遗传神经网混合编码方式的研究

对遗传神经网中符号编码方式造成的初始种群分布不均的缺点以及二进制编码方式包含的节点信息不完全的不足进行了分析，并综合二者利弊提出了一种改进的以二进制编码方式为基础的混合编码方式，同时针对这种混合编码方式设计了一套专门的遗传操作算子，克服了两种单一编码方式的缺点，有效地提高了遗传神经网的收敛速度。利用所提出的方法对传统的5-bit Parity基准问题以及沙尘暴天气预测的实际问题进行了仿真计算，比较了编码方式改变前后的收敛速度及分类准确性，仿真结果验证了这种改进的有效性。     

蚁群算法及其实现方法研究

蚁群算法是一种相对较新的启发式方法，通过模拟蚂蚁的觅食行为解决问题，是目前昆虫算法中较成功的例子.蚁群算法的本质是一种并行的、自组织的算法，它可应用于更好地组织大数目实体的相互作用过程，如货郎担问题、车辆绕径问题、排程问题等。该文简述了蚁群算法的起源和发展，总结了蚁群算法的特点和不足及针对这些不足提出的各种改进方法，并介绍了和蚁群算法相关的几种具体应用。最后，文章探讨了蚁群算法研究中仍存在的问题和以后的发展方向。     

计算机病毒的保守模式分析

计算机病毒对计算机世界造成的威胁与日俱增。尽管各种防毒措施,如防病毒软件和入侵检测系统为人们提供了某些帮助,但它们对付计算机病毒的能力有限,存在着检测效率低、病毒的特征检测标识库经常发生变化等问题。该文针对这些问题,通过对计算机病毒的结构和运行机制的研究,提出了计算机病毒的保守模式的概念,并对这一概念进行了深入的分析,如病毒的搜索模式和自我复制模式等。这些模式的描述为病毒的检测和识别,尤其是新型病毒的有效检测提供了一条新的途径。     

一种新的半像素快速搜索算法

提出了一种基于在整像素搜索结果的± 1像素邻域内 SAD函数随着与亚像素全局最小点距离的增加而单调增大的半像素两步快速搜索算法。本算法相继在水平和垂直两个共轭的方向上搜索半像素 SAD值的最小点 ,从而得到运动矢量的半像素分量。同时还采用了在每次计算 SAD值之前按需对块进行插值的方法。仿真结果表明本算法在保持图像质量和码流长度基本不变的同时使运算量下降到原来的一半以下。     

二进制信号传输中随机共振与线性方法的比较

利用随机共振的主动降噪的非线性动力学行为，提出了一种应用随机共振进行二进制信号传输方法，对该方法的合理性作了分析和证明，并就方法的性能与常规的线性方法进行了比较，设计了仿真试验，结果表明，低信噪比传输时，随机共振方法具有明显的优越性。本文的结论不仅扩大了随机共振的应用领域，而且为突破线性方法的极限提供了可能的途径。     

高维空间中用计算街区和棋盘距离的线性组合代替计算欧氏距离

在高维空间中点的超球范围查找问题是 :已知一个高维数据点集 ,输入一个点和半径数值 ,询问所确定超球范围内包含有给出点集中哪些点 .考查了解决这个问题时利用计算街区和棋盘距离的线性组合代替计算欧氏距离的方法 .这一方法由于减少了乘法计算而明显地可以提高效率 .为提高计算精度 ,对如何选择构造线性组合时的系数进行了深入分析 ,提出了使选择系数达到上、下确界或最优值的计算方法 .为提出的方法设计了实现算法并进行了运行实验 .结果表明方法是有效的 ,可以应用到有关高维空间中距离计算的广泛问题中     

一种新的支持向量机多类分类方法

分析了目前的支持向量机多类分类方法存在的问题以及缺点．针对以上问题及缺点，提出了基于二叉树的支持向量机的多类分类方法，并在UCI数据库上进行了验证，取得了良好效果．     

一类货运车辆调度问题的混合禁忌搜索算法

研究了一类货运车辆调度问题 :带时间窗口车辆装卸货问题 .首先给出了该问题的数学描述 ,通过引入快速局部搜索算法来加快禁忌搜索速度 ,提出了一种求解该问题的混合禁忌搜索算法 ,可以大大减少算法的运行时间而不影响解的质量 ,最后利用两个具有现实规模和复杂度的实例来测试 .结果表明 :本文提出的混合禁忌搜索算法是求解该类货运车辆调度问题的有效、快速算法 .     

用于数字图像直方图处理的一种二值映射规则

直方图表示数字图像中每一灰度级与其出现频数间的统计关系，它可给出图像的概貌性描述，而基于直方图修改技术的灰度变换是图像增强的实用而有效的处理方法之一。直方图处理包含均衡化和规定化两种技术。均衡化的目的是使图像像素均匀地分布在所有灰度级上；规定化的目的是将原图像的直方图转变为规定的直方图，以便突出一定灰度范围内的图像。为了进一步提高直方图处理算法的有效性，首先分析了现有的几种数字图像直方图均衡化和规定化算法存在的缺点，然后提出了一种新的二值映射规则(BML)，该规则基于最优控制原理，以直方图误差最小为准则进行灰度映射，实验证明．该规则算法简单，无论是用于直方图均衡化处理．还是用于直方图规定化处理，均较其他映射规则都更为有效。     

基于图理论聚类和二值纹理分析技术的彩色文本图像二值化方法

为了有效地对彩色文本图像进行分割，提出了一种复杂背景下彩色图像中文本一背景分离的新方法。该方法首先应用颜色空间降维以及基于图理论的颜色聚类对彩色文本图像进行聚类，并对应于聚类结果获得一系列二值图像，这些二值图像以及它们之间的组合就构成了二值化的待选结果；然后对与游程直方图以及空间-尺寸分布相关的两类纹理特征进行分析，并结合线性判别分析分类器来从待选的二值图像中选取出具有最佳文本背景分离效果的二值图像。实验结果显示，该方法的：二值化效果比现有方法有显著提高，因而能更有效地对具有复杂背景的彩色文本图像进行分割。