WCCS环境下连续r位串匹配算法及其并行化研究

通过将免疫系统中连续r位匹配规则引入到串匹配算法中,在传统KMP串匹配算法的基础上提出了r-KMP算法,该算法使用匹配闽值r来控制文本串与模式串的匹配程度.然后在WCCS(Windows compute cluster server)平台下部署了并行化的r-KMP算法,通过实验分析了算法的性能和时间复杂度.实验结果表明,该算法能有效的控制串匹配程度,它的并行化减少了执行时的运算时间,提高了串匹配效率.     

基于点空间特征的两种点匹配算法

通过讨论和分析经典特征向量匹配算法的基本原理和抗噪性能问题,提出2种新的点匹配算法:加权特征向量算法和顺序匹配算法.加权特征向量匹配算法通过对点集距离矩阵进行特征向量分解获得点集中点的特征向量,而后利用特征值对向量加权,通过比较点的加权特征向量相似性来获取匹配关系.顺序匹配算法避免了矩阵分解,直接对距离矩阵的距离向量进行排序,通过较有序的向量来获取匹配关系.这2种算法,解决了经典特征向量匹配算法中抗噪性能差和高斯参数选择的2个问题.实验结果表明,算法切实可行,文中结论正确.     

一种基于彩色分割的改进DSM视差匹配算法

提出了一种改进的视差匹配算法.采用基于图像彩色分割的自适应权重方法,提高了DSM算法中像素点显著性估计的准确度,降低了视差匹配的误匹配率;并利用同一彩色区域的像素视差的相关性,缩小了视差匹配的搜索范围,减少了视差匹配的运算量.使用Middlebury网站的标准测试图像对文中的视差匹配算法进行了评估,实验结果表明,提出的视差匹配算法与DSM算法相比,降低了误匹配率,并且提高了运算速度.     

基于聚类匹配的移动机器人地图实时创建算法

提出了一种基于模式识别聚类思想的数据点集匹配算法.该匹配算法具有传统迭代匹配算法和非迭代匹配算法的优点,匹配速度快,精度高.结合上述匹配算法,给出了一种基于激光测距仪的移动机器人环境地图实时创建方法.该方法使用从环境数据中提取出的特征点来完成两组激光数据点集的匹配,进而完成环境地图的创建.利用本实验室自主研发的救援机器人平台对该算法进行了验证,实验结果表明,该算法能够完成室内环境下移动机器人实时准确有效的环境地图创建.     

Landsat-7 缝隙数据恢复的算法研究

扫描行校正器异常造成了Landsat-7图像数据丢失(称之为缝隙数据),由于数据本身仍保持了良好的辐射和几何特性,具有较好的可用性,因此研究缝隙数据的恢复算法将具有较好的理论价值和应用前景.目的就是通过仿真实验寻找一种较好的恢复算法.首先介绍了课题背景以及现有的算法--全局直方图匹配法和局部直方图匹配法,并在局部直方图匹配算法的基础上提出了自适应局部回归匹配算法.最后对同一幅缝隙图像用这三种算法来实现恢复,通过比较均方根误差和运行速度,论证了自适应局部回归匹配算法在精度方面要优于全局直方图匹配算法和局部直方图匹配算法,算法复杂度要优于局部直方图匹配算法,具有很高的可行性.     

基于像素字符串比较的图像快速匹配算法

在分析传统的模板匹配算法的基础上提出了一种新的基于字符串匹配的快速匹配算法.算法的思路是在模板图像上任意确定一列像素,并将这一列像素的灰度值看成是一个字符串,以此对原图像的每一列进行字符串匹配.如果在原图像上的某一列上找到了完全匹配的串,或者找到最大匹配的串,就找到了所要匹配的模板在图像中的可能位置.然后在所有找到的位置上再做进一步的字符串匹配.如此继续就可以确定模板图像在待匹配图像上的位置.算法在统计意义上保证了匹配效果,且提高了匹配速度.实验结果表明该算法是一种有效的图像匹配算法.     

