基于遗传算法的图像分割阈值选取

图像分割是模式识别和图像分析的预处理阶段,通常采用聚类的方法进行.图像分割技术被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出了一种用遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中基本参数的设定.实验结果表明,基于图像的像素方差信息,利用遗传算法全局搜索图像的双阈值,这样不但图像分割效果好,而且缩短了计算时间,并具有遗传算法鲁棒性和自适应的特点,比传统的Otsu方法有明显的优点.在遗传算法中引入了优生算子、变异算子和新个体,避免了局部早熟,提高了收敛速度和全局收敛能力.GA作为一种并行算法,提高速度的潜力十分巨大.     

一种基于阈值对偶算子的优化组合遗传算法

针对遗传算法局部搜索能力差的问题,模拟生物基因的对偶性,本文提出的阈值对偶算子,与对偶算子的性能相比较,既改善了遗传算法的局部搜索性能,又减小了对种群多样性的影响,与具有良好全局搜索性能的遗传算子组合,构造了一种基于阈值对偶算子的优化组合遗传算法.从理论上证明了算法的收敛性,实验结果表明,该算法具有更好的寻优能力,对应用串型编码的遗传算法解决优化问题具有很好的借鉴意义,阈值可根据求解问题特征和局部搜索强度而设定.     

一种基于改进遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义.最大类间方差法具有很多的优点,但同时也有弱点,计算需要大量的时间.因此,需要引入优化算法.本文试将遗传算法用于解决图像分割问题中,提高算法的求解性能.经过对图像分割问题求解的实验,算法得到了很好的效果.     

基于局部空间线性恢复模型的多光谱与全色图像融合算法

建立了同一场景不同空间分辨率图像间的局部空间线性恢复模型(LSLRM),并将其应用于多光谱(MS)和全色(Pan)图像的融合,提出了基于LSLRM的MS和Pan图像融合算法.该算法以HIS变换和冗余小波变换为分析工具对参与融合的源图像的光谱和空间信息以及空间高、低频信息进行分离,并在相应的图像分量之间建立LSLRM,从而完成融合步骤.实验结果表明,该融合算法能够以较为合理的时间开销有效地保留MS和Pan图像中的光谱和空问特征,引起较小的光谱畸变,还能够根据实际需要设定软/硬阈值,以获得更合适的融合图像.     

一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法

目的 解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.方法 采用粒子群算法进行全局搜索,将禁忌搜索算法用于并行局部搜索,禁忌搜索在找到改进解的邻域时采用动态记忆的方式.结果 在较短时间内,找到了LA21,LA24等典型benchmarks问题的最优解.十次求解的平均值的平均相对误差百分比比并行遗传算法和禁忌搜索算法分别小了2.94%和0.56%.结论 提出一种混合粒子群算法,增强了粒子群算法的局部搜索能力,说明该混合粒子群优化算法是有效的.     

基于正交投影的主动外观模型匹配算法

为了提高传统主动外观模型匹配算法的收敛速度,提出了一种基于正交投影的主动外 观模型匹配算法,该算法通过引入正交空间投影算法,将形状参数与纹理参数分别映射到不同 的线性子空间,并利用梯度下降算法依次求解形状参数与纹理参数.实验结果表明,该方法在保证精确度的条件下,提高了收敛速度.     

基于MGA的全终端网络可靠性优化设计

为了改善传统方法和基本遗传算法在求解全终端网络可靠性优化设计问题中得到的解的质量,分析了全终端网络可靠性优化设计问题和基本遗传算法实现原理,从用户角度出发,建立了一种新的在成本上限约束下极大化网络可靠度的数学模型.针对该模型,设计了一种具有较强局部搜索能力的混合遗传算法,并对其进行了优化求解.计算机仿真实例表明,混合遗传算法在解决此类问题上较基本遗传算法更为有效,能够得到较为满意的优化结果.     

基于动态阈值和DTW的ECG身份识别算法

人体心电信号(ECG)虽然是非稳态时变信号,但现有研究表明其可以作为一种新型的生物识别特征用于对识别分辨率要求不高的应用场合,或与传统生物特征相结合来提高识别性能。本文给出了一种能针对不同实验对象动态设定阈值以提取典型波形,并利用加权动态时间弯曲法(DTW)进行ECG身份识别的算法。在模板登记阶段,首先对经去噪处理的一段ECG波形进行R点检测,然后通过动态阈值设定得到一段典型的包含完整心电周期信息的心电波形,最后将其作为模板波形存入用户模板库。在身份识别阶段,基于前述经动态设定的阈值进行心电波形选择,实时提取测试波形,然后基于经长度加权的DTW算法进行测试波形和模板波形的相似度计算,最终实现用户身份识别。     

