一种眼动测量的图像分析方法

提出一种用于鸟类视觉行为学实验的眼动测量的图像分析方法.采用基于遗传算法的多级灰度值聚类法分割普通CCD捕捉的视频图像,用区域生长法标记连通域粗略定位瞳孔区域,并利用瞳孔的近似圆形的几何特性修补光源反射影像形成的孔洞.在此基础上进行边缘检测,利用边缘像素的灰度分布特点修正瞳孔轮廓,采用重心法定位瞳孔中心.用该方法对实验环境照度下捕捉的图像和红外光源辅助照明的图像进行了分析,并与主动轮廓线方法对比.实验结果表明,该方法对眼睛特征的先验知识依赖程度低,抗噪声能力强,瞳孔中心定位精确.     

遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用

针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.     

一种修正的窄缝电磁耦合FDTD算法

电磁脉冲通过窄缝的耦合计算是电磁兼容研究中的一个重要问题,现有算法存在着一些局限或不足.为得到一种能够反映窄缝实际耦合特点的算法,研究了Wang的窄缝算法中的不足,并基于其提出了一种修正的窄缝电磁耦合FDTD算法,即假设窄缝所在网格上的电磁总场在面向入射场源的窄缝一侧是随离窄缝距离增加而增强的,而在背向入射场源的窄缝一侧是随离窄缝距离的增加而减弱的.用该算法对ESD电流注入细导线产生的电磁场与窄缝的耦合进行了计算.计算结果表明了该算法的正确性.     

基于TMS320C5409的语音处理系统

介绍了一个基于DSP(TMS320C5409)的语音采集、编码、回放系统实例,对于DSP与CODEC芯片如何连接和配合工作提出了较为详细的解决方案,并从硬件、软件两个方面做出了说明.     

AKS算法及关于它的一种改进算法的实现分析

2002年，Agrawal、Kayal和Saxena成功地解决了多项式时间判别素数这一著名的世界难题，他们给出了一个算法(简称AKS算法)，该算法对输入整数是素数还是合数进行判断。它是一个确定的多项式时间算法．后来许多科学家对该算法进行了改进，其中一个比较好的改进是由Bernstein给出的(简称Bernstein算法)．作者详细分析了这两种算法，利用C语言实现了这两种算法，并进行了比较，找出了真正需要用到AKS算法和Bemstein算法来判断其为素数和合数的最小数，并估计出所需要的运行时间．     

分类规则挖掘的免疫算法

为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出了一种基于免疫算法的分类算法．该算法的核心思想为：对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的较小分类错误率、简洁性、一致性和训练实例的覆盖性构成，通过把适应度最小的个体作为先验知识来修改个体的某些分量的方法进行疫苗接种，并通过检测个体是否出现退化和模拟退火来实现免疫选择，同时还采用了基于信息增益的规则剪枝策略．在美国加州大学标准数据集中的5个数据集上将该算法与RISE和OCEC算法进行了实验比较，结果表明该算法不仅具有更快的收敛速度，而且获得了更高的预测准确率及更小的规则集。     

数字水印技术及典型的攻击分析

数字水印技术是数字产品版权保护的关键技术，文章先对数字水印的系统模型、特性、算法等方面进行了探讨，然后分析了两种典型的数字水印攻击方式及相应对策，最后指出目前数字水印存在的缺陷并对其发展进行了展望。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

用遗传算法模拟复杂最优网络的自然涌现过程

为了模拟复杂最优网络从树演化到完备图的整个过程，解决现有邻接节点编码方法只适用于低密度网络，而传统的交叉变异方法又有大量不可行解的问题，提出了基于三角阵的变长基因编码方法和段间交叉、段内变异平衡的交叉变异方法．该编码方法只记录对称邻接矩阵中三角阵的信息，反映了无向网络的所有可能变化，因而编码串长度适中，网络边数不需限制，可以模拟网络从树到完备图的整个演化过程．段间交叉只交换节点一级近邻的连接方式，段内变异平衡对边进行重绕，这既符合遗传算法的要求，又保证了网络的连通性．模拟结果表明，与邻接节点编码和传统交叉变异方法相比，所提方法适用范围更广，收敛速度较快．     

基于遗传算法扶梯驱动机模糊可靠性优化设计

应用啮合理论和模糊可靠性优化理论，以自动扶梯驱动机主传动机构中蜗杆传动的效率及中心距为目标函数，选取必要的设计参数，并使用改进的遗传算法，对驱动机中的蜗杆传动进行模糊可靠性优化设计．结果表明，该算法具有较强的全局收敛性，且收敛速度和稳定性有所提高，与传统设计方法相比，蜗杆减速器的中心距下降了30．4％，蜗杆的相对滑动速度下降了10．12％，综合曲率半径增大了17．34％．