CUDA平台下信息熵多种群遗传算法设计

为了进一步提高信息熵多种群遗传算法的计算效率,缩短计算时间,提出了一种基于CUDA平台的信息熵多种群遗传算法。通过分析原算法的并行因素,结合CUDA开发平台,对原算法进行适合GPU加速的并行化处理,实现了遗传算子、惩罚函数和空间收缩因子等的并行计算,有效地提高了算法效率。例题数值测试表明,在保持了快速收敛特性和计算精度的前提下,CUDA并行算法相对于原算法具有很高的加速效率。     

一种改进的保留图像细节信息的图像增强化方法

本文通过分析传统直方图均衡化的思想,得出在传统的直方图均衡化处理过程中由于图像的灰度级合并处理造成图像灰度级丢失继而使原图像细节信息损失,使增强后的图像边缘模糊,效果不理想。由此,本文给出了一种在图像经过均衡化处理后可以增加图像灰度级保留图像细节信息的方法。即先提取原目标图像中的高频细节成分,然后将其与原目标图像经直方图均衡化处理后的结果做叠加。经试验验证,与传统的直方图均衡化[1,2]算法相比,本文算法处理后的目标图像在增强了整体对比度的同时也保留了原图像的细节信息,能达到比较理想的增强效果。通过采用本文提出的改进算法,可以有效的实现图像增强的同时尽可能的保留图像细节信息的效果。     

基于支持向量机的无人机定位信号分离算法研究

为了解决无人机(UAV)无源定位中难以从多径干扰严重的环境中提取无人机定位信号的问题,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的无人机定位信号分离算法,在SVM模型训练时,通过计算无人机相邻数据集之间的欧氏距离获取信息熵,为SVM映射高维空间提供模型数据.在此基础上,加入映射函数阈值软边界,使模型具有参数自适应调整能力,来适应无人机运动灵活所导致的数据差异.最后构建了观测者操作特性曲线获取无人机定位信号分离结果.仿真结果表明所提算法能够有效分离无人机定位信号与噪声,在多径干扰严重的情况下具有较高的信号分离准确率.     

一种高效的网络流记录表示方法

带宽和应用不断发展,迫切需要对应用业务的精细化网络流量进行持续监测.NetFlow的表示方法存在数据组织效率低等问题,导致传输开销过大、历史数据存储空间爆炸增长;聚合NetFlow表示方法又带来大量信息丢失.寻找一种高效的网络流记录表示方法对满足网络测量有着非常重要的意义.提出了一种新的方法——基于对象和应用的流量特征统计描述(TABSI),该方法以单位时间周期内各个监测对象在不同应用下的流量统计、流数目统计及分布为流量信息的基本描述单位,周期性地导出该信息来描述链路流量特征.理论分析表明TABSI比聚合NetFlow记录包含更多的信息量,能够很好地描述网络行为;且TABSI历史数据有效性更强.现网运行测试表明该方法可使传输数据量减少、存储组织高效查询分析更快、存储空间大大减少.     

一种基于信息熵的信息系统属性约简算法*

粗糙集中找到最小属性约简是一个NP-hard问题,本文根据知识信息熵的定义和性质,定义属性重要性,分析其性质,得出核的求法,给出约简的判定定理,提出了一种基于信息熵的属性约简算法。该算法采用启发式搜索法,先计算属性重要性,求得核,再以核为起点,以属性重要性大小为启发式信息,选择属性,求得最小约简。理论分析和实际计算表明,该算法简明有效。     

区域加权信息熵及其在图像特征提取中的应用

图像特征提取是当前基于内容图像检索领域的研究重点,然而单纯基于信息熵的图像特征提取方法无法体现图像内容的位置信息.分析现有的基于颜色-空间图像特征提取算法的基础上,结合图像信息熵概念与图像分割算法,提出了一种新的图像信息熵描述方法,即区域加权信息熵,并证明了区域加权信息熵的若干性质.采用信息熵性能评价指标从概率的角度描述因权值变化而引起的图像信息熵分布的变化,并考虑应用的兴趣区域以及权值粒度从而确定合理权值.实验表明区域加权信息熵方法比单纯信息熵方法描述图像内容准确率提高了50%以上.     

一种用于多峰值函数优化的算法研究

针对基于信息熵计算抗体浓度存在的缺点,以及基于欧氏距离计算抗体相似度非常复杂,定义了一种计算抗体相似度和选择概率的新方法,并在生物免疫机理基础上借鉴遗传算子给出了一种改进的免疫遗传算法.最后进行了仿真实验,实验结果表明,所提算法的收敛性能较好,搜索速度得到了极大地提高.     

一种用于非线性函数逼近的小波神经网络

提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络，给出了网络的参数训练方法。从信息熵的概念出发，改进了网络参数训练的目标函数，并利用引入动量项的最速下降法训练网络权值、尺度因子和平移因子。仿真实验表明，该小波神经网络用于非线性函数逼近时优于同等规模的BP网络，且其训练方法亦具有收敛速度快、逼近精度高等优点。     

数据挖掘ID3决策树分类算法及其改进算法

本文通过数据挖掘对传统ID3决策树分类算法及性能进行分析研究,‘利用高等数学中的微分理论知识,改进和优化了ID3算法中的运算速度和选择测试属性偏向问题,并进一步给出了改进算法的伪代码．