求解TSP问题的改进模拟退火遗传算法

巡回旅行商问题（TSP）是最典型的NP的难题,遗传算法（GA）是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列,一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想,提出了贪心的3PM交叉算子,同时又引入退火选择方法,形成一种新的模拟退火遗传算法GCBSAGA（Greed Cross-3PM Based on Simulated Annealing Genetic Algorithms）。该算法还将模拟退火算法与遗传算法相结合,使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能,很容易收敛到全局较优解;后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解,充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能,最终收敛到全局最优解。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,GCBSAGA在实例eil76、eil101、pr144、st70均找到了比TSPLIB提供的最优路径更优的解。     

基于ETM遥感影像的海岸线提取与验证研究

利用ETM遥感数据,以黄河三角洲为研究区域,运用边缘检测方法中的Soble算法和修复归一化水体指数法（MNDWI）两种方法对该地区的两种海岸线类型--人工海岸和淤泥质海岸进行海岸线提取研究,并验证评价海岸线提取效果。结果表明,Soble算法提取的海岸线准确度更高,在淤泥质海岸提取中表现更为明显,相对误差由0.025%降低为0.018%。     

合成随机信息系统的属性约简方法

基于一般随机信息系统上的属性约简方法讨论合成随机信息系统上的属性约简问题,分析它与原随机信息系统上属性约简问题之间的联系,并尝试讨论其上、下近似算子之间的关系,发现合成随机信息系统上的协调集可以通过两个原随机信息系统的协调集来构造;另一方面从包含度的角度讨论属性约简问题,验证合成随机信息系统上的包含度和原随机信息系统上包含度之间是否存在等价关系。最后通过实例验证了得出的结论。     

基于鼻子相对位置的头势识别技术

针对一些通过头部姿势进行控制的智能设备,提出了基于鼻子相对位置的头势识别技术,并利用图像灰度化、均衡化、卷积、二值化等识别出鼻子位置,然后基于人体功能学特征,根据鼻子在人脸中的相对位置来判定人的头部姿势的实现方法。     

基于鲁棒主成分分析的Canny边缘检测算法

为提高图像边缘检测的准确性和鲁棒性,提出一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)的Canny边缘检测算法。该算法对图像进行RPCA分解得到图像的主成分和稀疏成分,利用Canny算子对主成分进行边缘检测,从而实现对图像的边缘检测。该算法将图像的边缘检测问题转化为图像主成分的边缘检测问题,消除了图像信息中“污点”对检测结果的干扰,抑制了噪声。仿真实验结果表明,该算法在边缘检测的准确性和鲁棒性方面优于Log边缘检测算法、Canny边缘检测算法和Susan边缘检测算法方法。     

基于单亲遗传算法和导向算子的图像分形编码

基于图像的近距自相似性,用一种采用实数编码的单亲遗传算法完成图像分形压缩中的最优码本匹配,针对含有边缘的Range块的匹配,通过一个导向算子使边缘R块的最优匹配搜索沿着图像的边缘进行。实验结果表明,相对于基本分形压缩算法,在基本保证解码图像主观质量的前提下,该方法的速度提高了约60倍。     

一种基于三维医学图像的对比度模糊增强算法

由CT、MRI断层切片重建出的三维医学图像可以划分为目标区和背景区两部分,进行医疗诊断的信息主要集中在目标区,因此在图像进行处理时应合理区分两部分并采用不同的方法进行处理。文章针对这一问题,提出了一种三维医学图像的对比度模糊增强算法;该算法能够将三维图像目标区与背景区分开,并单独对目标区进行模糊增强处理。实验表明了该算法的有效性和可行性。     

基于极大模糊熵原理的模糊推理反向三Ⅰ算法

提出了用模糊熵来度量反向三Ⅰ模糊推理结果的模糊程度,给出了模糊熵反向三Ⅰ原则,讨论了FMP和FMT问题的模糊熵反向三Ⅰ支持算法解存在的条件,分别给出了几个常见蕴涵算子的FMP问题与FMT问题的模糊熵反向三Ⅰ解的计算公式.     

一种MRI图像中自动检测肿瘤大小的新方法

MRI用于诊断脑部肿瘤、制定手术计划以及评估手术疗效等时,肿瘤大小的自动检测十分重要,其中的关键技术是检测出肿瘤部位的封闭边缘。虽然现在已有许多边缘提取算法,但这些方法应用于医学图像时很少能同时满足速度快、定位准、去噪好等要求。本文提出采用数学形态学和线形广义模糊算子相结合的方法检测肿瘤边缘,再根据检测结果得到的肿瘤部位轮廓计算肿瘤大小。试验表明,该方法在MRI图像中实施,取得了满意的效果。     

SISO非线性系统H_∞控制:Volterra级数法

首先基于Volterra级数理论 ,将一般的SISO离散系统非线性算子表示为n阶Volterra线性算子级数 .其次 ,将线性系统H∞ 控制的插值理论与斜Toeplitz优化算法应用到每阶Volterra线性算子中 ,并利用算子论中交换提升理论的结果 ,求出相应的n阶Volterra算子的最优补偿参数 ,这些最优补偿参数的级数是局部稳定的非线性算子 .通过此算子即求出最优H∞ 控制器 .最后给出具体设计步骤 ,并进行了仿真研究 .