基于Curvelet域隐马尔可夫树模型的SAR图像去噪

从SAR图像相干斑噪声的统计特点出发，将Curvelet变换与隐马尔可夫树（HMT）模型相结合，提出了一种基于Curvelet域隐马尔可夫树（HMT）模型的图像去噪方法．利用HMT模型捕获Curvelet系数之间的尺度从属性，较好地实现了普通图像去噪和SAR图像的相干斑噪声抑制，同时分析了文中算法的去噪机理和计算复杂度．仿真实验证明，与小波域HMT模型方法和Curvelet变换方法比较，主观视觉效果和数值指标都有明显改进．平滑指数（FI）值大小适中，水平和垂直边缘保持指数（ESI）平均提高了约0．2～0.3．

自适应混沌克隆进化规划算法

结合混沌和抗体克隆选择学说,提出一种新的人工免疫系统算法——自适应混沌克隆进化规划算法.新算法基于Logistic混沌序列;利用个体质量、进化代数和个体分布情况构造混沌变异算子;通过Logistic混沌序列自适应调整变异尺度.理论分析和仿真实验表明,与标准的遗传算法和采用随机变异的克隆选择算法相比,该算法收敛速度快,求解精度高,稳定性好,并有效抑制了早熟现象.

基于人工免疫响应的线性系统逼近

提出一种基于人工免疫响应的线性系统逼近算法.给出了人工免疫响应的四元组模型,为免疫响应过程建立了一个可用于工程计算的数学模型;设计了克隆选择、免疫记忆和免疫调节等具体操作,模拟了抗体克隆选择、免疫记忆、基因免疫、免疫耐受等现象,实现了人工免疫响应的记忆学习.基于抗体群的随机状态转移过程,证明了新算法具有全局收敛性.基于两个典型的稳定或非稳定线性系统逼近问题的数值试验表明,无论在固定的区间内搜索还是在动态扩展的区间内搜索,人工免疫响应算法都能得到线性系统的最优逼近模型,算法是有效的.