一种特征加权FCM算法的图像重建技术研究

针对传统FCM(Fuzzy C-means)算法中初始聚类中心选取的随机性以及对初始值敏感的问题,提出一种基于进化策略的色彩空间加权的FCM聚类算法.通过在RGB(Red Green Blue)色彩空间矢量中设置加权矩阵来补偿各色彩的非均匀性,并采用一种类内最小距离最大的统计聚类算法来初始化聚类中心.实验结果表明,该算法能有效减少颜色量化后的均方差值,保持重建图像的整体层次和局部特征细节,对研究图像处理技术有较强的实际意义.

Abstract：

Aiming at a defect on randomness of the initial clustering center choosing and sensitivity of initial value in tradition FCM(fuzzy C-means) algorithm, a clustering algorithm about FCM of weighted color space based on evolutionary strategy is proposed. By interposing weighted matrix in RGB(Red Green Blue) color space, the color's inhomogeneous is compensated. And by using a statistics clustering algorithm of minimal maximal distance, clustering center is initiated. The experimental results show that the algorithm can decrease effectively the mean square deviation of color quantization, keep overall arrangement of ideas and part characteristic detail in image reconstruction, and has practical value to the study of the image process technology.     

一种新型神经网络广义逆系统

提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法,并给出了其存在性的证明．该方法首先利用神经网络构造被控对象的α 阶逆系统,通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点,无需重新构造广义逆系统．分别对ＳＩＳＯ 和ＭＩＭＯ 非线性系统进行仿真研究．仿真结果表明,在配置极点变换时,利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦．     

基于方案本体的决策模型组装

决策模型组装是智能决策系统中的重要功能。基于本体的决策模型组装在模型之间的匹配上提供了丰富的语义信息,但本体推理的效率造成的响应速度较慢依然是需要解决的问题。本文提出一种基于方案本体的决策模型组装方法,可有效地减少本体建模的复杂度,并设计了相应的算法实现这种方法。     

初始聚类中心优化选取的核C-均值聚类算法

在通常的核C-均值聚类算法中,聚类结果对初始聚类中心敏感,随机选取初始聚类中心时,会使得迭代次数较多、分类结果不稳定.针对该问题提出一种优化选取仞始聚类中心的算法.该方法采用一种改进的最大最小距离算法对原始空间中的数据进行粗分类,将粗分类结果中每类类心作为初始聚类中心,再运用核C-均值聚类算法进行分类.仿真实验结果表明方法能有效减少迭代次数,使分类结果更加稳定,分类识别率也有一定程度的提高.     

模拟退火遗传算法的轮廓线拼接研究

基于断层数据的三维重构是三维数据场可视化技术的主要研究内容,重构物体的三维模型也是分析、仿真的前提.应用模拟退火遗传算法设计和实现了三维物体表面重建算法.通过在遗传算法中融人退火处理操作,提高了种群的多样性,避免了遗传算法中存在的早熟收敛问题,有效地增强了算法的全局寻优能力.此外,提出了一种基于边的最小交叉多边形算法,提高了交叉操作效率.根据轮廓线拼接问题的特点,设计了针对性强的交叉、变异操作.实验结果表明,算法有效地提高了传统的全局法轮廓线拼接算法的效率.     

大规模农田传感器网络通信能耗模型

将无线传感器网络应用于农业中,构成农田监控网络,是实现农业信息化、自动化、智能化的重要手段.然而,农田无线传感器网络具有超大规模、超低成本、拓扑变化复杂等特点,这些特征对网络通信设计提出了更加苛刻的要求.从Heinzelman的无线传输能量模型出发,建立了一个适用于大规模农田传感器网络的通信能耗模型,该能量模型考虑了部署间距、传输半径以及数据包大小对系统总能耗的影响,获得了在传输间距z确定情况下,求最佳传输半径R的计算方法.同时,仿真分析了不同部署半径、不同网络规模对全网查询能耗的影响.     

对一种公平非否认协议的新改进

Zhou-Gollmann协议是一种公平非否认协议,近年来得到广泛讨论.Kim发现该协议在时限公平性方面存在缺陷,针对该缺陷提出一种改进的协议,但其改进方法高度依赖于网络时钟的同步.通过详细分析,发现在缺乏时钟同步时Kim的改进协议也可导致不公平.针对此问题,提出一种新的改进方案.新的改进消除了协议对时钟同步的依赖性,保持了协议的公平非否认性,且不会降低协议的效率.     

一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法

将并行计算的思想融入基于粗糙集理论的快速属性约简中,提出了一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法.该算法在保证约简结果是Pawlak约简的情况下,将属性约简任务划分到多个处理器中同时处理,从而大大提高了属性约简的效率.仿真实验结果说明了该算法的高效性.     

动态SVDD算法及其应用

针对当前SVDD算法由于过大的优化规模导致检测计算时间过长的问题,提出了动态SVDD算法.通过分析在进行检测工作时新加入检测对象对正域边界的影响,提出:采用核方法形成的边界可近似替代折线所形成的边界.这样,加入新检测对象后,新的边界就只与新的样本点和之前的边界有关,从而可以大大减小优化规模,提高检测的效率.     

P2P入网机制研究

P2P节点入网机制是构建P2P网络的基础.不同拓扑结构的P2P网络,节点加入机制也各不相同.提出了4种P2P入网模型,给出了相应的性能指标,对P2P入网机制进行分析、对比,有助于P2P网络自组织构造的进一步研究.