基于均匀分割的多种群并行遗传算法

针对标准遗传算法在处理多峰函数优化问题时易出现的成熟前收敛现象 ,在讨论了模式样本分布特点的基础上 ,提出了一种通过均匀分割对种群分类的多种群并行遗传算法。由均匀分割可以得到几个既不重叠又都能反映函数整体性质的子空间 ,在这些子空间上并行搜索最优解 ,同时将每一代在各自空间上搜索到的优秀个体集中在一起 ,进而在全空间上搜索最优解的具体位置。由于在这些子空间上的搜索是彼此独立的 ,所以同时发生“早熟”现象的机会大大降低。理论分析和对多峰函数的仿真结果均表明 ,该算法在不影响收敛速度的条件下 ,发生成熟前收敛的概率明显下降。

任意信源的一类渐近均匀分割性定理的研究

研究了任意信源在可列状态空间下的Shannon-McMillan定理.采用构造相容分布与非负上鞅的方法结合一些重要不等式,研究任意随机变量序列相对熵密度的强极限定理,即渐近均匀分割性.得出了若干任意信源、m阶马氏信源、无记忆信源的渐进均匀分割性定理,并将已有的关于离散信源的结果进行了推广.

均匀分割视场的多窗口激光告警接收头设计

多窗口激光告警接收机结构形状直接决定其探测入射激光视场范围及方位角的分辨能力,提出了一种基于三角形窗口和梯形窗口组合使用的多窗口激光告警接收头设计方法,理论上分析了该种方法均匀分割探测视场空间的原理,并设计了基于6个三角型窗口和6个梯形窗口的半球形激光告警接收头.样机试验结果表明,该接收头可以将半球视场均匀分割为36个视场区,每个视场区均为俯仰角30°,方位角30°.

关于非齐次马氏信源的渐进均匀分割性

本文的目的是要研究非齐次马氏信源的渐进均分割性，首先应用鞅差收敛定理给出关于非齐次马氏信源二元函数一类平均的极限定理．作为推论，得到了对任意非齐次马氏信源均成立的几个极限定理和熵密度极限定理．最后给出一类非齐次马氏信源满足渐进均分割性的充分条件．

基于非均匀分割和基础表的图像压缩方法

该文给出一种基于图像线性近似矩形分割压缩方法。根据灰度值的局部变化把图像分割成不等长的矩形块（ｂｌｏｃｋ），于块内各点值用矩形４个顶点值线性插值近似代替。该文改进了传统图象分割方法［１－３］，给出了带初值和分割下限方法，并用预测符号化方法对高熵值的最小单元编码，编码前对基础表进行加工，提高表项利用率，达到信息压缩的目的，也使恢复图象的细节得到保持；同时，还给出一种确定分割阀值的新方法──累积２乘误差方法，使生成图像的信噪比提高了１－２ｄＢ。对于一类图像，该方法压缩效率优于ＪＰＥＧ方法。

离散多载波调制中信道的非均匀分割

离散多载波调制中需要将整个信道分成若干子信道。根据信道幅频特性的变化在不同频段有很大差异 ,提出了一种非均匀信道分割的方法 ,能使子信道数减少 ,子信道间能量的泄漏减少 ,子信道间的干扰相应减少 ,同时降低了调制时的计算复杂度。实验证明即使在比较少的子信道情况下 ,不影响系统的传输速率。

B样条曲线非均匀参数分割法

通过以等弧长进给代替解决了由于等参数插补算法各分割弦长不等而造成沿曲线的插补速度不恒定,以将导致加工终了时刀具在零件加工表面上振动、延长加工工时,降低加工质量的问题,从而得到恒速进给速度。

混合MIMO相控阵雷达反向非均匀重叠子阵分割方法

针对混合MIMO相控阵雷达子阵分割中发射相干处理增益和波形分集增益不能兼顾的问题,提出了一种反向非均匀重叠子阵分割方法,该结构在非均匀重叠子阵分割的基础上,对其结构进行了反转。通过推导证明了反向非均匀重叠子阵分割方法在两种增益上的优越性。相较于传统的子阵分割方式,该方法既增强了发射相干处理增益,又保留了波形分集增益。仿真实验表明,所提出的方法具有更低的方向图旁瓣、更高的信干噪比以及更小的波达方向估计均方根误差。

非均匀并行图像压缩方法研究

给出一种基于非均匀分割的并行图象压缩方法。根据灰度值的局部变化把图像分割成不等长的矩形块（block），子块内各点值用矩形顶点值线性插值近似代替。改进了传统图象分割方法[1～3]，给出了一种在不降低压缩比条件下的并行分割压缩方法，提高了压缩速度；同时，还给出一种确定分割阀值的新法－累积2乘误差方法，使生成图像的信噪比提高了1～2dB。对于一类图像，该方法压缩效率优于JPEG方法．

基于自适应分割与偏移场估计的活动轮廓模型

针对传统活动轮廓模型无法快速、准确、强鲁棒性地分割灰度不均匀图像的问题,提出了偏移场估计与图像分割相结合的新型混合活动轮廓模型。首先,通过对图像进行模糊聚类分析,提出带有模糊隶属度函数的新型偏移场估计模型,提高了模型对图像灰度信息的估计与提取能力。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子(adaptive scaling operator,ASO),改善了模型的分割效率及对初始轮廓和噪声的鲁棒性。最后,通过将偏移场估计模型和ASO融入到能量泛函中,提出新型混合活动轮廓模型。实验结果表明,该模型不但对初始轮廓和不同种类噪声具有较强的鲁棒性,而且对不同程度的灰度不均匀图像具有较高的分割准确度与分割效率。

