一种改进的遗传算法在TSP问题中的应用

为了解决旅行商(TSP)不能够在多项式时间内求得最优解的问题,从仿生学的角度入手,重新设计了从问题域到算法域的编码和解码方法,应用"排列法"来初始化种群;并设计了两种染色体操作算子:顺序交换算子和合法交叉算子,保证了种群在进化过程中染色体的合法性;在种群进化选择方面,设计了一个新的更加仿生的选择算子——"灾难算子",并与经典算法的"轮盘赌"选择法相结合,作为改进算法的选择算子,进一步提高了算法的收敛速度。实验表明,改进后的遗传算法能更准确地找到最优解。     

多源遥感资源协同调度系统架构技术研究

为解决多源遥感卫星数据快速共享过程中异地和异构数据集成、实时交互数据监控和业务流程动态更新问题,提出了基于应用层、逻辑层、支撑层和数据层的4层软件架构体系。在实际软件架构设计中,采用基于JEE6框架的面向服务架构体系,并引入分布式工作流技术来搭建调度系统的服务器端软件;同时,搭建基于Socket协议的客户端来实现与服务器端的实时通信,以便于监控系统中交互数据的状态。从而形成了混合结构（浏览器／N务器、客户端／服务器）下处理多源、异地和异构遥感数据快速共享的集成软件架构体系。经过实验室模拟仿真运行和实际环境试运行结果来看,本软件系统架构能够满足多用户对多源异构遥感数据快速请求服务的需求,有效地实现了对多源异构遥感数据的综合处理,提高了系统数据访问的安全性。     

基于生成对抗网络的图像自增强去雾算法

针对现有去雾模型使用合成有雾图像数据集训练后容易出现过拟合的问题,提出了一种融合生成对抗网络的图像自增强去雾算法。在结合两个生成对抗网络的同时估计图像的深度信息。第一个GAN利用清晰图像学习图像加雾过程,将其生成的有雾图像作为第二个GAN的输入,指导第二个GAN如何正确去雾。为了减少图像处理前后的差异,利用一致性损失函数来优化两个网络。在图像加雾部分添加场景深度估计模块,并对散射因子进行随机采样,实现图像自增强功能,更加真实地模拟现实世界中不同浓度的雾气。该算法无需使用合成有雾图像数据集的成对信息,进一步避免过拟合问题。实验结果表明：所提算法能够取得较好的去雾效果,在主观视觉质量和客观评价指标上均有良好表现,优于同类算法。     

RBAC在JSP＋Servlt＋Hibernate三层开发模式中的应用研究

在深入分析基于角色访问控制RBAC96和RBAC97模型的基础上,结合目前流行的MVC(Module-View-Control)模式的特征,同时结合实际的行政管理模式,给出了一种在JSP Servlt Hibernate三层开发模式下RBAC模型的实现方案。该实现方案有效地保护资源免受非授权访问,降低了授权管理的复杂性,提高了信息管理系统对象和数据的安全性。