效果,并且具有较快的重建速度。     

分组训练卷积字典的图像去噪算法

卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注,其中卷积字典学习算法(slice-based dictionary learning,S-BCSC)是最为有效的CSC模型优化算法.虽然S-BCSC算法非常有效,但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典,然而这并不利于图像信息的准确描述.为克服这一缺陷,讨论如何根据图像大小确定卷积字典大小,结合稀疏表示字典学习算法,提出分组训练卷积字典的图像去噪算法.新算法首先将过冗余图像块按照平滑、纹理、边缘分为三类;然后为每一类分别确定所要训练的卷积字典大小;最后依据S-BCSC算法完成字典学习以及图像去噪过程.从实验结果可以看出,所提算法在图像质量、清晰度上相比原S-BCSC算法都有所提升.     

基于改进贝叶斯优化算法的图像分割方法

图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域.在此将基于免疫机理的改进贝叶斯优化算法应用于图像分割,利用其较好的寻优能力搜索到图像的最佳阈值,达到较好的图像分割效果,并拓展了算法的应用领域.仿真结果表明,改进贝叶斯优化算法可以获得更好的图像分割效果及更低的计算量.     

基于搜索算法的图像压缩处理

目前在图像压缩方面的算法有很多,但这些算法都在一定程度上使图像失真,且算法比较复杂,在此提出一种基于搜索算法的图像压缩算法,该算法能在让图像不失真的前提下对其进行压缩和复原,实现图像无损压缩,该算法复杂度为多项式级.     

Canny特征在基于内容的图像检索中的应用

 在基于内容的图像检索中,枪支一类图像的检索有其自身难点.将Canny边缘检测算法应用于图像检索中,以待检图像的Canny特征作为检索特征,提出了一种结合矩阵相似度理论的基于内容的图像检索算法.并以手枪图像的检索为例,对算法进行了实验测试.实验结果表明,该图像检索算法具有较高的查准率、查全率和较低的误检率.