基于分割的并行图像压缩方法研究

给出一种基于非均匀分割的并行图象压缩方法。系统的研究了传统图象分割方法[1～3]，为了提高图象编码速度，给出了一种在不降低压缩比条件下的并行分割压缩方法润时，还给出一种确定分割阀值的新方法--累积2乘误差方法，使生成图像的信噪比提高了1-2dB。

基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准

天文图像配准是研究天体运动的一项关键技术,图像内部结构往往存在轻微的不规则运动。但是图像配准涉及到计算整个图像的变换关系,在此情况下,无论是采用基于统计特征还是基于局部特征的配准方法,都难以取得理想的效果。为此,提出基于信息熵与SIFT算法的天文图像配准方法。该方法首先需对图像进行均匀分块并计算每块熵值,以熵值最大者作为配准的局部子图,然后通过尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)及仿射变换建立变换关系,继而利用局部子图变换关系完成图像的配准。该方法一方面能缩短变换关系的建立时间,另一方面能保证图像中信息熵最大区域配准,有效提高天文图像配准质量。

海量信息异常检测问题的异常概率排序算法

针对异常检测算法速度慢、精度低、稳定性差等问题,提出了一种通过异常概率排序提取异常点的算法(OAP).由于异常点相对正常点更容易通过对数据空间的均匀分割而孤立出来,所以OAP通过数据点在均匀N叉分割树中的孤立深度估算异常概率的大小,从而得到异常概率的排序,最终构造由k个异常概率最大的点组成的列表,列表中的数据就是所求的异常点.OAP不需要距离或密度的计算,复杂度被降到O(n)级.实验结果表明,对于规模线性增加的海量实验数据集,OAP消耗的CPU时间也线性增加;相对iForest算法,其速度提高了30倍,精度提高了20%～30%,且同一数据集上的多次实验结果一致,稳定性高.

内部肋状结构物体热分析初探

为了得到内部是肋状结构物体的温度分布规律,将物体的几何模型与物理模型进行了分离,这样可快速方便修改物体的几何模型。引入了相对引用定义名称解决了复杂的线性方程组求解迭代中碰到的公式加长问题。计算并比较了不同肋状结构情况下的温度场,得出了一定情况下的近似处理方法。

基于锥形透镜光纤阵列的激光告警接收机研究

为了提高多窗口激光告警接收机方位探测精度以及抗电磁干扰性能,提出了基于锥形透镜光纤阵列的多窗口激光告警接收机设计.研究了锥形透镜光纤视场原理,使用经纬度分割原理研究了均匀分割视场空间方法,开发的原理样机利用6个三角形探测窗口和6个梯形探测窗口将上半球视场空间均匀分割成36个子视场,每个子视场方位角和俯仰角范围均为0°～30°,并经过实验验证,达到了设计目的.

基于暗通道先验的改进图像去雾算法

针对传统暗通道先验去雾算法处理得到的去雾图片存在亮度偏暗,颜色失真等问题,提出一种基于暗通道先验的改进图像去雾算法。首先,将有雾的图像根据尺寸大小均匀分割成八份;然后,对分割后的图像进行暗通道先验去雾处理,并为每一个分割图像块找到一个最合适的w值;最后,将去雾后图像转为HSI颜色空间,对亮度进行限制对比度自适应直方图均衡化处理。实验结果显示:改进后的算法有效改善了去雾后图像亮度偏暗的问题,且极大程度避免了色彩失真现象。

挖掘机斗杆结构智能优化中几何形状约束表达新方法

挖掘机斗杆结构智能优化中,几何形状约束直接以数值函数进行完整表达难度大、求解速率低,难以实现畸形斗杆几何形状的合理化自动调整,针对这个问题提出了一种基于特征矩阵的斗杆结构几何形状约束表达的新方法,通过建立多个特征矩阵表达斗杆几何形状分类模板,实现斗杆结构几何形状的分类约束.以中小型挖掘机耳板分离式斗杆结构为例,采用样本成组聚类法和非均匀网格分割策略,建立几何形状分类模板,实现优化过程中畸形斗杆结构的快速识别及知识引导的几何形状合理化自动调整,提高斗杆结构优化速率.

DVB-T和ISDB-T的比较及统一化传输方案

比较DVB-T和ISDB-T的信道编码方案,提出一种统一的称之为非均匀频带分割传输正交频分多路复用(NBST-OFDM)的数字电视地面广播系统的传输方案,DVB-T和ISDB-T均可视为该方案的特例.

一种基于虚拟手术的软组织自碰撞检测算法

本文提出并实现了一种基于虚拟手术的软组织自碰撞检测算法,并针对虚拟手术中应用较多的缝合操作进行了优化,经实验证明该算法能够实时检测记录软组织的自碰撞现象。本文还对单元格尺寸对算法效率的影响做了初步的探讨,通过实验数据的分析了两者间的关系。

知识引导的挖掘机斗杆结构几何形状约束策略

针对挖掘机斗杆结构智能优化中以数值函数完整表达几何形状约束难度大、求解速率低、难以实现畸形几何形状合理化调整等问题,提出一种基于非均匀网格分割的斗杆结构几何形状分类约束模型构建新方法,以多个特征矩阵表达几何形状分类模板,实现斗杆结构几何形状的分类约束。以中小型挖掘机耳板分离式斗杆结构为例,对比探讨基于不同网格分割方案构建特征矩阵的有效性,建立几何形状分类模板,实现畸形斗杆结构的快速识别及几何形状合理化自动调整,提高斗杆结构智能优化过程中约束处理效率。