一类特殊的离散Walsh-Haar变换的快速算法

利用Walsh-Haar矩阵HKRm＋1,的递归性以及Walsh序的离散Walsh变换的快速算法,提出了一类特殊的Walsh序的离散Walsh-Haar变换的快速算法．该变换的特殊性在于Walsh-Haar函数系与Haar函数系一样,其演化生成时的伸缩比均为R=2．采用对输入数据奇偶二分及对变换结果数据对半二分,如此对一个KR^m＋1点的数据经过m＋1步加上logK步二分以及若干次调序后,便得到变换结果．本设计方法可用于研究其他序的伸缩比为2的离散Walsh-Haar变换的快速算法．     

基于改进的SIFT算法交通标志牌的检测与识别

提出了一种针对自然场景下的标志牌的检测和识别算法,首先对获取的视频进行帧提取,采用图像增强算法对图像进行预处理,进而转换到HSV颜色空间,利用其颜色和形状特征进行检测定位,再根据感兴趣区域的面积特征排除多余目标,最后根据改进的SIFT特征匹配算法,利用最近邻分类器算法进行识别,样本库选用的是自然场景下的道路交通中的数据,通过对比实验发现,该算法在保证检测率的同时大大提高了算法的实时性。     

基于混沌机制和改进粒子群算法的Web服务组合优化

随着互联网和大数据的迅速发展,如何从大量Web服务中选择合适服务及组合以满足用户需求已成为新的热点。本文提出一种改进的混沌粒子群优化(ICPSO)算法,应用到Web服务组合优化问题。针对传统PSO算法易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,该算法引入了混沌扰动机制使粒子易跳出局部极值,增强了种群多样性,从而提高算法寻优能力。最后通过仿真实验验证了ICPSO算法的可行性和有效性。     

一种新二维离散余弦变换快速算法

利用三角函数公式提出了一种将Ｎ×ＮＤＣＴ分解为Ｎ个１－ＤＤＣＴ的新的快速算法－ＤＤＣＴ算法，给出了８×８ＤＤＣＴ的算法流程图，并与其它２－ＤＤＣＴ快速算法在计算量及计算结构上进行了比较，计算机仿真结果表明，ＤＤＣＴ算法的计算精度明显高于行－列法。     

NPSP:一种高效的序列模式增量挖掘算法

提出了一种称为“异构树”的数据结构,采用一套编号规则对异构树的分支进行编号,使具有相同编号的分支代表相同的候选序列,编号不同的分支代表不同的候选序列,极大地简化了候选集计数过程,在此基础上提出了具有增量挖掘功能的序列模式高效挖掘算法NPSP,并从理论分析和实验两方面证明了其挖掘结果集的完备性和算法的高效性．     

一种基于改进DBSCAN算法的光伏故障检测方法

工程中常常通过与邻近电站的单位发电量比较发现故障电站,电站的单位发电量主要与电站地理位置、光伏器件型号及特性等诸多要素有关,选择哪些电站进行比较以及比较的策略是一个需要深入探讨的问题。本文提出了一种改进的A-DBSCAN聚类算法的光伏发电站故障检测方法。通过对影响发电站单位发电量因素的分析,确定了该故障检测模型的输入变量。该方法不需其他外接设备的支持,同时还可以实现在线检测分析。通过比较相同发电环境中的发电系统的单位发电量来对故障检测,初步实验结果反映该方法的正确率为95. 45%,召回率为91. 3%。     

运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真.新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分.仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰.     

基于图像特征改进的正交匹配追踪算法

将压缩传感理论应用于成像是光场成像理论的热门研究方向,由此可以设计出更简单、便宜、小巧的光学系统.正交匹配追踪算法是压缩传感理论的重要重构算法,它在重建图像时隐含着整幅图像权重相同的思想,没有体现出图像的固有特征,例如行列突变的剧烈程度,以及经过快速傅里叶变换基、离散余弦变换基、离散小波变换基作用得到的小稀疏系数代表图像的细节、大稀疏系数代表图像的轮廓的特点.使用上述3种变换基作用图像时,可以针对正交匹配追踪算法的固有缺点,提出合理选择逐行或者逐列重构图像和使用自适应迭代次数重构图像两种改进方法.仿真结果表明,改进算法明显提高了图像的质量,能够得到更好的图像视觉效果.     

RC5 CAST Blowfish加密算法简介及比较

本文主要讨论对称加密算法。对于1977年提出的DES算法,其适用期已经接近尾声。1990年以来,特制的“DES Cracker”的机器可在几个小时内找出一个DES密钥。换句话说,通过测试所有可能的密钥值,此硬件可以确定用于加密信息的是哪个密钥。DES的安全性不言而喻。上世纪90年代,三种新的对称加密算法被提出,它们分别是：RC5,CAST,Blowfish。本文针对目前使用较多的这三种对称密码算法,介绍其产生背景、工作原理及操作方法,并简要分析及比较其安全性。     

基于竞争的联想存储器学习算法

提出两种基于竞争的神经网络联想存储器学习算法－ＣＣ算法和ＡＣＣ算法,并证明算法得到的神经网络对任一输入模式的竞争收敛性,由ＣＣ算法得到的网络,利用ｐ＋ｎ个神经元存储ｐ个ｎ维样本模式;每个样本点都是吸引中心,不存在假吸引中心;对任一输入模式,总被吸引到与之海明距离最小的样本点上;不产生拒识点。