高炉料面的分类与案例匹配算法

本文基于改进的k-means算法及分级案例库匹配技术提出一种研究高炉料面和煤气流关系的方法.为了获取煤气流分布情况,首先提出了改进的基于新型有效性指标评价的k-means算法,并将该算法与其它多种算法进行比较,证明了该方法的高效性和准确性.继而在此基础上提出了案例库匹配技术,从而获得与当前料面最为匹配的历史料面.最后,将匹配算法与改进的灰色相似性匹配算法和欧式近邻匹配算法进行比较.结果表明,分级匹配算法具有更高的分辨率和效率.在多次试验中匹配准确率高达92.5%,比其他几种算法更加准确,更适合研究料面与煤气流关系,指导布料操作.     

基于中心点的指纹细节结构匹配算法

指纹细节匹配算法是自动指纹识别系统(AFIS)中一项关键的任务,目前存在大量的研 究和算法.依据算法是否依赖中心点,指纹细节点匹配算法可以分为两类:基于中心点的匹配算 法和非中心点匹配算法.大多数非中心点匹配算法都非常耗时,因此不适合在线应用.而基于中 心点方法的效率相对较高,但是这类算法极度依赖于中心点的定位精度.在本文中,提出了一种 全新的基于中心点的指纹细节结构匹配算法,该算法综合了基于中心点匹配算法和非中心点匹 配算法的优点,同时又避免了二者的缺点.首先利用中心点检测算法获得中心点的位置,然后在 中心区域定义了一些局部的结构,同时利用这些局部结构寻找指纹细节的对应点,并通过对应点 和中心点的相对关系来确认这些对应细节点.其次利用这些细节对应点匹配全局的细节信息,最 后,利用匹配细节的全局距离和距离方差来判决最终匹配结果.实验结果表明,算法的匹配效果 非常好,同时匹配效率较高,非常适合在线指纹识别系统的应用.     

基于最小二乘法的联合地图匹配算法的研究

地图匹配是车辆监控与管理系统的主要功能之一.从提高地图匹配算法准确率和缩短监控系统所需地图匹配时间的角度出发,提出了一种新的基于最小二乘法的联合地图匹配算法.该算法利用最小二乘法改进几何线到线地图匹配算法和拓扑结构地图匹配算法,根据路段混合使用算法,能实时准确地将行驶车辆匹配到相应的道路上.实验仿真表明,该算法为几何线到线在平行路段匹配不准的问题和拓扑范围越大匹配越不准的问题提供了有效的解决方法,具体可应用于路网密集的区域,为路网密集区域的道路定位与路径匹配提供准确和快捷的途径.     

基于随机匹配的非局部相似块搜索算法

针对非局部相似块搜索问题,提出一个基于随机匹配的k近邻块匹配算法.在基于Jump Flooding传播的块匹配算法基础上,改进其候选参考块的产生方式,增加从查询块的局部邻域中随机产生候选参考块这一方式.这一改进提高了候选参考块匹配的可能性,进而提高了算法的匹配精确度.实验结果表明改进算法在时间效率和并行性上,与原算法相差不大,但在匹配精确度上,要优于原算法.     

基于密度和层次的快速聚类算法在数据挖掘中的设计及实现

本论文在对各种算法深入分析的基础上,尤其在对基于密度的聚类算法he基于层次的聚类算法深入研究的基础上,提出了一种全新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点,而且具有近似线性的时间复杂性,因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。     

MMTD算法与二值水印图像的检测

信息隐藏检测算法发展至今已有多种算法,本文中只是对二值图像的信息隐藏检测算法进行研究,并对该算法的思想和算法特征做了简略的介绍,然后提出了一种基于MMTD的信息隐藏检测算法,将MMTD算法应用到信息隐藏检测算法中是首次。因此该种算法能够作为现有检测算法的补充和改进。     

Segmentation-recognition algorithm for zip code field recognition

This paper describes a recognition algorithm for zip code field recognition. The algorithm consists of an initial character segmentation algorithm and a connected-numeral splitting algorithm. The initial character segmentation algorithm employs connected component analysis with component merge technique based on proximity. The numeral splitting algorithm consists of a slant splitting algorithm based on discriminant analysis and two postprocessing algorithms based on local shape analysis. The splitting algorithm is integrated with a statistical classifier to form a segmentation-recognition algorithm to resolve the ambiguity of connected numeral splitting. The performance is tested by recognition experiments on zip code fields collected from real USPS mail envelopes.     

