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.     

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.     

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.     

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。     

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。     

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.     

决策树中ID3算法的研究

ID3算法是决策树分类方法的核心算法,文章论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并对ID3算法的性能进行分析,发现该算法存在不足之处.针对ID3算法倾向于多属性值的缺点,引入了权值对算法进行改进,并通过试验对改进前后的算法进行比较,结果表明改进后的算法是有效的.     

复模糊值函数级数的广义一致收敛和亚一致收敛

利用模糊数的序关系和分解定理讨论了复模糊值函数级数收敛性,得出了复模糊值函数级数收敛、一致收敛、正则收敛、广义一致收敛、亚一致收敛的条件及一致收敛、广义一致收敛和正则收敛的关系准则。     

统计收敛与平均收敛

证明了有界序列统计收敛必平均收敛,并给出例子说明对于无界序列的这两种收敛不相互蕴含,最后还给出了有界序列统计收敛的一个充要条件.     

关于指数级数收敛实部公式

给出了指数级数收敛实部、绝对收敛实部及一致收敛实部公式的严格证明.     

一个修改的求解非线性对称方程组的高斯-牛顿BFGS方法

在文献[10]的基础上,给出一个修改的求解非线性对称方程组问题的高斯-牛顿BFGS方法,并建立该方法的全局和超线性收敛性.该方法比原方法的效果要好.     

Bernstein算子的推广

给出了２种新的Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎ算子,讨论了它们的一致性敛性及在连续函数空间中的收敛阶。     

关于交错级数的一个审敛准则

关于交错级数的敛散性判定,给出了一个新的审敛准则,推产了文献[1,2]关于交错级数审敛准则,并选择实例对给出的审敛准则的可行性进行检验.     

随机变量列的收敛性及其相互关系

给出了随机变量列的依概率收敛、依分布收敛、几乎必然收敛的定义,举例说明了其应用,并研究了三种收敛性之间的相互关系.     

一个将多项式因子分解的同时迭代法

本文给出了一个将多项式分解成较低次多项式之积的同时迭代法，它克服了以往那 些仅能将多项式分解成一次或二次因子之积的方法的局限性。本文讨论了其收用敛及收 敛速度，最后还给出一些具体计算中的技巧，并指出本文方法的一些特例。     

一类规则缺项幂级数的收敛性讨论

由求一般的幂级数收敛半径的方法给出了求一类规则缺项幂级数收敛半径的新方法，同时，根据一般的幂级数在其收敛区间端点的收敛情况，还给出了求缺项幂级收敛区间的简单方法．     

非线性规划不用梯度作线搜索的算法及收敛性

首先给出求解无约束规划中步长搜索依赖的几个准则和一个线搜索方法，它们仅利用目标函数值，不依赖于梯度，然后，给出点列整体收敛的充分条件，并建立无约束规划的几个具有整体收敛性的算法。此外，还给出算法超线性收敛的条件，最后将方法应用于求解等式约束规划，产生其整体收敛的不用梯度的可行下降算法。