对城市园林绿化的几点思考

城市园林绿化在城市建设中起到非常重要的作用，随着城市经济社会的发展，建设绿色生态城市的呼声日益高涨，许多国家开始在城市经济建设的同时进行园林绿化、试图为城市居民营造优美的居住环境。     

高频感应加热对TC4钛合金组织和硬度的影响

TC4钛合金经高频感应加热1.4、1.5、1.6 s后水冷,然后分别在350、400、450℃时效处理6 h。采用光学显微镜、显微硬度计研究感应加热淬火及时效处理对显微组织和硬度的影响。结果表明,TC4钛合金经感应加热淬火处理后可获得呈梯度分布的显微组织,表层组织以马氏体α′相为主,心部组织为原始双态组织。时效处理后TC4钛合金显微硬度从表层到心部递减,呈梯度分布。随着时效温度降低,显微硬度增加,强化效果提升。此外,随着感应加热时间的增加,TC4钛合金时效处理后的显微硬度也有所增加。     

蚁群算法及其在路由优化中的应用综述

蚁群算法(ACO)是一类新型的机器学习技术,根据蚁群算法的正反馈原理和启发式原理的特点,针对目前国内国际的研究情况,对蚁群算法在最优路径的搜寻上从收敛性,收敛算法的改进以及收敛速度等方面的研究分别进行了分析综述,并对蚁群算法的一些应用,如:LEO卫星网络和无线传感等方面进行了阐述.对蚁群算法在路由优化和负载平衡上的研究进行了对比分析,发现了它们存在的不足,指出了在该领域需要进一步研究的热点问题.     

仿昆虫复眼的交通视频停车事件检测方法

实现了对普通公路和高速上的停车事件自动监控,提出一种仿昆虫复眼的交通事件检测方法。利用新的背景差技术提取出包含视频中的目标的前景图,把整个前景图分割成许多小块,以块为单位检查每个网格内前景点的分布,并对每一个网格建一停车事件数学模型,实现对停车事件的自动检测。最后,对不同环境下的多组视频进行测试,结果证明该算法检测精度高且算法实时性好,具有较好的鲁棒性。     

自然图像抠图技术综述

着重对近几年自然图像抠图研究新进展进行综述,针对近年来基于启发式优化的抠图研究以及基于深度学习的抠图研究新成果对抠图研究工作进行重新分类和梳理,分析不同类型自然图像抠图研究主要的方法并整理其中的关键问题,介绍常用的自然图像抠图评价指标。最后通过实例分析总结了当前自然图像抠图研究面临的挑战,并对未来的研究前景进行了探讨。     

基于邻域差分和协方差信息的单目标进化算法

复杂的单目标优化问题是进化计算领域的一个研究热点问题.已有差分进化和协方差进化被认为是处理该问题的较有效的方法,其中差分信息类似于梯度可以有效的指导算法朝着最优解方向搜索,而协方差则是基于统计的方式来生成较优的子代种群.本文引入了协方差信息对差分算子进行改进,提出了一种基于邻域差分和协方差信息的进化算法（DEA/NC）来处理复杂的单目标优化问题.算法对现有差分算子中通常采用的随机选点或结合当前最优解进行差分的方式进行了分析,当随机选择的差分个体间的差异较大时,差分信息不能作为一种局部的梯度信息来指导算法的搜索;而结合最优解的差分信息又会使得种群朝着当前最优解的方向搜索,导致种群快速的陷入局部最优.基于此,本文采用了邻域差分的方式来提高差分算子的有效性,同时避免种群的多样性丢失.另外,引入了协方差来度量个体变量间的相关度,并利用相关度来优化差分算子.最后,算法对cec2014中的单目标优化问题进行了测试,并将实验结果与已有的较好的差分进化算法进行了比较,实验结果表明了本算法的有效性.     

基于Memetic框架和改进DFP局部搜索的改进差分进化算法

为提高差分进化(DE)算法对性连续优化问题的求解能力、增强算法的适应性,提出了一种基于局部快速收敛算法的Memetic进化算法。改进了Davidon-Fletcher-Powell方法,得到了具有强搜索能力的局部搜索算法——NDFP。当进化过程中出现具有优秀特质的个体时,NDFP可以使该个体沿着局部最优解的方向快速进化。为综合NDFP和DE的优势,提出局部搜索的执行策略来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使得NDFP对DE的优化具有更为广泛的适应性。在CEC2005和CEC2013 Benchmark的53个测试函数上的实验结果表明,同DE/current-to-best/1、SaDE和EPSDE算法相比,NDFP-DE进化算法具有更高的求解精度和稳定性。     

基于复合信息矩阵的软件体系结构演化波及效应分析

演化性是软件的基本特性之一。软件演化由一系列复杂的变化活动组成。本文从宏观层面入手，以软件体系结构（software architecture，SA）作为软件的蓝图和支撑，设计了复合信息矩阵模型，作为软件体系结构演化波及效应分析的新工具。结合矩阵特性、图论知识和算法设计，新模型可以对一般SA静态和动态演化中的波及图表1效应进行理论分析和量化界定，弥补了现有研究模型需要简化连接器和无法评估连接器影响的不足，从而为SA演化的利用和评价提供了更为全面的依据，并为基于矩阵变化的SA演化计算机自动处理提供了新的理论支持。     

一种基于QoS度量的Pareto并行路由寻优方法

动态QoS路由是基于每个流计算的,为了优化动态QoSR请求中状态的时变性和控制滞后性,快速寻找满足多个约束的可行路径,提出一种基于OoS度量的Pareto子集并行路由预计算方法(QPAS).方法实现了并行状态收集和路由计算,求得满足路由请求约束可行路径的Pareto子集并综合选择合适的转发路由,仿真结果验证了QPAS的计算效率和有效性.QPAS可用于解决有限节点网络的复杂QoS路由等网络传输控制中的实际问题.