一种改进的变阈值阴性选择免疫算法

成功确定一个最有效检测元集是提高免疫阴性选择算法性能的关键步骤,它直接影响到系统的效率和准确度．利用模糊思想,提出了一种生成最有效检测元集的变阈值阴性选择免疫算法．采用最优搜索原理,有效提高了待检测的检测元成为成熟检测元的概率;匹配阈值可变,可大幅降低黑洞数量．仿真结果表明,该算法与原算法相比,具有较高的检测率和较少的...     

一种基于阴性选择的免疫检测器生成算法

通过简单介绍计算机免疫系统的原理,并对传统阴性选择算法进行分析,针对其不足,提出了一种新的生成检测器的改进算法。对匹配规则的阈值可变,并引入了全局匹配和局部匹配的概念,提高了生成的检测器成为成熟检测器的概率。同传统的阴性选择算法相比,大大减少了不可避免的“黑洞”数量,提高了检测率。     

一种基于形状的意匠图检索算法

针对纺织工业的意匠图库难以检索的问题，提出一种基于形状的意匠图检索算法．该算法先将彩色意匠图转换为灰度图，通过改进的模糊索贝尔算法增强并检测出意匠图的边缘，对边缘图像进行二值化处理得到二值边缘图像，再用7个不变矩构造图像的形状特征向量，使用特征向量的归一化欧式距离作为相似度进行相似匹配，检索出形状相似的意匠图．实验结果表明，算法具有较好的平移、尺度、旋转不变性，能够达到快速准确检索的效果，可用于大型意匠图库的检索．     

免疫系统的主组织相容复杂性及其应用

在模拟免疫系统的主组织相容复杂性的基础上,结合模糊逻辑与扩展阴性选择算法提出了一个基于免疫系统主组织相容复杂性的模糊逻辑综合决策算法,并用该算法构建了一个实际的基于网络的入侵检测系统。该算法应用高效的扩展阴性选择算法作出第一次网络流量检测,当网络数据异常特征明显时,能直接检测出入侵。若其不能准确地识别待分析数据,则利用具有检测结果准确优势的规则匹配算法作出二次检测,最后结合两次检测结论用模糊逻辑决策模型做出综合决策。     

具有疫苗算子的可变模糊匹配阴性选择算法

为了建立可变模糊匹配阴性选择免疫算法的特异性免疫应答,基于模糊思想并采用疫苗理论,在监测异常过程中提取疫苗,研究疫苗算子和正选择算子对算法性能的影响.仿真结果表明：疫苗算子增强了抗体库的记忆功能,使算法二次应答时间明显缩短,而正选择算子是完成这种功能的具体实施者.可变模糊匹配阴性选择免疫算法经改进设计后,具有较强的自学...     

基于余弦相似度的改进ORB匹配算法

针对ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)在匹配多相似区域图像时误匹配率高的问题,提出一种基于余弦相似度的改进ORB算法。该算法首先通过汉明距离(Hamming distance)最近邻匹配,计算匹配特征向量的余弦相似度;其次通过梯度计算法计算余弦相似度的最优阈值范围;然后将汉明距离高自由度最近次近邻粗匹配结果,利用余弦相似度不变性剔除不在最优阈值范围的匹配点;最后用RANSAC算法再次精确匹配。实验结果表明:该算法能在保证匹配特征点数以及实时性的基础上,高效降低误匹配率,尤其在匹配多相似区域图像时,可将原算法产生的误匹配率降低80%左右,同时该算法还超越了原算法在图像发生视角、旋转、尺度、模糊、光照变化时的适应性。     

基于Vague集模糊量化的图像检索算法

为了提高图像的检索效果,提出了基于Vague集模糊量化的图像检索算法。该算法首先在色调-饱和度-亮度(hue saturation value,HSV)空间中划分模糊区域,并建立每个区域的梯形隶属度函数;其次,通过梯形隶属度函数得到任意颜色在模糊区域的Vague隶属度,进而将该Vague隶属度转化为包含中立度信息的Fuzzy值,并对该Fuzzy值加权得到新的量化值,从而得到颜色直方图;最后,将原图平滑处理,并与原图直方图结合得到广义直方图,通过欧氏距离进行相似匹配得到检索结果。实验采用Corel1000图像库,选取花作为检索的目标图像,结果显示,非均匀量化算法,模糊量化算法和改进算法的查准率分别为62.5%,72.5%,75%;查全率分别为25%,29%,30%。采用3种算法分别检索主目标明确和主目标不明确的图片,结果显示,改进算法与非均匀量化算法,模糊量化算法相比,检索效果较好。     

潜在语义分析技术在自动评卷系统中的应用

提出了一种基于潜在语义分析（LSA）的相似文本匹配算法,并将其应用于自动评卷系统中．首先,在充分考虑词项之间相关性的基础上,在低维空间中表示学生答案文本与标准答案文本,然后利用奇异值分解方法模型对其进行了改进;其次,利用LSA技术,以学生答案文本与标准答案文本之间的余弦相似度作为相似性准则,根据相似度值确定该题的得分．实验结果表明,该算法充分考虑了文本语义信息,评分效果较好,是实现基于语义评卷系统的有益探索．     

基于相似特征的软件安全性缺陷检测算法

文章在全面分析软件系统安全性缺陷的基础上,提出一种基于相似特征的软件安全性缺陷检测算法.针对C语言源代码,应用实例推理CBR的技术原理,通过检测算法将源代码的安全特征与已知安全性缺陷的实例特征进行相似匹配,通过相似度计算来判定软件代码是否存在安全性缺陷.实验表明该算法有效地提高了缺陷检测的准确性和效率,解决了现有基于规则匹配的检测方法不能快速而准确地处理大型遗产软件和结构较为复杂的软件的问题.同时阈值的定义和选择也提高了检测算法的适应性和灵活性.     