基于动态阈值的MVN连续语音特征调整算法

针对非特定人大词汇量连续语音识别,在均值方差归一化的基础上,提出了基于动态阈值的特征调整方法。动态阈值的选取方式包含阈值的动态范围确定和确定阈值的系数。动态阈值范围的确定依据如下两个数值,一个是样本特征点的均值,另一个是使得样本特征点等分的数值。然后再根据对特征点在样本特征点均值上下的比例关系得到系数,最后根据这个系数来确定一个具体的阈值,并基于此阈值对连续语音特征曲线进行调整。     

基于动态克隆选择算法的病毒检测模型

为了更加有效地检测病毒变种和未知病毒,受生物免疫系统的启发,提出了一种基于人工免疫系统(AIS)的计算机病毒检测模型.通过引入动态克隆选择算法并对其改进,解决了训练过程中自我空间静态固定的问题,提高了病毒检测系统对于不断变化病毒环境的动态适应能力.实验结果表明,该模型拥有较强的自适应能力,可有效地检测病毒程序,并且具有较低的误报率.     

基于局部需求特征的副本优化选择算法

为提高内容分发网络的用户满意度,提出一种基于局部需求特征的副本优化选择算法.在边缘代理存储能力受限的情况下,依据边缘代理所在区域的局部需求特征,通过对局部需求特征的提取并以此作为启发式信息进行副本的优化选择.仿真结果表明,与其他几种副本选择算法相比较,该算法所获得的请求覆盖率均高于其他算法.     

基于线性阈值模型的动态社交网络影响最大化算法

针对随时间进化的动态社交网络展开影响最大化问题的研究，目标是基于线性阈值传播模型，挖掘影响力最大的k个种子用户，从种子用户发起传播，最大化影响传播范围。提出一种基于线性阈值模型的动态社交网络影响最大化算法（linear threshold dynamic influence maximization，LTDIM）。首先，给出动态社交网络影响最大化问题的形式化定义，提出利用活边路径获取初始种集的方法；然后，分析网络的各种拓扑变化，提出种集的增量式更新方法；最后，基于节点度和影响力增量提出DP（degree pruning）和IIP（influence increment pruning）剪枝策略进一步提高时间效率。实验使用4个真实的社交网络数据，考察在8个网络快照上算法的运行时间和影响传播范围。实验结果表明，本文算法的影响传播范围接近于静态启发式算法，运行时间大幅度减少，验证了算法的时间高效性和可扩展性。"     

基于动态双门限和D-S证据理论的合作频谱感知算法

针对传统能量检测算法门限设置单一且不适应感知信道环境差异的问题,为了提高合作频谱感知结果的可靠性,减小网络开销和融合中心计算的负担,提出了将动态双门限能量检测和D-S证据理论相结合的合作频谱感知算法.在进行本地感知时,该算法可以让认知用户通过双门限能量检测方法直接得到本地判决结果,同时根据信道环境的变化自适应调整双门限值,并在双门限内使用D-S证据理论,感知双门限内未判决结果的信任度函数,将其发往融合中心,这样可以减少融合中心的计算量以及传输带来的网络开销.仿真结果表明,双门限D-S证据理论的融合结果要优于D-S证据理论和OR准则.     

基于遗传算法的动态目标特征选择方法研究

机器人在进行动态目标识别过程中,由于同一物体在运动中会引起多种目标图像参数的改变,对特征选择与提取造成困难.介绍一种新的基于遗传算法的机器人动态目标特征选择方法.用遗传算法对目标的不变矩特征进行选择.通过对特征进行二进制编码,采用类内类间距离作为适应度函数,对其进行选择和优化,获得最优特征子集.实验结果表明与其他方法相比,提高了目标的识别率.     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

一种动态时间阈值的会话识别算法

会话识别是网络日志预处理中的重要环节,传统网络日志数据的预处理采用固定阈值会话识别算法,不能较好消除网络日志中的冗余信息。为更好提高后继数据挖掘的效率和精度,提出一种改进的预处理网络日志数据的会话识别算法,根据内容及站点结构确定其重要程度,对时间阈值进行动态控制调整,根据用户对访问内容的兴趣度删除不感兴趣的页面,消除冗余信息。     

动态多中继协同节点选择算法

为优化协同通信系统的性能,提出了一种动态多中继译码转发(DF)协同节点选择算法MRS-DF.该算法联合考虑节点的剩余能量信息和信道状态信息对网络生存时间进行优化,以获得更长的网络生存时间和更大的信道容量.仿真验证表明,动态分配中继功率时,选择4个中继性能已经达到最优.MRS-DF算法的网络生存时间和信道容量远大于仅考虑...