基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动代理路由算法

针对无线传感器网络移动代理路由问题,提出了Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动代理路由算法。该算法综合了Q学习和蚁群优化算法思想,引入了新的路径选择概率模型,并对最优路径进行了有效的维护。仿真实验结果表明:该算法有效地提高移动代理选路效率,满足不同任务对时延的要求,增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗。     

光强调制型光纤湿度传感器评述

综述了湿度传感器的发展概况;重点分析和介绍了吸收型、折光率变化型及光散射型三类光强调制型光纤湿度传感器的感湿机理与研究成果;展望并讨论了光强调制型光纤湿度传感器的发展趋势和应用前景。     

基于灰色聚类的群决策方法研究

采用非线性变换对区间灰数形式的决策信息进行规范化处理,并由决策者问差异度最小构建优化模型,确定指标权重.考虑到在决策者较多的情况下对决策者进行聚类处理可以提高决策质量,给出了决策者决策信息的灰色关联度的计算方法,并基于灰色关联度提出了对决策者进行分类的灰色聚类算法.在此基础上,提出了对聚类后各决策者类的决策信息集结的决策模型.最后通过一个实例说明了所提出方法的可行性和有效性.     

农药污染土壤的植物修复研究进展

植物修复是土壤农药污染修复的有效途径之一。植物主要通过直接吸收和代谢、根际土壤植物酶促降解和根际微生物对污染物的降解等三种机制去除土壤中残留的农药。本文简述了植物修复的含义和优点,系统地综述了植物修复农药污染土壤的机理,阐述了利用植物对农药污染土壤进行修复的研究成果和应用,并展望了今后需要进一步研究的领域。     

基于SIFT特征检测的图像拼接优化算法研究*

针对复杂场景下图像拼接,误匹配点比例较大时,传统匹配优化算法效率低,合成图像易产生鬼影等问题,在SIFT算法基础上,采用一种新的聚类方法预筛选特征点对,再用RANSAC算法精确提纯,减少算法迭代次数;并提出了改进的基于特征点的最佳缝合线与多分辨率样条法相结合的融合方法,提升了融合图像质量。实验结果表明,经过对以上两部分的改进,算法效率有较大提高,并能有效去除鬼影现象。     

基于关联函数的数据流聚类算法

传统数据流聚类算法大多基于距离或密度,聚类质量和处理效率都不高。针对以上问题,提出了一种基于关联函数的数据流聚类算法。首先,将数据点以物元的形式模型化,建立解决问题所需要的关联函数;其次,计算关联函数的值,以此值的大小来判断数据点属于某簇的程度;然后,将所提方法运用到数据流聚类的在线-离线框架中;最后,采用真实数据集KDD-CUP99和随机生成的人工数据集进行算法的测试。实验结果表明,所提方法的聚类纯度在92%以上,每秒能处理约6300条记录,与传统算法相比,处理效率有了较大的提高,在维度和簇数目方面的可扩展性较强,适用于处理大规模的动态数据集。     

竞争环境下任务分配方法的研究

以博弈论和纳什均衡理论为基础,介绍了一种基于博弈论的竞争环境下的任务分配方法,提出了竞争环境下任务的分配模型框架,引入了Agent能力的概念,并给出了竞争环境下详细的任务竞争算法和资源竞买算法,最后通过实例获得了满意的结果,同时该实例也表明了本模型的合理性和算法的有效性.     

粗碳酸锶精制新工艺的研究

本文研究了以粗碳酸锶为原料,采用混酸分解、碱析、重结晶、复分解等步骤制取高纯碳酸锶的工艺过程。对影响该工艺过程的主要因素进行了探讨,得出了适宜的操作条件并制得高纯的碳酸锶产品。     

对称PMC(SPMC)模型下节点可诊断性研究

在图论和网络科学上,网络故障诊断是目前非常受欢迎的课题之一,影响着多处理器系统的可靠性与安全性。随着多处理器系统规模的急速增长,系统的全局故障诊断模式适用性降低,相应地,局部故障诊断得益于对网络拓扑结构的要求较低,可对网络分块处理,大幅提高了诊断效率,具有更强的适用性,成为了新的研究方向。针对最新的对称PMC(SPMC)模型,研究了网络节点可诊断(局部诊断)的相关性质,提出了新的拓扑结构(拓展树结构),得到了在SPMC模型下网络节点可诊断的条件以及节点可诊断与系统可诊断的关系,并给出了扩展树结构上各节点是否故障的判定定理及详细证明。根据该定理,提出了扩展树结构网络的悲观故障诊断算法ST₂_B-FDA,并应用到超立方体网络中进行仿真实验,验证算法的有效性。该算法时间复杂度仅O(NlogN),远低于一些传统故障诊断算法的时间复杂度,可有效降低诊断成本,大幅度提升诊断效率。此外,所提出算法原理简单,便于实现及应用,也可作为大规模规则网络系统的诊断方法之一。