基于边缘特征的多源图像分层匹配算法研究

针对灰度相关的匹配算法不能适用于多源图像的匹配问题,提出了一种基于边缘特征的分层匹配算法．该算法首先提取出两种非同源图像的边缘特征作为匹配的特征空间,并且为了提高匹配算法的速度,主要采取了以下几种措施：采用粗匹配和精匹配相结合的分层序贯相似度检测算法（SSDA）作为搜索策略;在粗匹配阶段运用跳跃式的搜索策略和亚抽样模板．然后在精匹配阶段为了兼顾匹配的精度采用逐点扫描的全像素点匹配．通过对真实合成孔径雷达（SAR）图像和光学图像的仿真,结果表明该算法能够较好地适用于多源图像的匹配,并且大幅提高了匹配算法的速度．     

Image matching navigation based on fuzzy information

0　INTRODUCTIONImagematchingalgorithmsplayaveryimportantroleinimagenavigationsystems .Becauseoftheinfluenceofimagingconditionsandimagingdevices ,therearealwaysexistingintensivechangesandgeometricdistortionsbe tweenthereferenceimageandthereal timeimage .Thoughsomemethodscanbeappliedtoimprovethequali tyoftheimagebeforefurtherprocessing ,somecolorandgeometricdistortionmaystillexist,aswellasthenoisedisturbance .Forthesakeofnavigationaccuracy ,itisex pectedthatmatchingalgorithmsshouldbenotonly…     

一种改进的基于否定选择的检测器生成算法

通过分析人工免疫系统中的主要算法--否定选择算法及检测器产生漏洞的原因,提出一种生成不同检测尺度的成熟检测器多级否定选择算法.与Forrest的传统否定选择算法相比,该算法提高了检测器的生成效率,很大程度上减少了漏洞,使检测效率得到提升.     

基于降采样块匹配的数字视频3D降噪算法

针对数字视频图像的高斯白噪声,提出了一种基于降采样块匹配的3D降噪算法.该算法先进行边缘检测并分块噪声估计,根据噪声强度设置阈值,然后利用图像的自相似特征,对搜索块内部像素降采样,再进行块匹配运算以降低算法复杂度.在自适应阈值筛选阶段,对选出的刚体运动块和非刚体运动块分别统一进行处理,对刚体运动区域进行时域加权滤波,对非刚体运动区域用改进的双边滤波器进行系数自适应滤波,减少了单独对每个块进行处理所产生的块效应,对细节处理更好.仿真结果表明,该算法能明显改善图像主观质量,提高信噪比.     

基于T细胞免疫耐受的检测器生成算法设计

通过模拟T细胞的培育机制,包括阴性选择和阳性选择,提出基于T细胞免疫耐受的检测器生成算法.该算法采用基于规则的基因表达方式同匹配规则相结合的方法,能够灵活表示分类规则间的或关系,并且引入阴性选择算子,使算法能够更有效地生成检测器.     

一种零件分组方法的研究

为了解决零件分组中各特征的重要性和分组数目难以确定的难题,提出了一种用可调节的权重系数向量和改进的ISODATA模糊聚类算法来实施零件分组的方法.根据零件分组特征的重要性合理调节权重系数向量,用该向量修正ISODATA模糊聚类算法中的零件特征矩阵,在算法运行结束后计算聚类中心的模糊距离,将距离小于设定阈值的类别合并为一组.用VB开发了一个零件分组系统,采用该分组方法在系统上进行反复实验和比较,结果与人们的分组偏好和习惯一致,验证了分组方法的有效性和可靠性.     

Algorithm for multivariate similarity localization based on dynamic fuzzy matching

Considering the problem that the traditional area division method in fingerprint positioning cannot guarantee the accuracy of area matching,this paper proposes a fuzzy matching algorithm.Its matching range can be dynamically adjusted,and while improving the positioning speed,the algorithm can decrease the defects of mismatch caused by area division.In the position calculation stage,the algorithm uses multivariate similarity coefficients and introduces environmental parameters to redistribute the weights of neighboring points.This algorithm overcomes the adverse effects of fluctuation in environment and equipment,and reduces positioning errors.Tested by an actual scene,on the premise of ensuring the accuracy of matching,the proposed algorithm reduces the amount of fingerprint matching by more than 60% compared with global matching,and experiment verifies that the positioning accuracy is improved by more than 17%,compared with the existing algorithms.