基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵,根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数,采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式,以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。

时滞神经网络随机抽样控制的状态估计

研究了时滞神经网络随机抽样控制的状态估计问题.首先,给出了随机抽样区间和抽样输入时滞的统一概率结构.基于此结构,构造了一个包含新的锯齿结构项的Lyapunov泛函.然后,运用不等式放缩技术,得到了误差系统随机稳定的保守性更低的标准,并设计出了合适的状态估计器.最后,数值仿真算例验证了所得结果的优势和有效性.

图像碎纸片半自动可视化拼接方法

图像碎纸片的拼接与复原在司法物证复原和军事情报获取等领域有着重要的应用。根据图像碎片的特点建立了集成相似度的计算模型,设计了一种"双排扣"拼接方法来提高一次拼接的准确性;根据贪心准则设计了一种向四周扩展和绕回的图像碎纸片有效拼接算法,并根据图像碎纸片拼接特点制定了人工干预准则,实现了可视化的人机交互拼接系统。最后,通过实验验证了该方法在解决图像碎纸片拼接问题上的有效性。

三级领导式的快速自适应狼群优化算法

为提高狼群算法的收敛速度,在此提出了一种称为三级领导式和微粒进化方程的自适应狼群算法,人为地把灰狼分成两类,领导层三只灰狼:如αβ和δ,剩下的为猛狼w。在游走搜索阶段随机设定一个猎物位置,利用狼群与猎物之间的距离来指导游走搜索猎物;在召唤阶段,利用三个领导层灰狼作为头狼来引导猛狼向猎物靠近,避免了传统狼群算法只有一只头狼引导整个狼群就容易陷入局部最优的情况;在围攻猎物阶段利用惯性因子来表示以往奔袭的经验、学习因子与随机数之间的乘积来表示猛狼自身经验的认识与总结、迭代影响因子来表示整体狼群经验的认识与调整,综合起来狼群粒子奔袭速度加快收敛速度和跳出局部最优,从而找到真实的整体最优值。本次选取的8个测试函数对应的对比性实验结果表明:该方法较为精确地实现寻找到了测试函数的最优值且较早地快速收敛到最优解,在后期也平稳收敛到真实的最优值,该算法适用于多维多波峰函数求极值问题。

高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset 对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Like-lihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

基于改进蚁群算法的医学图像边界提取

目前蚁群算法分割出的医学图像存在不完整和不精确等瑕疵。提出实时修改蚁群算法的信息素重要程度以及信息素挥发因子等参数,根据聚类前后期不同,分阶段地动态修改相关参数。再结合原图的空间梯度信息动态调整相关参数,实现对蚂蚁信息素的实时更新。最后结合模糊聚类实现了改进后的蚁群算法对医学图像边界的精确检测。

固定界面Level Set方法在爆轰波阵面传播中的应用

针对重新初始化造成的界面位置偏离问题,提出一种固定界面LevelSet方法。该方法的基本思想是在重新初始化相邻两次迭代过程中,通过构建保持界面不动满足的条件,从而推导出光滑参数的计算公式。与传统LevelSet方法相比较,固定界面LevelSet方法将固定的光滑参数修正为变化的光滑参数。数值模拟结果表明:固定界面LevelSet方法在重新初始化过程中能够很好地固定界面位置,从而提高LevelSet方法的质量守恒性;固定界面LevelSet方法能够有效地避免由于误差累积导致的爆轰波阵面偏离现象,具有较高的计算精度和分辨率,适用于求解爆轰波阵面传播问题。

变系数时间分数阶子扩散方程的数值解

对于变系数的时间分数阶子扩散方程,提出了一种数值方法,该方法在时间方向使用由Lagrange插值函数所得的递推公式,在空间方向,利用二次样条插值函数做为基函数,构成了最优紧二次样条配置法。理论分析和数值例子证明了该方法在配置点处具有超收敛性。

求复函数极点、本质奇点的新方法

结合解析函数的特性,对复函数中孤立奇点的极点、本质奇点,探讨了其相关性质。得到了求复函数极点及其阶数、求复函数本质奇点的新方法,并对新方法进行了应用。实践表明,新方法方便、快捷,比之原来的方法,节省了很多工作量,值得推广。

一种指纹特征点拓扑结构的加密方法

提出了一种基于拓扑结构的指纹特征点加密算法.该加密算法是在无限平面上随机采用三个不属于任何一个指纹特征且互异的点(三个节点构成一个三角形)作为指纹加密的密钥,将特征点到三个采集点的平面距离作为加密值,同样对其余的指纹特征点计算加密值,直至全部特征点加密完成,最后得到密码指纹.与旧有指纹加密算法相比,该算法优势在于扩大密钥初始值的选择范围,密钥空间增大,使得暴力破解变得更为困难;加密的计算方式简单,算法复杂性低,对大量指纹数据的加密效率有所提升.

