完全欧几里德距离变换的最优算法

欧几里德距离变换（ＥＤＴ）对由黑白素构成的二值图象中所有象素找出其到最近黑素的距离，应用于图象分析，计算机视觉，在本文之前，该问题的最好复杂度为Ｏ（ｎ＾２ｌｏｇｎ）。本文提出了一个复杂度为Ｏ（ｎ＾２）的算法，使复杂度达到最优，该算法可以并行化，在有ｒ个处理单元的ＥＲＥＷＰＲＡＭ计算模型上，若ｒｌｏｇｒ≤２２／６ｎ，则时间复杂度为Ｏ（ｎ／ｒ）否则为Ｏ（ｎｌｏｇｒ）。     

基于距离直方图的最优视点选择

基于物体内蕴几何量,提出一种观察三维物体的最优视点选择方法.首先在三维物体表面均匀采样获取采样点,并计算物体形心,然后利用采样点到物体形心的距离来构造距离直方图,最后计算距离直方图的Shannon熵并将其作为衡量视点优劣的标准.根据认知心理学理论,最优视点是存在的,也是恒定的,故文中视点在包围球上选取.实验结果表明,采用该方法获得的最优视点能观察到三维物体更多的功能结构和更显著特征,与其他方法相比更符合人类的感官选择.     

最优保留遗传算法及其收敛性分析

最优保留ＧＡ（ＥＧＡ）是目前ＧＡ收敛性研究中比较典型的一类。在已有研究成果的基础上给出了ＥＧＡ更一般的规范化定义,指明了ＥＧＡ全局收敛的本质及其两种实现方式,并分别对它们进行了收敛性分析。最后提出一种变形的全局收敛的ＥＧＡ。     

一类定量微分对策理论中最优策略的算法及其收敛性

本文利用不动点原理讨论了一类定量微分对策理论中最优策略的计算方法问题.首先构造出了一种迭代方法,然后利用不动点原理分析了该迭代法的收敛性.本文给出的方法还可用于一类Nash微分对策的Nash策略的分散计算方法.     

基于最小样本平面距离的支持向量机增量学习算法

支持向量机增量算法的关键是对历史样本集的剪辑,在历史样本集中选择出尽可能少又能表示尽可能多历史样本集信息的子集,再把这个子集与新增训练样本集放在一起进行训练.Liva Ralaivola[1]提出保留新增样本最近邻样本来表示历史样本集,而这样的最近邻样本中可能存在冗余样本.根据历史样本与分类平面间的距离可以去除新增样本最近邻样本集中的冗余样本.根据样本平面距离提出了MSPDISVM (minimum sample plane distance incremental support vector machines)算法.实验结果表明,MSPDISVM比Liva Ralaivola提出的算法有更快的速度,而精度没有太大的差异.使用样本平面距离可以有效地去除新增样本最近邻中的冗余样本.     

具有安全距离和供货距离要求的最优选址

研究了在同时具有安全距离和供货距离的限制条件下,至少要建几个仓库,建在何处,每个仓库各负责为哪些货物需求点提供货物的最优选址问题,建立了该最优选址问题的数学模型,给出了一种使用简便,算法复杂度为[O(n3)]的优化算法。     

PSO算法的收敛性及参数选择研究

PSO算法(微粒群算法)是一种仿生优化技术,目前国内外对该算法的研究成果已经很丰富。然而PSO的数学基础还显得相对薄弱,对该算法的研究也仅仅限于在一维问题域内的收敛情况,对二维以及多维算法域收敛稳定性还缺乏深刻且具有普遍意义的理论分析。因此,在介绍分析一维问题域算法收敛的基础上,研究PSO算法在二维以及多维算法域内的收敛情况,从而寻求更加有利于微粒群算法收敛的参数选择。     

易变信息全局距离最优动态选择算法

Web服务组合问题中数以千计的Web Service的信息可能会随时改变,如何发现这些易变Web Service描述信息(包括服务提供者和服务消费者的描述信息),如何根据用户的需求来自动组合Web Services,生成满足用户需求的组合业务,并及时应用到业务执行流程中。本文设计了一种基于用户需求服务全局距离最优动态选择算法(Dynamic Selection Algorithm with Global OptimalDistance),用于发现动态调用Web Services来自动生成满足用户所需目标的Web Service组合。     

移动机器人最优路径的表示、对称性及算法

针对由两个轮子独立驱动的移动机器人，从最优速度模式的角度寻求最优路径，利用极大值原理和Hamilton算子得出一种结构简单的最优路径表示形式，并解决了其跟踪控制问题．通过对不同转弯模式下的最优路径进行分析和比较，给出了基于路径长度和转动角度准则的最优路径实现算法，并提出了最优路径的对称性及其跟踪控制算法．该方法大大降低了设计和计算的复杂性，简单实用．     

