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利用最大片断长度MFL(MaximumFragmentLengthproblem)模型研究创建者序列重建问题的算法.首先提出一种求解该模型的启发式算法HF,该算法采用向前探测技术确定列值,并充分利用重组体列向0、1取值比例,以及该比例与创建者矩阵的列向0、1取值比例的相关性等启发式信息.其次,通过引入基于HF算法的遗传算子,提出一种重建创建者序列的单亲遗传算法PGMFL.实验结果表明,在相同的时间约束内,PGMFL算法能获得较其他算法更少的断点个数和更长的片段平均长度,是求解创建者序列重建问题的一种有效方法. 相似文献
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最小创建者集合问题(the Minimum Founder Set problem,MFS)是求解重组体的嵌合体结构或创建者集合的有效模型,提出一种求解该问题的构造性启发式算法H-MFS.在嵌合体中的最小片断长度须不小于L的模型约束下,各重组体的前L列之间及最后L列之间均不能出现断点.基于这个思想,该算法将创建者序列的基因位点分成三个部分分别构建.采用两组真实的生物数据对算法进行测试分析:1.Kreitman的果蝇乙醇脱氢酶数据;2.国际人类基因组单体型图计划发布的CEU种群样本.实验结果显示,该算法能快速有效地求解MFS问题,并且当重组体的SNP位点个数取值较大时,H-MFS仍具有较高的执行效率,有很好的实用价值. 相似文献
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针对一些超分辨率重建算法鲁棒性差、边缘保持能力有限、降噪效果不理想等不足,提出一种基于最大后验概率估计的边缘增强型非局部模型超分辨率重建算法。算法引入了非局部模型,并将图像的边缘信息加入模型系数的计算中,是对基于BTV(bilateral total variance)模型超分辨率重建和基于MRF(Markov random field)模型超分辨率重建的有效改进,提高了算法的鲁棒性、边缘保持能力和降噪能力。实验结果表明,该算法性能稳定,在信噪比较低情况下也能保持图像的边缘信息,取得比较好的重建效果。 相似文献
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图像超分辨重建是从一系列降质的低分辨率图像中获取高分辨率的图像。在最大后验概率算法基础上提出了一种基于马尔可夫随机场的超分辨率重建算法,并通过迭代条件模型实现超分辨率图像重建。实验结果表明,与传统的超分辨率重建算法相比,该算法是一种快速的计算最大后验概率的方法,采用Potts-Strauss模型作为图像的先验概率密度函数,经过五、六次的迭代就能达到理想的迭代效果,解决了最大后验概率算法计算量大的缺点,是一种高效的超分辨率重建算法,具有一定的实用价值。 相似文献
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该文从系统论的观点出发,将由投影重建图像中的变换看成空间变化的动态系统模型。基于所建立的连续模型,首先对传统算法的优劣点作了分析比较,接着介绍了基于小波的多分辨分析在图像层析重建中的运用及发展;基于离散模型,从信息论的角度将级数展开法归于单目标优化成像算法,同时介绍了多目标优化理论并对其中多目标熵优化理论的最新发展作了着重探讨。 相似文献
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基于改进的神经元网络的图像恢复与重建新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文简单介绍了最早的图像恢复的神经网络方法,Lambertian反射模型虽可用于图像的恢复与重建,但它有很大的局限性。为此,本文给出了一种基于改进的神经元网络的新型反射模型,用于三维图像的恢复与重建,此新法不需知道光源方向,经实验证明,具有计算快捷且图像识别精度高的特点。 相似文献
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该文提出了一种基于多帧的NEDI超分辨率图像重建算法。该算法先利用POCS方法将多帧序列的运动估计补偿到低分辨率图像中,然后再利用NEDI方法对补偿后的图像进行超分辨率图像重建,通过实验仿真证明该算法是有效的。 相似文献
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基于SFS方法的三维表面重建算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
SFS(由明暗恢复形状)方法研究是计算机三维视觉研究领域中的一个重要分支.以朗伯体光照漫反射模型为基础,对物体表面图像明暗恢复其表面高度和梯度的抽象模型进行分析,研究基于朗伯体定律求解受光点梯度的算法及SFS方法的实现原理. 相似文献
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布尔序列分类作为一类特殊的分类问题在以往很少被予以专门的研究.本文首先定义布尔序列的属性序化和分片映射的概念,在此基础上提出一种称为序化分片映射(OPM)的降维方法,并将此方法与KNN算法结合提出了一种KNN的改进算法(OPM-KNN).实际数据的实验和分析表明,在降维方面,本文OPM方法与传统PCA方法效果相当,速度有较大提高;在分类方面,本文改进KNN算法与传统的KNN算法相比,分类准确度相当,分类速度增快. 相似文献
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常用的解决电路布线问题的算法的时间和空间的复杂度都是O(n2)。这里n为一块电路板的上端(或下端)接线柱的个数。现给出一种时间复杂度为O(nlogn)的新算法。改进了传统的算法。 相似文献
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子集和问题的改进算法 总被引:4,自引:0,他引:4
Due to the importance of the subset sum problem in cryptosystem,in the past two decade,much ellort has been done in order to find techniques that could lead to practical algorithms with reasonable running time. Based on the two-list four-table algorithm ,this paper proposes an improved algorithm for the solution of subset sum problem. To find a solution for the n-element subset problem,the proposed algorithm needs O(2^n/2-g) memory,1≤ε≤n/4,and in O(ε(2^n/2)) time. The theoretic analysis and the computational experiments show that our proposed algorithm can solve the subset problem instances that can‘t be solved before ,thus it is an improved result over the past researches. 相似文献