Neighborhood Complex of Bipartite Graph

In this paper the structure of neighborhood complex of a bipartite graph is discussed, the concept of dusl complex is introduced, the main result that a pair of dual complexes is exactly the neighborhood complex or a connected bipartite graph is proved.

改进文化基因算法求解双资源约束柔性作业车间调度问题

针对具有机器和工人的双资源约束柔性作业车间调度问题,以最小化最大完工时间为目标构建调度模型,并设计一种改进文化基因算法对其进行求解。由于该调度问题需要同时考虑工序排序、机器选择及工人选择3个子问题,故采用三层序列编码。考虑传统解码方式存在收敛速度慢、收敛不完全的弊端,设计一种扩展型插入式主动解码方式,以提高算法的收敛速度;针对进化算法易陷入局部最优的缺陷,设计一种基于负载平衡的机器和工人再分配算子,增强算法的全局搜索能力,对种群中的优秀个体采用改进变邻域搜索以提高算法的局部寻优能力。最后,利用仿真算例及航空设备生产实例进行实验,验证所提算法求解双资源约束调度问题的有效性。

复杂背景下双邻域局部权重对比度红外小目标检测算法

为降低复杂背景中的干扰杂波对红外小目标检测的影响,提出一种双邻域局部权重对比度算法。首先,考虑到不同尺寸的红外小目标的背景特性,采用双邻域窗口策略有效捕捉目标与背景特性。其次,分别计算方向信息特征图和权重系数增强图,前者充分利用目标的弥散方向信息,后者结合区域灰度响应强度及离散程度生成权重信息,两者结合生成目标显著图。最后,采用自适应阈值分割从目标显著图中提取目标。在4组不同背景的公开数据集上与6种算法进行了比较,所提出的算法具备较强的抗干扰能力和准确的检测性能。

混合信息系统中基于邻域粗糙集的双评价三支聚类算法

三支聚类将不确定性高的样本置于边界域,可有效解决由数据的不确定性带来的误决策问题,因此具有良好的聚类性能.为了在混合信息系统中更合理地刻画样本间的相似性和存在的不确定性,本文提出了一种基于邻域粗糙集的双评价三支聚类算法.首先,在混合信息系统中建立广义邻域关系,并分别从样本间相似属性个数和样本间距离两个角度来建立样本间相似性的两个评价函数.然后,通过引入基于双评价函数的三支决策规则,处理了广义邻域关系下样本间的相似性和存在的不确定性.最终在混合信息系统中建立了基于广义邻域关系的双评价三支聚类模型.在UCI数据集上的实验结果证明,与已有三支聚类算法相比,本文的算法在F1-score和兰德系数上都具有较好的聚类表现.

区间值对偶犹豫模糊β覆盖粗糙集模型

为有效处理区间值对偶犹豫模糊信息决策问题,结合区间值对偶犹豫模糊集和β覆盖粗糙集提出四种区间值对偶犹豫模糊β覆盖粗糙集模型对该问题进行研究。首先,从区间值对偶犹豫模糊β覆盖诱导出两种邻域系统,定义了四种不同的区间值对偶犹豫模糊β覆盖粗糙集;其次,研究了每种区间值对偶犹豫模糊β覆盖粗糙集的相关数学性质,建立了四种区间值对偶犹豫模糊β覆盖粗糙集之间及其与其它相关模型之间的关系;最后,基于该模型设计了多属性决策算法,通过实例应用有效验证了区间值对偶犹豫模糊β覆盖粗糙集在解决实际问题中的适用性。

基于多尺度邻域收缩和结构滤波的加权PRNU模型

光响应非均匀性(Photo-Response Non-Uniformity,PRNU)是一种反映成像传感器缺陷的固有特征,可有效识别拍摄该数字视频的相机来源。针对网络压缩视频识别效果不佳的问题,提出一种基于Stein’s无偏风险估计的多尺度邻域值收缩滤波和自适应边缘结构保持的平滑滤波算法,并构建一个加权PRNU提取模型。该模型首先对跳过环路滤波的视频帧进行基于双树复小波的多尺度变换,使用基于Stein’s无偏风险估计的多尺度邻域值收缩滤波算法估计所有高频子带,得到噪声残差后,利用自适应边缘结构保持平滑滤波对复杂的噪声残差进行平滑处理,采用基于量化参数加权的最大似然估计方法聚合噪声残差得到PRNU的乘性因子,最后经过预处理得到PRNU。在Vision数据集上的实验结果显示,所提出的模型在视频时长为15 s时,移动和旋转参考指纹下的AUC值分别为0.9551和0.9549,Kappa系数分别为0.8403,0.8889和0.9132,均优于现有算法。

