一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.     

基于特征点检测的重叠图像拼接算法

为提高铁道车辆工程应用中自动监测与故障诊断的准确性,对5种常用的特征点检测方法进行了对比研究,采用 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)特征点检测实现重叠图像的拼接算法。在较宽松的条件下准确地匹配两幅图像。实验证明,该算法能有效地拼接普通相机拍摄的照片,消除图像扭曲、交叠和旋转对图像拼接的影响,并获得高分辨率的场景照片。     

手背静脉特征提取算法

提出一种基于有限Radon变换(FRAT)的手背静脉识别新方法.在考虑手背静脉图像"线状"特点的基础上,先将手背静脉图像"分块",再对分块后的图像进行FRAT变换,并提出一种向量非均衡分布可得最大值的方法,提取手背静脉图像纹理特征,最后通过特征匹配进行分类识别.结果表明:与传统的Hough变换和离散Radon变换相比,新方法提高了目标直线特征的检测速度;在有800个样本的数据库上进行实验,获得了96.5%的识别率,表明了算法的有效性.     

基于方向小波变换的高斯噪声图像恢复方法

提出一种基于方向小波变换的相关和阈值去噪方法,恢复高斯噪声图像.方向小波去掉了标准二维小波变换仅沿水平和竖直两个方向的限制,可沿任意方向变换,这种多方向组合变换方法有利于削弱Gibbs效应,对去噪后图像的边界保护具有积极作用.实验结果表明,相对于标准小波变换,该方法无论是PSNR值还是视觉效果都较原有的方法更好.     

本影变换与灰值形态变换

在二值形态变换的基础上,通过引入本影和表面算子,给出了灰值形态变换的定义,较为全面地讨论了本影变换和表面算子的相关性质以及以此为基础所建立的灰值形态学变换的相关性质,并给出了详尽的证明过程.     

标准加权类分数傅里叶变换加权系数的多样性问题

基于标准加权类分数傅里叶变换[Optics comm.118(1995)495],在求解加权系数时,使用一个新的变量代换得到了一组新的加权系数,确定了一类新的标准加权类分数傅里叶变换算子,然后具体分析了这两组加权系数相应的性质以及它们之间的联系.     

基于离散型粒子群优化算法的分类系统构建

离散型粒子群优化(DPSO)算法具有收敛速度快、参数少、能够适用于动态环境的能力等优点。借鉴已有的基于粒子群算法的分类系统,以离散型PSO为基础构建分类系统,在操作的过程中使用变长的方法来表示粒子,对法则集进行合理的表示并进行适当的删减,使用预设法则来提高分类效果等。通过实验证明,系统能够正确对法则进行删减并使用较少的法则数目达到理想的分类准确率,该分类系统具有较好的性能。     

基于二元树复小波和SVD不变性的纹理图像分类算法

针对双树复小波变换(DT-CWT)用于图像的纹理特征提取时,不具有旋转和尺度不变性的局限,提出了一种基于DT-CWT和SVD的纹理分类算法.该算法首先利用DT-CWT从图像中提取出纹理特征,然后对纹理特征进行奇异值分解获得具有旋转和尺度不变性的特征向量,采用BP神经网络作为分类器,并提出改进的BP算法训练网络,使得网络很快找到全局最优解.将本方法与其他的分类算法进行比较,实验结果表明,本算法具有较高的分类正确率.     

基于EGM2008地球重力场模型的GPS高程转换研究

针对地形起伏较大地区纯粹采用数值逼近方法进行GPS高程转换精度不高的事实,提出了一种在＂移去—拟合—恢复＂思路的基础上,综合利用EGM2008地球重力场模型和数值逼近算法进行GPS高程转换的方法。通过贵州某段高速公路首级测量控制网实例验证了该方法的有效性和实用性,证实该方法在地形起伏较大的重山区能够达到较高的精度。     

基于MATLAB的高级信号处理

随着数字信号技术的发展,在科学研究和工程计算中往往要进行大量的数学计算和图形处理。MATLAB以其强大的功能和应用性,受到了越来越多的科技工作者的欢迎。在信号与系统课程的教学中引入该软件,可以帮助学生完成数值计算、信号与系统分析的可视化建模及仿真调试,培养学生主动获取知识和独立解决问题的能力,为学习后续专业课打下坚实的基础。