基于分数阶Logistic映射的彩色图像加密

分数阶Logistic混沌映射具有模型简单、动力学行为复杂,且易计算机编程的优点.基于分数阶Logistic混沌映射,结合DNA编码,提出了一种分数阶图像加密算法.利用分数阶Logistic混沌产生密钥链和DNA编码序列,再对彩色图像的三个像素层进行像素置乱,改变像素位置,将加密结果像素层组成一张灰度图.结果分析表明,分数阶图像加密不仅改变了原有图像的大小,还改变了图像的类型.通过对该算法从密钥敏感性分析、统计分析和相关性分析,分数阶图像加密算法鲁棒性、密钥敏感性强,极大地提升了密钥空间.

一种基于Linux集群和MPI编程环境的并行计算方法

首先介绍了Linux集群、并行计算和MPI技术的基本概念与方法,深入研究了MPI并行编程环境和集群并行计算模式。然后对MPI进行了分析,给出了Linux环境下MPI编程环境的配置方法,在此基础上构建了一个基于Linux和MPI的集群系统。

用Excel绘制直方图

本文讨论Excel在数理统计中绘制直方图的方法,对现有方法的缺陷进行改进,给出了绘制频数直方图、频率直方图、单位频率直方图的方法,使表格和直方图更加准确、直观、完美。

改进遗传算法结合最大二维熵的图像目标分割技术

鉴于传统遗传算法分割图像时容易陷入局部最优的缺点,提出了利用最大熵和基于遗传算法、Hadamard门变异的量子遗传算法共同实现图像的分割技术。以二维熵作为适应度函数,此时把图像分割转换成优化问题。主要先利用混沌系统在遗传算法的交叉、变异两个环节进行动态更新迭代种群得到较为准确的粗糙解;再在量子遗传算法中引入小生境协同和Hadamard门动态策略进化策略初始化种群,提高量子遗传算法的自适应能力和收敛速度。最后再利用混沌系统和Hadamard门、最大二维熵适应度函数动态地调整寻优位置,保持基本的稳定性的前提下有效地避免陷入局部最优。实验结果表明:改进后的遗传算法在实时性与精确度都获得了显著的效果。

高考递推数列通性通法的挖掘与应用

关于递推数列的题是近年高考的热点,也是难点。本文主要应用"化归"思想,深入研究分析了递推数列的通性,归纳总结出了递推数列的各种类型及其相关考题的解题思路与方法,形成了一条知识链与方法链。为广大的中学生提供了一个学习递推数列的平台。

无方向的三角形匹配指纹识别

目的指纹匹配是自动指纹识别系统研究的核心内容之一,匹配算法的好坏直接影响识别系统的效能。目前,大多数点模式匹配算法都依赖于指纹方向场的求取,由于输入的指纹图像存在平移、旋转和尺度变化,因此同一个手指在不同时间获得的指纹图像的方向场是不同的,这不仅增加了计算量,也影响了指纹识别的精度。针对上述问题,提出了无方向的三角形匹配算法。方法提出的三角形匹配算法是以平面中任意点与一个确定的三角形之间的位置结构稳定性为理论基础的。首先,分别在待识指纹图像和模板指纹图像中确定基准三角形;其次,将各个特征点与基准三角形三个顶点的距离组成有序三数组;最后,利用数组的相等程度对指纹相似度进行匹配判断。结果采用国际标准测试库FVC2004进行综合性能比对实验,实验结果表明,与其他几种匹配算法相比,本文方法在识别精度上提高了27.97%33.81%,在比对时间上降低了3%5%,在不同旋转角度下误匹配率平均降低了约86.63%,对噪声、平移、旋转和形变有足够的适应能力,具有较高的容错能力和鲁棒性。结论无方向的三角形匹配算法是一种全局模式的算法,该算法不受指纹图像方向及其位置的影响,实现过程简单,识别精度高,平均比对时间少,适用于处理不同类型的图像数据。

已知调和函数求解析函数的新方法

利用解析函数的唯一性定理,针对不同情况下的单连通区域的情形,分别得到了几种已知调和函数求解析函数的新方法,并对这些新方法给与了严格的证明.最后,给出了新方法的应用.实践表明,这些新方法是简捷可行的.

对流扩散方程的紧二次样条配置法

基于二次样条插值函数,对常系数对流扩散方程提出了一种最优紧配置法.首先在空间方向利用二次样条基函数进行离散,使得问题化为时间方向的一系列常微分方程组;然后,利用Runge-Kutta方法、梯形公式法进行迭代求解,并且在实验中比较、分析了此类配置法在使用Runge-Kutta方法和梯形公式法迭代求解时的数值稳定性.结果表明,在时间方向无论使用哪种迭代法,此配置法在空间方向均可达到4阶精度.

求解解析函数的一种新方法

在已知一个调和函数时,用一种新的方法,求另一个调和函数,从而构成一个解析函数.新方法主要对未知函数的全微分进行分解,并通过积分来得到未知函数.给出了新方法的应用.新方法与原来的方法相比,更易掌握和记忆,且不易出错.

基于PM模型扩散系数改进的加速算法

0引言图像在生成、传输、采集的过程中,因为种种不可预测因素的干扰,总是会受到噪声的污染和破坏,严重情况下会影响到实际应用,因此对所需的图像进行一定的预处理是尤为必要的。图像去噪的实质是图像退化过程的逆过程,它根据得到的退化图像信息对含有噪图像进行处理以恢复原来的图像,是原始图像在某种意义下的最优估计。