聚焦换能器声场特性的快速检验方法

高强度聚焦超声(HIFU)已在无创肿瘤治疗方面展示出巨大的应用潜力,而换能器聚焦性能的优劣对疗效起到至关重要的作用,因此声场的精确测量成为实际应用的重要保障.由于加工工艺和安装精度的限制,聚焦换能器的实际声场和理想声场可能存在一定偏差.针对传统三维扫描测量存在速度慢和精度低的问题,提出了一种基于双平面双精度测量的聚焦换能器声场特性快速检验方法.通过沿理想z轴的高精度一维扫描确定换能器倾斜角范围,在声压极值点所在横截面内利用低精度和高精度变邻域搜索法实现最大声压点的精准定位,进一步通过焦域内双平面最大声压点构建声场的实际轴线,完成实际声场焦点的精确定位,最后基于实际焦平面内轴向与径向的高精度测量结果,计算获得焦域尺寸、旁瓣大小、分布对称性和声功率等性能参数.利用构建的声场扫描实验系统对聚焦换能器声场进行三维扫描和快速测量,结果表明在相同的测量精度(0.1 mm)下可以有效提高测量速度百倍以上,具有测量速度快、测量精度易于调节和性能分析全面等优点.方法为聚焦换能器检验提供一种高精度的快速声场测量新技术,在超声治疗仪器的检验中具有重要的指导意义与应用价值.

基于邻域内相关系数与平均梯度的图像融合方法

通过分析研究图像融合的客观评价指标,提出了一种新的基于邻域的融合策略,即首先对源图像进行双树复小波(DT-CWT)分解,得到高频和低频图像。针对低频图像采用相关系数为阈值,以标准差加权平均进行邻域融合,高频图像以平均梯度为测度参数进行邻域融合,最后进行逆变换得到融合图像。采用均值、方差、熵和平均梯度4种客观评价指标来评价融合图像效果。实验结果表明,该方法能够较好地适应相似度差异较大的多传感器图像融合,有效地增强融合图像的细节信息和清晰度。

基于双树复小波变换和邻域操作的哈密瓜纹理提取

为研究哈密瓜表面纹理特征分布规律,采集金密16号9成熟、全熟和金密17号9成熟、全熟共168幅哈密瓜样本图像,对RGB彩色图像的R、G、B分量执行代数运算,转换为灰度图后进行背景分割,然后利用双树复小波变换(DT-CWT)分解图像,获取高频子图像,并对其执行邻域操作,采用迭代法选取最优阈值完成纹理提取,最后利用灰度差分统计法和纹理频谱分析法描述分析哈密瓜纹理特征,建立基于支持向量机(SVM)的分类模型。研究结果表明,利用DT-CWT和邻域操作相结合的方法可得到更加连续、完整的哈密瓜纹理图像;4种哈密瓜的纹理特征值差异显著,利用纹理特征值分类准确率为89.3%;哈密瓜表面纹理无周期性。

一种求解带时间窗车辆路径问题的混合差分进化算法

对带时间窗的车辆路径问题进行研究,建立以最小化车辆数量和行驶路程为目标的多目标数学模型,提出一种结合改进差分进化算法和变邻域下降搜索的基于Pareto支配的混合差分进化算法。首先重新定义了个体的生成方式。其次,结合双种群策略和变邻域下降搜索技术来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,并在搜索过程中用随机个体替代种群中的重复个体,维持种群的多样性。然后引入Pareto支配的概念来评价个体的优劣性,并采用擂台法则构造非支配解集。最后对18个不同规模的Solomon算例的求解结果表明,算法在行驶路程和车辆数量上的求解质量比人工蜂群算法分别平均提高了2.04%和14.95%,且与已知最优解相比,在车辆数量的求解质量上平均提高了14.53%,验证了所提算法的有效性。

基于双索引的近似子图匹配

越来越多的大型复杂网络使得图结构的研究变得日益重要,其中近似子图查询备受关注。为了提高查询效率,利用顶点的邻接关系特征为每个顶点建立索引,减少了匹配顶点的数量;并基于结构和标签对大型数据图进行划分,缩小了匹配时的搜索空间。利用离线时建立的双索引,查询时首先利用顶点间的近邻关系判定公式过滤掉大量不满足匹配关系的候选顶点,然后在一定的划分空间中进行边的匹配。真实数据集中的实验表明,与单纯的划分方法或近邻关系索引相比较,双索引机制对于查询的效率和准确率方面均有明显改善。

基于对偶树复数小波变换的邻域自适应的图像降噪

该文提出一种新的基于对偶树复数小波变换的邻域自适应的图像降噪方法,它是现存的NeighShrink降噪方法的改进。该文运用Stein的无偏风险估计,在小波域每一个子带为NeighShrink方法确定一个最优的阈值和邻域窗口,并将NeighShrink方法从正交的小波变换推广到对偶树复数小波变换。实验结果证实,该文方法比当前基于小波的最具竞争力的图像降噪方法取得了更好的降噪效果。

基于正交邻域保持投射的DT-CWT特征人脸识别

为了有效地利用双树-复小波变换(DT-CWT)进行人脸识别,提出一种将DT-CWT与正交邻域保持投射(ONPP)相结合的方法.先通过DT-CWT得到具有空间、频率以及方向特征的人脸特征表示,然后使用ONPP对特征向量进行线性降维,有效地保持了数据的局部与全局的几何特征,最后进行识别测试.实验结果表明,基于DT-CWT的ONPP算法可以在特征维数有效降低的前提下很好地完成人脸识别任务.