基于警示传播与DPLL算法的启发式极性决策算法

警示传播(WP)算法是信息传播算法的重要基础,WP算法的本质是因子图上警示信息的迭代过程,在算法收敛时得到一组稳定的警示信息,并利用局部腔域得到公式变元的部分赋值。分析了警示传播算法的基本原理,给出了算法的改进。RB实例集上的实验证明,改进后的算法比原算法具有迭代次数和运行时间,提高了收敛速度。然而,在RB模型产生的大部分实例集上,警示传播算法不收敛,因而不能有效求解公式。警示传播算法与DPLL算法的组合使用使回溯计算次数大大降低,从而有效地弥补了WP算法的不足。通过在RI3实例集上的测试实验表明,该方法是有效的。     

基于改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位

针对传统距离矢量-跳数(DV-Hop)算法中最小二乘法的估计误差过大、粒子群(PSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进粒子群算法与DV-Hop的融合算法。首先从粒子速度、惯性权重、学习策略、变异方面对粒子群算法进行改进,增强算法跳出局部最优的能力,提高迭代后期算法的搜索速度;然后在DV-Hop算法第三阶段采用改进粒子群算法优化节点的定位结果。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法、基于混沌粒子群算法的DV-Hop改进算法(MPSO1-DV-Hop)和基于改进型粒子群优化的DV-Hop算法(MPSO2-DV-Hop),该算法的定位精度高,稳定性好,适用于定位精度和稳定性要求较高的场景。     

高频电子标签的防碰撞算法研究

多张电子标签的防碰撞技术是射频识别中的一个关键技术,防碰撞算法的好坏直接影响着RFID系统处理多张电子标签的能力。研究了高频电子标签的防碰撞原理,在二进制搜索算法和时隙SLOTS算法的基础上提出了动态混合算法和类八进制搜索算法,并对算法进行了性能分析。实验结果表明,这两种算法具有更优越的性能。     

基于跳跃基因的GA-BP算法研究

GA-BP学习算法往往会出现收敛速度慢,可能陷入局部极值的现象。针对以上问题,选取了自适应GA-BP(AGA-BP)算法,并在GA-BP算法和AGA-BP算法的基础上添加跳跃基因,称之为JG-GA-BP算法和JG-AGA-BP算法,用于解决分类问题。算法在遗传算法的基础上增加了跳跃基因算子,用于优化BP神经网络的结构参数,从而建立相应的神经网络拓扑模型。为验证添加跳跃基因后的学习算法的分类效果,将JG-AGA-BP算法、JG-GA-BP算法、AGA-BP算法和GA-BP算法的性能进行比较。以随机数、iris、wine、鲍鱼数据集的分类实验为例,研究结果显示出添加了跳跃基因的GA-BP算法的准确率和收敛速度都有一定程度的提高。     

一种基于期货市场理论的网格资源分配机制

在比较了计算网格资源和期货特点的基础上，提出了一种基于期货市场理论的网格资源分配机制，避免了现货市场价格的大幅波动。提出了基于期货市场的资源竞价交易算法，通过在电力网格系统上的模拟实验以及与“蛛网模型”的对比，表明本文提出的竞价算法具有资源的利用率高、稳定性高的优点。针对资源域内任务调度，提出了基于期货合约任务调度算法，通过实验比较了群集循环法、先来先服务、Max-min调度算法的完成时间，基于期货合约的任务调度算法完成时间最短。最后讨论了网格技术及期货市场理论在电力系统的应用。     

基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法

根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是：用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。     

基数估计算法参数的分析与优化

基数估计算法(Cardinality Estimation Algorithm)是基于概率统计理论的估算给定数据集中不重复元素基数的算法。算法中的Hash函数和相关参数的设置是影响算法性能的两个关键因素。针对这两个问题展开研究,提出了一种基数估计的优化算法,它可以根据数据规模和数据类型动态调整Hash函数和分桶参数,以提高算法的精度和稳定性。实验结果表明,改进的基数估计算法在经过训练之后,相比传统估计算法,其估计精度和稳定性均有所提高。