VLSI版图参数提取的分布式并行算法

在用边界元法提取版图参数时,经常会遇到非均匀介质的情况。对这类问题若直接用传统的边界元分区方法求解,处理起来比较麻烦,尤其当非均匀性较严重时,边界元法计算简单方便、速度快的优点会大大削弱。针对这一现象。本文提出了边界元分区问题的分布式并行算法。将它用于一个由天台工作站组成的分布式环境中对ＶＬＳＩ版图参数进行提取,运行时间比传统方法明显减少,证明该算法加快了求解的速度,具有并行、高效的特点,取得了良     

基于CAI模糊数据模型的智测试

本文主要研究了一种利用模糊数据模型进行智能测试的系统。这种测试系统针对学生的英语听力能力,有重点的提出练习和测试方案,并随时跟踪学生的表现来确定新一轮的测试方案。     

差分RBF神经网络的预测算法及其应用

针对RBF(Radial Basis Function)神经网络处理非平稳时间序列的不足,本文提出一 种修正的差分RBF神经网络结构,并给出相应的预测算法,将其应用于金融领域,对上证指 数进行预测,结果表明其性能优于传统的RBF网络．     

基于ASM的人脸特征点自动标定

针对经典弹性图匹配算法中人脸特征点的定位问题,本文提出了一种利用机器自标定来代替传统的手工标定的算法.本文算法首先利用可变形状模型拟合出人脸的轮廓,得到人脸关键特征点位置的初始估计,然后利用参考图像中对应特征点的Gabor系数调整初始位置,最终实现关键特征点的精确定位.实验结果表明,算法可以有效地定位出人脸特征点,定位结果稳定.     

基于改进GP的入侵检测规则自动提取算法研究

将改进的GP应用于入侵检测规则自动提取，利用GP灵活的个体表示得到自然描述的规则，使规则易于理解，利用GP全局寻优的能力得到较好的入侵检测规则，从而降低误报率和漏报率。该文对GP的改进体现在两个方面：（1）针对入侵检测规则的特点改进个体表示中的语义规则，（2）改进的适应度函数。文章最后给出了实验结果。并与其他文献的同类实验结果进行了比较，证明了改进GP的有效性和先进性。     

GP的群体同一化问题研究

群体同一化问题是影响GP性能的重要因素。文章分析了导致群体同一化问题的原因．并针对存在的问题提出了扰动算子。实验结果证明了该方法的有效性和先进性。     

量子神经计算模型研究

量子神经计算（Quantum Neural Computation)是传统神经计算与量子理论相结合而产生的一种新的计算模式，本文论述了量子神经计算出现的原因及其特征，着重分析了几种典型的计算模型，并就其中存在的问题提出相应的解决方案，最后进行相关讨论。     

虹膜识别中噪声的检测与处理方法

眼睑、睫毛会严重干扰虹膜定位的准确性,同时也会大大降低虹膜识别的性能,是虹膜定位和识别的主要干扰噪声。为了减少这些噪声对虹膜识别的影响,提高虹膜的识别率,本文采用一种计算与水平方向成不同夹角的弧线上的梯度积分的方法来定位上眼睑,采用径向对称检测下眼睑;采用灰度阈值法检测成块的睫毛,采用改进的二维Log-Gabor小波的实部滤波器来检测稀疏的睫毛。实验表明该算法能够有效去除眼睑和睫毛造成的干扰,提高了虹膜识别性能。     

视线跟踪系统中眼睛睁闭检测算法研究

眼睛睁闭检测在视线跟踪系统中具有重要意义.为提高检测的准确性,提出了一种基于Harris算子的检测方法.该方法首先利用Harris算子计算图像的角点量,然后搜索图像中角点量最大的位置,以该位置为中心,设置一个区域,统计该区域内角点量总和占整幅图像角点量总和的比例,通过将该比例与阈值相比较来确定眼睛的状态.实验结果表明,...     

基于量子遗传算法的多通道通信信号盲反卷积算法研究

本文在分析多输入多输出盲反卷积的网络结构和算法模型的基础上，提出了一种基于输出信号上下文信息的盲反卷积算法，并提出一种采用量子遗传算法的新的优化求解方法，对仿真的通信信号分离的结果表明算法的有效性。