基于动态罚函数的PSO-CO算法

本文分析了协同优化算法中所存在的问题,采用动态罚函数的解决思路,对系统级中的一致性等式约束问题进行改造,使其成为一无约束问题.另外,提出不同学科分配不同的惩罚权重的方法,大大提高了计算精度.同时,以粒子群算法替代了原有的求解算法,消除了初始解对优化结果的影响,也改善了算法的整体求解速度.在Matlab软件中实现该算法的运行,同时通过两个典型算例对该算法进行验证,表明其具有较好的优化性能.     

渐进式序列模式挖掘算法IMSP分析

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录频繁集各元素的Ctid表的基础上，有研究者提出一种渐进式序列模式挖掘算法IMSP，目的是支持度保持不变，而数据库变化不大时，如何利用前次的结果和中间结果，以加速本次挖掘过程。笔者深入分析了算法IMSP结构，指出该算法在时间复杂度，挖掘规则的完备性上的不足，同时也指出利用该算法所可能得到的错误结果。     

指定备选点的配送中心选址-库存模型

为解决物流网络节点备选点受法律、法规及地质等条件限制问题,在可变建设成本LMRP模型研究基础上,从优化角度将模型扩展为指定备选点的LMRPVCC选址-库存问题。结合粒子群算法的特点,设计了指定备选点的可变建设成本配送中心选址-库存模型的初始粒子,并通过连锁零售企业HX公司配送中心进行实证研究。结果表明：配送中心建设成本、下游运输成本、配送中心运营成本和安全库存成本各占总成本的26%、42%、31%、1%。与Daskin文中得出的成本比例图相比,建设成本增长了4%,下游运输成本提高1%,配送中心运营成本降低了5%。     

Visualization of Biomolecular Networks’ Comparison on Cytoscape

Similarities and dissimilarities between biomolecular networks cannot be intuitively recognized even after the development of several comparison algorithms because of the lack of visualization tools. In this paper, an integrated tool kit named Biomolecular Network Match（BNMatch） is designed and developed based on Cytoscape—a popular and open-source tool for analyzing and visualizing networks. BNMatch integrates the comparison of the outputs of algorithms used for processing biomolecular networks and expresses the matching data between them by defining similar vertices and links with similar attributes. Moreover, in order to maintain consistency, their counterparts in other networks change when the nodes and edges in one of the compared networks are changed. It becomes easy for users to analyze similar networks by invoking comparison algorithms and visualizing the matching data between the networks using BNMatch.     

包含QoS路由信息的最优路径选择算法

介绍了如何使用C 语言形成包含QoS路由信息的随机网络拓扑图,并通过在网络拓扑图上寻找最短路径来模拟在现实网络中满足一定条件的最优路径选择算法.     

基于Kinect 2的三维人脸个性化建模

提出一种基于五官形状特征点以及人脸肌肉函数的优化Kinect 2 个性人脸网格的算法,然后通过自适应uv贴图,使结果更符合个性人脸特征.首先,通过提取彩色图的特征点位置获取个性人脸的x,y 空间的特征信息,基本的五官形状特征点为83 个,通过相似三角关系在鼻梁和鼻翼处添加了6 个特征点以丰富五官形状特征信息.肌肉形状特征约束方面,综合肌肉形状约束量有43 个.其次,通过Kinect 2 人脸个性化建模得到中间模型,同时也获得了五官形状和肌肉形状特征的深度先验信息.接着使用基于拉普拉斯算子的微分网格变形算法对Kinect2 的中间模型进行五官优化及肌肉形状约束,通过对比ASM、正则化均值漂移和face + + 算法检测的人脸特征点来选择更精确的五官位置.最后,为了让人脸更具有真实感,还通过平面微分网格形变实现了uv 自动贴图,提升了maya中手动调整uv 坐标的准确性和效率.同时,使用次表面散射光照模型来使人脸皮肤的真实感加强.实验表明,本文所采用的三维人脸模型的个性化变形方法能使Kinect2 模型更好地符合个性人脸特征,这将为后期的表情生成和动画制作奠定良好的基础.     

浅谈中国古典诗歌翻译中的创作与重构

由于东西方两种文化、汉英两种语言的巨大差异,以及诗歌的特殊形式,意味着两者语言之间必然存在着不可译性。翻译古诗词时,在很多情况下,应发挥创造性——应根据诗歌意境、作者意图,或解释大意,或表达寓意,或转换辞格,或改变搭配词语等等。在诗歌翻译过程中,当直译原诗意象不能再现原诗意境时,就要进行意象重构。但意象重构不能脱离原文语境,用以重构意象的词语必须与语篇中其它相关意象词语形成语意连贯。     

基于相似性概率约束的立体视觉稠密匹配算法

本文提出一种面向非结构化环境的快速立体视觉稠密匹配算法,能有效解决弱纹理、岩石局部遮挡条件下的精确立体视觉稠密匹配问题。该算法利用外极线约束缩小搜索区域的候选匹配点,有效解决遮挡和深度不连续的影响,利用Mean-Shift算法构建一个自适应阈值函数来分割图像,再对稠密视差图进行初值优化,提高了高相似度与弱纹理区域内的视差估计精度。利用本算法对实际环境图像和标准测试图像进行处理,实验结果表明对环境中的遮挡和弱纹理问题具有良好的鲁棒性,在室内外环境下均能够获取高质量稠密视差图。     

基于主题相关性和链接权重的PageRank算法

在基于链接分析的排序算法PageRank分析基础上,提出了一种基于主题相关性和链接权重的Page-Rank改进算法.该方法首先随机选取任一链出页面,通过主题相关性评价算法获得改进的PageRank值,并重新排序.实验结果显示该算法提高了查询速度、查询准确率,并且算法具有良好的稳定性和可扩展性.     

单装单卸模式下集装箱装卸系统集成调度优化

从考虑三阶段作业的整体调度出发,对集装箱码头装卸设备调度进行集成优化,考虑了码头集装箱装卸作业中的设备的特点,以最小化系统所有集装箱作业的总完成时间（makespan）为目标函数,建立了一个混合整数规划模型.另一方面,考虑到大规模情况下不易求解的问题,以减少设备阻塞时间和空闲时间为目标,设计了基于岸桥阶段作业能力的轮廓适合启发式算法,求得集装箱码头集成调度问题的近最优解.通过数据实验,验证了算法的可行性和优越性.