一种新的运动目标自适应图像分割算法

提出了一种新的运动目标自适应图像分割算法．在设置自适应跟踪波门对运动目标进行跟踪的基础上,依据最大类间方差函数准则自适应地求出调节系数,再用设置门限分割法完成图像的自适应分割．对该算法进行了详尽的图像分割实验,与著名的Otsu法、迭代法、最大熵法相比较,该分割算法不仅能适应多种复杂背景,而且分割精度高、速度快,是一种实用有效的图像分割方法．     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．     

基于小波框架分解和模糊软聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的纹理图像分割方法．该方法利用小波框架分解提取纹理图像的特征参量,利用模糊软聚类方法在特征空间中进行纹理边界的粗划分,然后应用细化算法确定纹理边界区域的精确边界．文末给出了算法的一个典型实验．     

基于免疫网络的无监督式分类算法

基于免疫网络原理,提出了一种新的无监督式分类算法。首先基于形态空间理论给出了抗体、抗原和免疫网络的形式化定义,建立了抗体克隆选择、高频变异以及免疫记忆的动态模型和相应的数学方程,最后给出了分类过程。实验表明该算法的分类精度要高于其它传统的聚类算法,并具有很好的持续学习、动态调节、特性记忆等特性。如果把抗体视为某种既定模式,合理地调整抗原集合,则该模型具有广泛的用途。     

一种基于神经网络提取图像特征的图像检索方法

脉冲耦合神经网络是新一代的人工神经网络,具有优良的自适应图像分割和自适应图像特征提取能力。本文有机的运用自适应图像分割和自适应图像特征提取,提出了一种新的图像特征———空间自适应类直方图,它既包含了图像的空间位置特征,又包含了图像的灰度特征。最后,我们把空间自适应类直方图与传统的基于共生矩阵的图像纹理特征组合作为图像的特征应用于图像检索。大量实验表明本文方法的有效性。     

基于多层级特征自适应融合的图像分割算法

为了解决传统算法对医学图像分割时精度较低的问题,提出基于多层级特征自适应融合的新型FR-Unet图像分割算法. 在编码器阶段,设计采样加权模块替代传统卷积层,对图像空间信息进行逐层提取和特征融合,获得相邻像素之间的相关性和不同层次的语义信息. 在解码器阶段,设计多层级自适应融合模块,通过非线性跳跃连接逐层提取图像通道信息,自适应地融合邻近连接层的上下文信息,使各层专注不同特征信息的提取. FR-Unet在模型参数量上大幅度减少,让网络在场景部署上得到更好的支持. 实验结果表明,该网络在动物细胞分割、肝脏器官分割、皮肤病变分割等众多任务中均表现突出.     

无人水面艇目标图像自适应分割算法

针对水面目标与海天背景对比度变化大、景深差异明显的特点,提出一种改进的自适应Mean-Shift图像分割算法．首先通过估计参考点领域灰度值分布,自适应地得到空间域带宽,然后结合叶斯准则,自适应计算空间窗内灰度域带宽,实现目标与背景的自适应分割．分别抽取水面艇视频图像中,目标远、近距离以及清晰对比度不同的视频帧进行仿真测试,与传统分割算法对比研究,结果表明该算法可以有效实现水面目标图像分割．     

自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．     

一种基于偏微分方程的文本图像版面分割方法

为了能有效分割版面复杂的文本图像,提出了一种新的文本图像分割算法。该算法先采用Hough变换来进行文本倾斜的检测和校正,再根据本文提出的投影直方图法自适应地确定文本行的间距,之后应用偏微分方程方法对文本图像进行分割。最后通过实例阐明了该算法的有效性。     

视频车辆检测中改进的阈值分割算法研究

针对使用迭代式阈值分割算法检测车辆时,易造成目标特征信息丢失以及边缘模糊化的问题,提出了一种基于形态学权重自适应图像去噪的迭代式阈值分割算法:利用数学形态学原理设计了一种权重自适应形态学滤波器,采用由小到大的多结构元构造串、并联复合形态的滤波器对视频序列图像进行去噪;同时,对迭代式阈值分割法引入一个偏移系数,可以更加快速获取最优分割阈值,对图像作精确的分割.实验证明,该算法比迭代式阈值分割算法的抗噪性好且减少阈值分割中的寻优尝试次数,得到了比较理想的分割效果.     

A new artificial immune algorithm and its application for optimization problems

A new artificial immune algorithm （AIA） simulating the biological immune network system with selfadjustment function is proposed in this paper. AIA is based on the modified immune network model in which two methods of affinity measure evaluated are used, controlling the antibody diversity and the speed of convergence separately. The model proposed focuses on a systemic view of the immune system and takes into account cell-cell interactions denoted by antibody affinity. The antibody concentration defined in the immune network model is responsible directly for its activity in the immune system. The model introduces not only a term describing the network dynamics, but also proposes an independent term to simulate the dynamics of the antigen population. The antibodies＇ evolutionary processes are controlled in the algorithms by utilizing the basic properties of the immune network. Computational amount and effect is a pair of contradictions. In terms of this problem, the AIA regulating the parameters easily attains a compromise between them. At the same time, AIA can prevent premature convergence at the cost of a heavy computational amount （the iterative times）. Simulation illustrates that AIA is adapted to solve optimization problems, emphasizing muhimodal optimization.     

