双中心粒子群优化算法

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的群体智能优化技术,由于其原理简单、参数少、效果好等优点已经广泛应用于求解各类复杂优化问题.而影响该算法收敛速度和精度的2个主要因素是粒子个体极值与全局极值的更新方式.通过分析粒子的飞行轨迹和引入广义中心粒子和狭义中心粒子,提出双中心粒子群优化(double center particle swarm optimization,DCPSO)算法,在不增加算法复杂度条件下对粒子的个体极值和全局极值更新方式进行更新,从而改善了算法的收敛速度和精度.采用Rosenbrock和Rastrigrin等6个经典测试函数,按照固定迭达次数和固定时间长度运行2种方式进行测试,验证了新算法的可行性和有效性.     

复杂网络社团的投影聚类划分

社团结构划分对研究复杂网络有重要作用,由于该问题的复杂性,复杂网络中的社团划分问题成为近期的一个研究热点.从经典数据分析的角度研究了复杂网络的社团结构,首先依据网络的拓扑信息,将网络节点投影成高维空间的点,使得一个网络对应到高维空间中的一个点分布;接着使用主分量分析方法PCA对高维点分布降维,保留点群分布的主要结构信息;再通过K-m eans聚类结果来推断网络的社团结构.基于2-mode数据和1-mode网络数据实验表明,该方法可以快速、可靠地找出网络的社团.将经典数据分析的聚类方法应用到网络分析中,验证了该思路的有效性,为网络社团分析提供一个新视角.     

一种基于遗传算法的最小交叉熵阈值选择方法

最小交叉熵阈值法(MCET) 在二级阈值中是有效的, 但在多极阈值的穷尽搜索中却要付出昂贵的时间代价. 鉴于此, 提出一种基于遗传算法(GA) 的MCET选择方法: 在执行图像分割(IS) 任务之前, 先将IS 转化为在一定约束 条件下待优化的问题; 在寻找待优化问题最优解的计算过程中引入一种回归设计技巧以存储中间结果; 使用这种回 归设计技巧, 在一组标准测试图像上利用GA搜索待优化问题的最优解. 实验结果表明, 利用所提出的方法获得的多 个阈值非常接近于穷尽搜索获得的结果.

     

基于多样性反馈的自适应粒子群优化算法

为了进一步提高种群多样性在粒子群优化执行中的效率,提出一种基于多样性反馈的自适应粒子群优化算法(APSO)。APSO采用一种新的种群多样性评价策略,使惯性权值在搜索过程中随多样性自适应性地调整,从而均衡算法的勘探和开发过程。此外,最优粒子采用精英学习策略跳出局部最优区域,从而在保证算法收敛速度的同时能够自适应地调整搜索方向,提高解的精确度。通过一组典型测试函数的仿真结果,验证了APSO的有效性。     

椒盐图像的方向加权均值滤波算法

椒盐噪声是造成图像污染的主要因素之一,椒盐去噪是图像去噪领域的研究热点。方向加权中值滤波算法计算噪声点滤波输出时存在一定的问题,比如,未排除近邻噪声点的干扰,对方向的估计不准确,对局部灰度特性刻画不完整等。为此,提出一种方向加权均值滤波算法。此算法先根据方向灰度差异和灰度极值判断检测噪声点,然后根据对局部窗口噪声强度的估计自适应地选择递归或非递归滤波窗口的加权灰度均值作为滤波输出。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的两种方向加权中值滤波算法相比,PSNR普遍提高了2~3dB和5~6dB,噪声密度高时提高的幅度更加明显;速度提高了接近10倍和30倍。     

计算机科学与技术专业综合改革研究与实践

景德镇陶瓷学院计算机科学与技术专业是江西省普通本科高校首批综合改革试点项目之一,项目组结合学校办学定位、学科特色和服务面向,明确专业培养目标和建设重点,根据行业发展的方向和就业市场的需求自主设计建设方案,推进教学团队、课程与教学资源、教学方式方法、实践教学和教学管理等重要环节的综合改革,取得了较好的成效。     

一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法

针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.     

一种求解约束多目标优化问题的线性进化算法

针对多目标优化问题,提出了一种新的基于实数编码的线性进化算法.新算法将约束优化问题的高维搜索空间通过线性变换映射到二维空间,在二维空间中探索原优化问题的解,并构造出一种线性适应度函数,重新设计了一种基于密度函数的交叉算子.对二组典型优化问题的测试表明,本算法是可行和有效的,解集分布的均匀性与多样性均较理想.     

一种求解约束优化问题的线性进化算法

提出一种基于实数编码处理约束优化问题的线性算法,并对其复杂度和收敛性进行分析.该算法将约束优化问题的高维搜索空间通过线性变换映射到二维空间,在二维空间中探索原优化问题的解,从数学分析的角度给出一种线性适应度函数.算法中融入一种基于密度函数的交叉算子和变异算法,采用基于分级聚类的平均联接方式以维持Pareto最优解集个体数目.3组典型优化问题的测试表明,该算法是可行和有效的,解集分布的均匀性与多样性均较理想.     

蚁群模糊聚类的图像分割

蚁群算法的离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性特点,非常适合于图像分割.但基本蚁群算法中蚂蚁运动的随机性使得算法进化速度慢且易于陷入局部最小等缺陷.提出了一种基于改进的蚁群模糊聚类的图像分割方法,给出了多种信息素的更新方式.针对算法循环次数多,计算量大的问题,综合考虑图像中像素的灰度,邻域平均灰度,梯度等特征来设置初始聚类中心进行蚁群模糊聚类.实验结果表明,该方法在图像分割中的确能够得到较好的分割结果.