格形编码的最小自由欧几里德距离计算

采用动态规划算法对格形编码的最小自由欧几里德距离进行编程计算,模拟结果表明,该算法适合于格形编码的所有参考路径上的欧几里德距离计算。     

基于Viterbi算法计算TCM码欧氏自由距离的有效方法

提出了计算格形编码欧氏自由距离的一种有效算法，该算法是依据Viterbi算法，取全零路径为参考路径进行计算，求得准规则码的欧氏自由距离，它适用于搜索高斯信道中的TCM好码。     

基于距离相关的信道分配算法

为最大化认知Ad Hoc网络并行传输的信道数目,提出一种新的信道分配算法.由于认知Ad Hoc网络中信道的衰落特性不同,该算法首先估算节点间距离,根据估算到的距离选择合适的信道进行数据传输,节点以干扰距离与传输距离的关系为依据更新信道的使用状态,从而提高信道的空间复用;另外,在公共信道上只进行广播和信道预定信息的传输,有效地避免了控制信道瓶颈问题.实验结果表明,该信道分配算法能够有效增加信道的空间复用,提高网络的吞吐量.相同的策略下,当负载较高时,该算法的吞吐量比DDMAC算法提高12%左右.     

基于距离测度的PCA人脸识别研究

应用主成分分析法对ORL人脸库及YALE人脸库进行特征提取,采用最近邻分类器及5种不同的距离测度进行人脸识别。结果表明:不同的距离测度及累计方差贡献率对PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)人脸识别结果影响较大,在累计方差贡献率分别取0.75,0.8,0.9,0.95的条件下,对于ORL人脸库,曼哈顿距离和闵可夫斯基距离下PCA人脸识别正确识别率随累计方差贡献率增大而呈减小趋势;欧几里德距离和夹角余弦距离下PCA人脸识别正确率随累计方差贡献率增大而先增大后减小;切比雪夫距离下的PCA人脸识别正确率保持不变。累计方差贡献率取0.8,以欧几里德距离作为距离测度的PCA人脸识别算法对ORL人脸库取得最高的正确识别率为96.67%,对YALE人脸库,取得的正确识别率为95.56%,验证了算法的有效性。欧几里德距离是PCA人脸识别正确率最高的距离测度。     

欧几里德距离的几种定义与应用

在模糊集的基础上,依闵科夫期基距离给出了欧几里德距离的三种写义,结合实际,建立起教学管理中教师教学工作评估问题的标准、模型与算法、系统的设计思想、数据文件的建立、系统功能和实施效果。     

若干块循环图的距离谱和距离能量

计算一些块循环图的距离谱和距离能量.在此基础上,给出一个从一组距离正则的非同谱等能量图构造任意多组距离正则的非同谱等能量图的方法.     

基于基因次序的基因组问距离的计算

给出了计算两个具有相同内容、不同次序的基因组之间距离的算法.给定一组内容相同、次序不同的基因组,构造一个完全图,寻找一个基因组使得它与给定的各个基因组之间距离的累加和达到最小,这个问题可以转化为偈P问题.利用最小生成树方法找到一个中心基因组,接下来构造断点图,最后利用断点图来计算集合中的每一个基因组和中心基因组之间的距离.     

一种快速并行骨架生成算法

基于ＭＩＭＤ并行自理机和欧几里德距离变换，研究了一种求二值图像骨架的并行算法。与现有算法相比，其所求骨架特性好，且实现简单，同时由于采用了并行处理技术，使 计算速度大大提高。     

融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法

偏最小二乘法(partial least square, PLS)在内部采用Pearson系数度量自变量和因变量之间的相关性时提取出的成分不能确保解释性最强，并且PLS在将提取的成分进行线性回归时也无法真实反映变量间的函数关系.针对这些问题，该文提出了融入距离方差和距离相关系数的偏最小二乘回归方法(DVDCCPLS).DVDCCPLS基于距离方差和距离相关系数提取距离成分，再将距离成分进行拟线性回归得到距离回归方程，通过模型求解方法将距离回归方程转换为原始数据的表达，最终得到结构简洁、精度较高的回归模型.该文分别采用麻杏石甘汤数据和UCI数据集测试DVDCCPLS的性能，并与其他5种经典的回归算法对比，结果表明：DVDCCPLS具有较好的回归效果和回归性能.     