改进免疫算法在电力系统有功优化中的应用

免疫算法(ImmuneAlgorithm,IA)是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法,它具有抗原识别、记忆、抗体的抑制和促进等显著特点,能实现精确控制群体多样性和特异性。IA 将目标函数和约束条件比作抗原,将问题的解比作抗体。通过亲和度的计算来评价抗体并促进或抑制抗体的产生,减小了进化过程陷入局部最优解的可能性;通过抗原记忆,提高了局部搜索能力,加快了计算速度。将 IA 用于 IEEE30节点系统的有功最优潮流计算,并与传统牛顿算法的计算结果进行了比较,结果表明 IA 能够以更快的速度得到最优解。     

人工免疫响应的模型研究

根据人类免疫系统的免疫响应过程和免疫学中独特型免疫网络的假设,从免疫响应中B细胞的结合、B细胞的激励以及复制等方面入手,提出了建立人工免疫响应网络模型的新思想.描述了该免疫网络的结构模型、网络中各单元的相互作用和B细胞的克隆扩增以及网络结构的动态更新,并将网络对抗原的首次响应和二次响应进行了仿真.同人类的免疫系统类似,该免疫网络具有学习、记忆和辨识能力,同时具备分布、并行处理的特点.     

下一代蜂窝网络中家庭基站导频功率的智能优化

为了解决下一代蜂窝网络家庭基站导频功率分配问题,给出了一个基于免疫记忆克隆算法的家庭基站导频功率优化方案。设计了家庭基站导频功率优化问题的数学模型,给出了免疫记忆克隆算法框架,并通过仿真实验对本文方案进行了验证。实验结果表明:本文方案基于网络拓扑结构和传播流量分布,能够有效地对家庭基站的导频功率和毫微微小区半径进行优化配置,具有较好的应用价值。     

矢量矩浓度的免疫算法在函数优化中的应用

针对传统免疫算法收敛速度较慢的缺点,介绍了一种改进策略--基于矢量矩浓度的免疫算法(Vector Distance based Immune Algonithm,VDIA).该算法采用了基于矢量矩表示的抗体浓度、期望繁殖率以及免疫记忆策略.选取2个测试函数进行仿真实验,结果表明改进算法收敛速度快,收敛概率高,特别是在高维时的优越性突出.     

具有疫苗算子的可变模糊匹配阴性选择算法

为了建立可变模糊匹配阴性选择免疫算法的特异性免疫应答,基于模糊思想并采用疫苗理论,在监测异常过程中提取疫苗,研究疫苗算子和正选择算子对算法性能的影响.仿真结果表明：疫苗算子增强了抗体库的记忆功能,使算法二次应答时间明显缩短,而正选择算子是完成这种功能的具体实施者.可变模糊匹配阴性选择免疫算法经改进设计后,具有较强的自学...     

一种基于免疫的监督式分类算法

人工免疫识别系统(AIRS)已被证实为一种高效的分类器,并成功应用于模式识别等领域.然而AIRS存在的记忆细胞数目庞大、分类准确率低等缺陷,限制了进一步的应用.为克服这些缺陷,提出了一种基于免疫的监督式分类算法(AIUC).AIUC首先初始化记忆细胞;然后通过对每一个训练抗原的学习,进行B细胞进化,在B细胞收敛后,优选出最佳的B细胞对记忆细胞进行更新;最后通过记忆细胞对测试数据进行kNN分类.就数据集Iris、Ionosphere、Diabetes和Sonar分别进行的对比实验结果表明,AIUC比AIRS记忆细胞分别减小了5.6%、18%、19.6%和31%,分类准确率提高到98.2%、96.9%、78.3%和92.3%.该算法具有非线性,以及克隆选择、免疫网络和免疫记忆等生物免疫系统特征,可更好地应用于模式识别、异常检测等领域.     

Distance Concentration-Based Artificial Immune Algorithm

The diversity, adaptation and memory of biological immune system attract much attention of researchers.Several optimal algorithms based on immune system have also been proposed up to now. The distance concentration-based artificial immune algorithm (DCAIA) is proposed to overcome defects of the classical artificial immune algorithm (CAIA) in this paper. Compared with genetic algorithm (GA) and CAIA, DCAIA is good for solving the problem of precocity, holding the diversity of antibody, and enhancing convergence rate.     

一种基于危险信号的拒绝服务入侵检测方法

针对拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击的特点,提出了一种基于免疫危险理论的新型入侵检测方法,设计、实现了检测算法和抗体变异、进化算法。引入血亲类方法分类抗原/抗体,定义了抗原凋亡和坏死的过程,定量计算抗原危险信号和网络危险度,并以此检测DoS攻击。仿真实验表明该方法不仅具有基于传统人工免疫理论的入侵检测自学习、自适应的优点,而且误警率降低87.5%,检测效率更高。