基于自适应滑动窗均值偏移算法的雷达信号分选

为了应对复杂体制雷达信号分选的要求,提升信号分选的速度和准确性,解决传统信号分选方法的弊端,本文将均值偏移聚类算法引入雷达信号分选,通过改进算法引入滑动窗的自适应更新摆脱了传统分选方法对预设参数的依赖。实验结果表明:自适应滑动窗均值偏移算法在分选准确性和速度上综合表现优于用于对比的传统分选方法,对不同密度的雷达数据集和在脉冲丢失的情况下都可实现较好的分选效果,对捷变频雷达的分选效果良好,并可推知对其他类似体制的雷达均有良好分选效果。本文研究成果可应用于大量数据的多体制雷达的分选优化。

基于灰色关联和聚类算法的避难所选址研究

以合理利用空间资源、提供城市应急管理决策建议为目标,针对现有避难所选址模型中避难所影响因素考虑不全面和避难所数量确定过于主观的问题,选择7个避难所评价指标,使用熵权法计算各指标的权重,采用灰色关联法计算每个避难所加权灰色关联度,基于该指标体系评估避难所的条件,建立多目标选址模型,使用均值偏移聚类算法求解最优避难所。最后,以福州市仓山区三环以内为实验区验证该方法解决避难所选址问题的科学性和合理性。结果表明,该模型提高了避难所选址质量,优化了避难所的空间分布。

用于脑部核磁共振图像分割的具有抗噪能力的BCFCM算法

脑部核磁共振成像(MRI)是脑疾病临床诊断的重要手段,而脑组织的准确分割则是其中一个重要的环节。然而MRI图像中普遍存在的噪声和偏移场给脑组织的准确分割造成了很大的困难。在MRI图像分割算法中,偏移场矫正模糊C-均值算法(BCFCM)在模糊C-均值聚类算法(FCM)的基础上增加了对偏移场的估计和空间信息的使用,可以很好地消除图像偏移场对分割造成的影响。但是BCFCM算法由于没有考虑到噪声对偏移场估计的影响,因此对高噪声图像的分割效果欠佳。针对MRI脑组织分割,在图像预处理过程中提出一种快速的分割方法来去除颅骨及其附属物。此外,提出基于BCFCM的改进算法,该改进算法在迭代过程中可以通过对噪声强度的估计来自适应地改变目标函数窗口的大小。同时,该算法引入高斯核函数对偏移场进行平滑处理,并通过阈值限制偏移场的估计值,以有效地避免偏移场的错误估计对分割结果的影响。实验结果表明,改进后的算法不仅可以有效准确地分割脑组织,而且具有较强的抗噪声和处理偏移场的能力。

特大型城市地下物流多层级网络优化研究

随着我国城镇化进程的不断推进,城市人口和车辆数量持续增加,大宗货物运输导致的空气污染与交通拥堵问题已成为影响居民生活和制约城市发展的重要障碍。为缓解特大型城市地面道路资源紧张的现状,提出建立深层隧道运输与浅层管廊运输相结合的多层级地下物流网络,将部分地面货流转移至地下从而释放地面运输能力。从投入成本、资源利用效率等多个角度出发,考虑地下运输的多级结构特征,构建多层级地下物流网络优化设计的整数规划模型,得出合理的布局方案。根据问题特征,提出基于人工免疫与模拟退火的双层算法,通过均值偏移聚类算法对解空间进行分解,预先筛除部分明显不合理的决策方案,在此约束基础上通过双层启发式算法进行节点选址和流量分配优化决策,以建设与运营成本最小为目标,通过多次迭代得出地下物流多层网络规划方案。数值实验和案例分析结果表明,与传统的遗传算法相比,该算法解决节点布局与网络规划问题的寻有能力提升了2%~7%,平均计算时长降低约50%,验证了所建模型的合理性。