遗传算法在运输问题中的应用

A parallel algorithm for sloving transportation problems is presented. This algorithm avoids the difficulty that simplex algorithm cant parallel and cant solve integral problems. The crossover and mutation operator are effective for optimization problem of matrix constraints.     

基于统计的车牌字符识别

车牌字符分割后的字符识别是车牌识别系统的技术关键,目前字符识别的主流技术方法为基于字符特征提取的神经网络识别。目前国际上对字符识别技术有了较为成熟的研究成果,但是,这些技术尚不能对中国机动车牌中的汉字部分进行识别。本文将对车牌的汉字识别技术提出基于统计的识别方法,并对汉字的特征提取提出相应的技术方案。     

基于近邻套索算子的磷虾群算法

针对标准磷虾群算法（KH）在求解复杂函数优化问题时局部搜索能力差,开采能力不足的问题,提出了一种基于近邻套索算子的磷虾群算法（NLKH）。该算法将一种新的近邻套索算子加入了标准磷虾群算法,使得处理复杂函数优化问题更加有效。近邻套索算子通过比较磷虾个体之间的欧式距离来选取目标磷虾对,然后通过在优质个体附近加速操作产生新磷虾个体和剔除劣质磷虾个体的方式,提高了磷虾个体局部搜索的能力。通过比较PSO算法、KH算法、KHLD算法、NLKH算法在10个测试函数上的结果表明,NLKH算法相较于PSO算法、KH算法和KHLD算法有着更强全局搜索能力,寻优精度更高,收敛速度更快,稳定性更好。并且NLKH算法相较于KH算法和KHLD算法有着更强的局部勘测能力,开采能力更强。     

基于边缘流的多尺度运动目标检测

针对车流量检测问题,提出了一种新的基于多尺度向量区域的目标检测方法。该方法能明显地提高图像分割的质量,并且不需要详细的规模选择和边缘跟踪。首先在多尺度空间范围内计算边缘流向量区域;然后在大尺度空间范围内检测边缘,同时在小尺度空间定位这些边缘,抑制阴影、杂物、噪声等非目标物体;最后根据判定准则检测出运动车辆。     

地面最短路径生成系统的开发

在给定的地形上,求连接两点间的最短路径是许多工程规划中的重要问题。介绍了解决这一问题的新方法,并介绍了基于此方法开发的软件系统。通过简单的操作,即可求得令人满意的路径。     

基于模拟退火的DEAS算法

针对动态编码搜索算法(DEAS)求解全局优化问题容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于模拟退火思想的动态编码随机搜索算法。算法的静态数据结构是二进制矩阵,矩阵每一行代表问题的一个维度;动态过程包括增加串长执行搜索和在最优方向的引导下探索两个基本过程。数值实验的结果表明,对非线性的和不连续的多维函数,改进随机算法的性能要优于原始DEAS算法,具有对初始解强的鲁棒性和更强的跳出局部最优解的优点。     

基于车体对称及颜色聚类的车牌自动定位方法*

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个关键问题。提出了一种综合考虑车体对称特性以及采用颜色聚类的高效车牌定位算法。该算法首先对待分析图像所属的场景进行识别,自动将图像分类为白天场景类或夜晚场景类;然后针对不同场景图像使用不同的车牌定位方案进行处理。对夜间场景中的车牌采用二次定位法,而对白天场景中的车牌采用结合车体对称轴定位并考虑车牌区域文本特征的方法。实验结果显示,该方法对图像场景分类以及车牌定位的总体准确率都达到了95.7%。     

彩色图象去噪方法探讨

应用二值图象的腐蚀和膨胀运算原理,提出了一种基于象素点识别并利用领域结构对其进行着色的彩色图象“去噪”方法,数值实验结果令人满意,在实验部分,将该方法与单纯的彩色腐蚀滤波进行了对比和分析,证明这种方法更为有效,可行。     

改进的基于层次距离的基因表达式编程特征选择分类算法

针对一般特征选择算法未能揭示数据特征与数据类别之间的可解释性映射关系的问题,在基因表达式编程（GEP）的基础上,通过引入初始化方法、变异策略以及适应度评价方法,提出了一种改进的基于层次距离的GEP特征选择分类算法（FSLDGEP）。首先,利用定义的选择概率有导向地初始化种群个体,从而增加种群中有效个体的数量;其次,定义个体的层次邻域,使种群个体基于其层次邻域进行变异,并解决了变异过程中的盲目无导向性问题;最后,将维度缩减率与分类准确率结合起来作为个体的适应度值,从而改变种群单一优化目标的进化模式,并平衡两者之间的关系。在7个数据集上进行5折交叉和10折交叉验证,所提算法给出了数据特征及其类别之间的函数映射关系,将得到的映射函数用于数据分类。与森林优化特征选择算法（FSFOA）、邻域软边界特征选择算法（NSM）、基于邻域有效信息比的特征选择算法（FS-NEIR）等对比算法相比,所提算法的维度缩减率在Hepatitis、WPBC（Wisconsin Prognostic Breast Cancer）、Sonar、WDBC（Wisconsin Diagnostic Breast Cancer）数据集上得到了最好结果;与对比算法相比,所提算法的平均分类准确率在Hepatitis、Ionosphere、Musk1、WPBC、Heart-Statlog、WDBC数据集上得到了最好结果。实验结果验证了所提算法在特征选择分类问题上的可行性、有效性和优越性。     

彩色图像去噪方法的研究

通过将彩色图像转化成数字图像,应用二值图像的腐蚀和膨胀运算,实现了彩色图像的去噪。数值实验的结果令人满意。此外,给出了不同结构填充元素对同一幅彩色图片进行去噪得到的不同结果。通过实测证明这种方法是有效、可行的。