易变信息全局距离最优动态选择算法

Web服务组合问题中数以千计的Web Service的信息可能会随时改变,如何发现这些易变Web Service描述信息（包括服务提供者和服务消费者的描述信息）,如何根据用户的需求来自动组合Web Services,生成满足用户需求的组合业务,并及时应用到业务执行流程中。本文设计了一种基于用户需求服务全局距离最优动态选择算法（Dynamic Selection Algorithm with Global OptimalDistance）,用于发现动态调用Web Services来自动生成满足用户所需目标的Web Service组合。     

最优鉴别特征的抽取及图像识别

利用Fisher鉴别准则函数即为广义Rayleigh商这一特点,首先分析了广义Rayleigh商的极值性质,指出以共轭正交的约束条件代替Foley-Sammon正交条件的合理性。然后利用广义特征方程存在共轭性正交的特征向量这一结论,巧妙地解决了该共轭正交条件下最优鉴别矢量集的求解问题。从理论上分析了该最优鉴别矢量集较经典的Foley-Sammon最优鉴别矢量集以及Fisher线性鉴别法的优越性。另外,进一步讨论了在小样本情况下,类内散布矩阵奇异时鉴别矢量集的求解问题,并给出了简单易行的算法。最后,在CENPARMI手写体阿拉伯数字库和ORL标准人脸库上的试验结果证实了算法的有效性和稳定性。     

一种最优特征集的选择算法

文中在实例特征矩阵的基础上，提出了一个最优特征的启发式健算法，并对该算法的有效性进行了数据测试，给出了它与特征选择的贪心算法的比较结果。     

一种用于CBIR系统的主色提取及表示方法

颜色是彩色图像最重要的视觉特征之一,在基于内容的图像检索（ＣＢＩＲ）系统中,都将颜色信息作为重要内容参与匹配和检索。针对图像中起主要视觉作用的是图像的主色这一问题,提出一种基于聚类分析的提取和表示图像主色的方法,给出一种用于聚类算法的停止准则,和等量量化方法相比,用本方法提取的颜色信息,具有特征维数低、颜色表示准的优点。     

桥梁水下结构缺陷的图像分割与特征提取算法

针对传统的桥梁水下结构缺陷检测方法的弊端,在深入分析缺陷图像像素特征的基础上,提出一种新的基于大津法和最大互信息量相结合的图像分割算法。依据轮廓跟踪原理,计算出桥梁水下结构破损区域的面积、周长等参数。在Visual C++ 6.0开发环境中进行了算法的实现。实验结果表明,该算法在提取图像破损边缘的同时有效地滤除了噪声,精确地计算出破损区域的几何参数,为桥梁水下结构缺陷的定量化识别提供了一种有效的手段。     

一种有效的图象特征抽取和识别方法

本文提出了一种新的基于尺度变换的图象矩表示方法，并在此基础上利用ＳＶＤ算法抽取了一组有效的图象特征。     

手势特征提取与图像分割的优化研究

手势识别的关键是手势分割。在现实应用中,手势图像因光照强度和复杂背景会存在不同程度的畸变,致使手势分割的精确程度降低以及分割消耗的时间增长。针对这一弊端,提出改进传统手势识别的思路。对手势进行主要特征点的提取,将多个先验图像减至单个先验图像,缩短了手势分割所需的时间;将YCBCR色度空间和粒子滤波跟踪算法相融合,更新参数阈值,优化边缘去噪。该方法将手势分割的准确度提升至96%以上,用时降至2ms以内,精准程度高,所耗时间短,在复杂环境下的识别效率高。     

一类递推方程的一个新的优化向量并行算法

本文提出一种新的解Ｋｏｇｇｅ和Ｓｔｏｎｅ所定义的一类递推方程的优化的并行算法，当采用ｐ台处理机，对规模为Ｎ的一类递推方程求解时，该算法的加速比为Ｏ（ｐ），其中１≤ｐ≤Ｎ＾１－ε，ε是一个任意小的正数，与已有的并行算法相比，该算法具有效率高，适用范围广的优点，该算法可以在ＥＲＥＷ ＰＲＡＭ模型机上实现，也可以在具有素数内存系统的流水线向量处理机上实现。     

基于细胞显微图像特征的ROI自动提取算法

为了在细胞显微图片中快速有效地自动提取细胞聚集的区域,提出了一种基于细胞显微图像特征的感兴趣区域(ROI)自动提取算法.该算法以图像的自动阈值分割为基础,利用图像膨胀后边缘的融合和重叠消亡原理,以图像特征的相似度为判别手段,最后用八邻域轮廓跟踪法取得轮廓线.对大量细胞显微图片的实验表明,该算法成功实现了对细胞显微图像的感兴趣区域沿边缘全自动快速提取.     

矢量场中快速表面抽取和定位算法

本文对矢量场可视化中,在数据处理阶段的两个问题－表面抽取和插值定位,提出了基于 结点判定的表面抽取算法和通过局部映射的插值定位算法。