适用于已给定颜色处理的彩色矢量最小距离误差扩散算法

提出了一种彩色矢量最小距离误差扩散算法.较常规误差扩散算法而言,可更好地处理编织过程中将彩色图像分解成由已给定颜色组成的离散图像的问题.该算法将每个像素点的RGB值作为一个矢量,采用矢量误差扩散系数矩阵计算像素点的误差和矢量,分别计算像素点原RGB矢量值与误差和矢量的和值与每个已给定颜色矢量的矢量距离,选矢量距离最小的已给定颜色矢量作为输出.仿真结果表明,采用该算法可将连续色调彩色图像转换到已给定的颜色色系,处理结果有较好的视觉效果并满足编织要求.     

删除卷积码与MPSK调制

格型编码调制ＴＣＭ把卷积编码和ＰＳＫ或ＱＡＭ调制相结合，在功率有限和带宽有限的信道中能够获得较大的编码增益，中提出了一种将删除型卷积码和ＭＰＳＫ调制结合的方法，使译码的复杂度降低，并在计算机上对具有最大欧几里德距离，信息率ｒ为２／３的删除只编码调制的好码进行了搜索。     

基于欧式距离的最近邻改进算法

依托欧拉距离,使用杂合距离算法改进Minkowski距离公式,使得最近邻算法能够针对不同实际需要计算两事例距离,适用到属性是混合型的情形,也能避免时序列中出现的错误计算问题。     

光MIMO-OFDM预编码矩阵优化

由于水下非成像光多输入多输出正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)通信系统采用强度调制-直接检测的通信方式,缺失频率和相位分量,不同光源的光束在接收端相互叠加,因此其信道相关性强,误码率(bit error rate,BER)高。针对这一问题,提出一种基于非成像光MIMO-OFDM接收信号欧氏距离的预编码算法。假设发送端预知信道状态信息,在满足光信号非负性和总功率受限的约束下求解最优预编码矩阵,通过对不同光源分配不同的功率实现最大化接收信号的最小欧氏距离。系统发送端通过预编码矩阵对信号进行预编码,接收端通过最大似然方法对最大化欧氏距离的接收信号进行解码。仿真结果表明,与基于奇异值分解的光MIMO预编码算法相比,提出的算法在总功率不变的前提下,进一步降低了非成像光MIMO-OFDM系统误码率。     

基于最小距离均衡系数的TSP问题求解算法

提出了一种基于最小距离均衡系数的TSP求解算法,该算法在最近邻算法(NearestneighborAlgorithm)的基础上进行了改进,引入了距离均衡系数的概念,把优化方法从局部最优转化为全局最优,即将最短路径问题转化为最小距离均衡系数问题.仿真结果表明,该算法能够弱化导致最近邻法等算法性能下降的因素,从而在不同情况下保持算法的高有效性.     

r点码和最小距离

首先给出r元组的魏尔斯特拉斯半群的相关理论,然后用其构造一类代数几何码,这类码称为r点码,且其最小距离超过其设计距离,另外这类码比同曲线上的一点码具有更好的参数。     

An Improved Minimum Distance Method Based on Artificial Neural Networks

MDM (minimum distance method) is a very popular algorithm in state recognition. But it has a presupposition, that is, the distance within one class must be shorter enough than the distance between classes. When this presupposition is not satisfied, the method is no longer valid. In order to overcome the shortcomings of MDM, an improved minimum distance method(IMDM) based on ANN (artificial neural networks) is presented. The simulation results demonstrate that IMDM has two advantages, that is, the rate of recognition is faster and the accuracy of recognition is higher compared with MDM.     

基于改进K-均值聚类的图像分割算法研究

为了实现彩色图像的准确分割,研究了在HLS颜色空间中基于优化初始中心的加权K-均值彩色图像聚类算法.首先对大样本的目标颜色进行数理统计,获取优化的初始聚类中心,从而实现准确分类和避免K-均值容易陷入局部最优的问题;然后在HLS颜色空间中引入加权欧氏距离来度量对象间的相关性,通过调整系数使对象不同的颜色属性内在特征得以充分利用.实验证明,该算法在保持K-均值聚类简洁、收敛速度快的同时能产生更好的聚类效果,实现彩色图像的快速准确分割.     

用于最小加权距离译码的神经网络方法

构造了用于最小加权距离译码的神经网络．并证明了所构造的神经网络的收敛性．最后给出了用所构造的神经网络进行最小加权距离译码的算法．     

一种基于流形距离的中文语块聚类分析方法

将中文语块分析看做词在句子内部聚类并标记语块类别的过程, 建立了中文语块分析的聚类模型。首先构建词的语法功能空间, 使用ISOMAP方法重构词空间的低维流形嵌入, 进而考察词在低维空间中的分布情况。在使用层次聚类方法分析语块时, 使用流形上的距离替代传统的欧式距离, 在算法复杂度可以接受的范围内, 提高了语块分析效果。