邻域统计检测的双树复小波图像去噪

针对现有的脉冲噪声去除算法在去噪性能和计算效率上的缺陷,提出了基于邻域统计检测的双树复小波图像去噪算法。根据噪声的灰度特征、邻域像素的多数原则以及灰度偏差等统计特性进行噪声检测,充分利用双树复小波变换的优秀特性,在双树复小波域中用光滑可导的阈值函数以及自适应阈值对噪声图像进行去噪处理,最后用去噪图像中的像素,替换噪声图像中对应的噪声像素以得到最终的去噪图像。实验数据证明,所提出的方法优于部分最新提出的算法,具有较好的去噪性能和快速的计算效率。

创新城市社区组织体系 夯实和谐社会建设的群众基础

目前,城市社区基层组织——居委会实际所处的"行政末端"的角色地位及其组织体系、人员结构,已影响了群众性自治功能的发挥,出现了超出政府行政管理视野的居民利益诉求得不到有效回应、一些政府举措的利民宗旨又难以真正实现等现象,不满、纠纷和矛盾的积累较易影响社会和谐与稳定。有必要建立居委会二级组织——下属委员会,通过制度创新健全居委会的组织体系,尽可能将体制外社会力量吸纳到体制内来,实现"居民自治"和"协助政府"双重职能的均衡发展与有机衔接,避免行政脱离实际和自治偏离正轨两种偏差的出现,以夯实和谐社会建设的群众基础。

基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式LS-SVM财务困境预测模型研究

为了提高财务困境预测的正确率,改善模型预测的效果,将邻域粗糙集和遗传算法应用于对偶约束式最小二乘支持向量机,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式最小二乘支持向量机预测模型。同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实证结果表明,通过邻域粗糙集指标预处理和遗传算法参数优化后,不但提高了模型预测的正确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的。

复小波域层内层间相关性图像去噪方法

提出了双树复小波变换域尺度内和尺度间复系数相关性图像去噪新方法。该方法利用双树复小波变换的多方向性和平移不变性对图像进行多尺度分解,采用邻域复系数微分窗对其高频方向子图进行尺度内复系数相关性建模,并按最小错误率贝叶斯决策规则进行分类和状态标识;再把复系数尺度内状态标识与复小波域隐马尔可夫树相结合,从而实现降噪功能。实验结果表明,该方法在峰值信噪比指标上优于传统的滤波方法,能有效地抑制噪声的同时,对图像边缘具有较好的保护能力。

应用双树复小波包和NCA-LSSVM检测磁瓦内部缺陷

提出结合双树复小波包变换(DTCWPT)、邻域成分分析法(NCA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子信号;求取特定频带信号的能量、偏度、峭度、模糊熵,并将能量、偏度、峭度、模糊熵作为分类特征;利用邻域成分分析法对分类特征降维;将降维构造的新特征集输入到最小二乘支持向量机,判断磁瓦是否含有内部缺陷.通过实验验证,对提出的检测方法进行可行性分析.3种不同类型磁瓦的内部缺陷识别率均可以达到99%,与以往双谱切片方法相比,提高了检测识别率.试验结果表明,提出的方法具有检测速度快、可靠性高、适应性强等特点,为高效、准确地进行磁瓦内部缺陷检测提供了有效的技术手段.

线性互补问题在宽邻域下的局部二次收敛算法

艾文宝(2004)的宽邻域算法弥补了内点法在理论和实践表现之间的差异.基于这个算法的优越性,将其推广到线性互补问题中.新算法在一次迭代中,采用两个方向的线性组合作为新方向,并以满步长到达下一个点.可以证明,该算法具有O(n^(1/2)L)的理论复杂度,这是迄今为止最好的复杂度结果.同时,在假设线性互补问题存在严格互补解的前提下,证明算法具有局部二次收敛性.最后,数值实验说明算法是有效的.

基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法

静止轨道(GEO)的高分四号(GF-4)卫星具备对海上运动船舶进行连续观测的能力,由于轨道高,海面船舶在GF-4卫星遥感图像中比较弱小不易检测。该文分析海面运动船舶的尾迹特征,提出一种基于多尺度双邻域显著性(MDSM)的GF-4卫星遥感图像运动船舶检测方法。首先依据多尺度双邻域显著性模型计算显著度,生成显著图;然后使用自适应阈值分割提取运动船舶的位置;最后利用尾迹几何特征对候选目标的形状进行校验,进一步去除虚假目标。实验结果和分析表明,所提方法可以有效地检测GF-4卫星遥感图像中的多个运动船舶目标,相比目前主流的视觉显著性检测算法,该文所提算法具有更好的检测性能。