用于多指数拟合的一种混沌免疫粒子群优化

为了更好地逼近真实物理场景,对传统的多指数模型作了一些改进,将权因子设置为噪声方差平方的倒数,提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数.为了求解上述改进模型,提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法.该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和接收器修正算法嵌入粒子群算法中,并采用混沌算子实现变异,然后将惯性因子改为自适应变化.实验表明:提出的权因子设置更符合实际;用于估计项数的CM算法在估计精度与运行时间上均优于传统的ILS算法;CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法,如可信域法、LM法、高斯-牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等.     

基于分层法的通风网络图绘制算法

在对已有的算法研究之后,提出了一种新的通风网络图绘制算法,采用分层法作为绘制算法的主框架,同时将最长路径法和遗传算法嵌入到分层法中,实现通风网络图的优化绘制,减少分支交叉数,并进行了开发实现和测试.     

网络环境下图书馆信息资源建设发展策略

网络的快速发展给图书馆信息资源建设带来了巨大的冲击。针对网络环境下图书馆信息资源建设的新特点，从加强馆藏特色资源建设、优化馆藏结构、开发利用网上虚拟资源和培养信息资源建设专门人才等方面提出了应对的策略。     

基于复杂网络理论的沪深A股分析

根据复杂网络理论,从一个新的角度分析沪深A股.对沪深A股构建复杂网络,计算网络的集聚系数和吸引率,得到不同行业的聚合强度及其对A股市场股价波动的影响程度.计算结果表明,金融股内部的聚合强度最大,行业内部股价波动更容易传播,股价波动对中国A股市场股价的波动影响最大.     

BP网络的一种优质高效学习算法

对ＢＰ算法的突出问题———收敛性进行分析,综合汇集了五条改进措施,提出一种新的算法．计算机仿真结果表明,该算法对于连续函数,收敛效果较佳;用于正弦函数,迭代１５次即满足误差精度要求Ｅｍａｘ＝１０－３．     

基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

网络信息资源整合与高校图书馆重点学科虚拟资源的建设研究

阐述了目前图书馆对网络信息资源采取的3种主要整合方式，从加强数据库的建设、建立重点学科导航库、提供个性化的信息服务等方面探讨了高校图书馆加强重点学科虚拟资源建设应采取的对策。     

医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

基于免疫神经网络的雷达天线扫描方式的识别

采用了免疫RBF网络进行雷达天线扫描方式的识别.计算机仿真结果表明,对目前常见的几种简单的雷达天线扫描方式,免疫RBF网络系统在输入信噪比为4dB时的识别率已经达到99.13%,而它的网络训练步数仅需99步,具有非常优越的性能.