Text classification using genetic algorithm oriented latent semantic features

In this paper, genetic algorithm oriented latent semantic features (GALSF) are proposed to obtain better representation of documents in text classification. The proposed approach consists of feature selection and feature transformation stages. The first stage is carried out using the state-of-the-art filter-based methods. The second stage employs latent semantic indexing (LSI) empowered by genetic algorithm such that a better projection is attained using appropriate singular vectors, which are not limited to the ones corresponding to the largest singular values, unlike standard LSI approach. In this way, the singular vectors with small singular values may also be used for projection whereas the vectors with large singular values may be eliminated as well to obtain better discrimination. Experimental results demonstrate that GALSF outperforms both LSI and filter-based feature selection methods on benchmark datasets for various feature dimensions.     

An analytical framework for integrated maritime terminal scheduling problems with time windows

Container transport, an integral part of intercontinental trade, has steadily increased over the past few decades. The productivity of such a system, in part, hinges on the efficient allocation of terminal resources such that the container transit time is minimized. This study provides an analytical framework, which entails efficient scheduling of quay and yard cranes, to minimize the time spent by containers at a terminal. A mixed-integer programming model is developed to capture the two-stage multi-processor characteristic of the problem, where each crane has specific time window availability. A genetic algorithm equipped with a novel decoding procedure is developed. The mixed-integer model is tested on a number of problem instances of varying sizes to gain managerial insights.     

基于多混沌系统的彩色图像加密方法

为了提高彩色图像加密的安全性和加密性能,设计了一种基于多混沌系统的彩色图像加密方法.将一个彩色图像分解为R、G、B三个灰度图像,使用MD5算法动态生成加密算法的初始值,然后使用三种不同的基于混沌的加密结构对三个图像进行加密.对R图像使用Feistel结构加密,其中Feistel结构的S一盒由Logistic混沌序列和Hyperhenon混沌序列组合产生;对G图像使用由Lorenz系统产生加密序列对图像进行代替和置换操作的加密结构;对B图像使用由分段线性混沌映射产生加密序列,然后加密图像的加密结构,再把加密后的图像结合起来生成加密后的图像.理论分析和实验结果表明,该加密方法能够较为有效地保证彩色图像加密的安全性.     

动态格点搜索的改进算法用于团簇结构快速优化

结合高效的动态格点搜索(DLS)算法与扰动操作(Perturbation Operation)提出一种新的改进方法(DLS-PO),用于确定团簇的最低能量结构。针对一个特定构型,DLS算法总能给出其对应搜索空间的最规则结构。然而,一次失败的DLS优化将消耗大量的运算资源。为此,采取原子移动和结构旋转的扰动操作成功地改变了构型,再结合后续的DLS操作,提高了优化效率。将该算法用于原子数高达309的Lennard-Jones团簇及100原子NP-B函数铝团簇的结构优化。优化结果显示相比于DLS算法,DLS-PO算法更为高效。     

一种混合的离散细菌菌落优化算法

为了利用细菌算法解决组合优化问题, 提出了一种混合的离散细菌菌落优化算法。根据现有细菌优化算法, 设计一种新的个体编码方式及进化模式, 通过设计种群的自适应调整因子增强个体活力, 并融合禁忌搜索算法, 克服算法易于陷入过早收敛的不足, 并与其他算法在Taillard标准调度测试问题集上比较实验, 验证了算法的有效性。仿真结果表明, 该算法可以搜索到问题的最优组合, 能够有效避免算法陷入局部最优, 取得了满意的结果。     

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。     

空间资源索引与top-k查询研究

以空间资源索引结构R-tree为基础, 考虑人们对空间资源能力指标的要求, 利用道路网络模型进行空间距离的计算, 提出了一种包含能力维度信息的空间资源索引结构和top-k查询算法, 并与传统遍历算法进行对比实验, 验证了查询算法的有效性。     

基于全网能量均衡的WirelessHART图路由算法

如何均衡使用网络节点能量并生成高可靠路由是WirelessHART网络研究的一个难题,为此提出了一种GRAEB（graph routing algorithm based on energy balancing）图路由算法。首先,网络被初始化为连通的图结构,能够提高丰富的冗余路径。网络管理器根据全网节点剩余能量、通信周期、链路分布等因子生成节点鲁棒系数矩阵,节点通过比较邻居的鲁棒系数来选择最优路径。另外,规定了邻居节点数的上限阈值,每次路由更新只保留鲁棒系数最优的邻居。仿真结果表明GRAEB不仅提高了网络可靠性,而且延长了网络寿命。     

基于文档文字特征的碎纸机碎片拼接算法

针对经碎纸机粉碎的文档碎片,提出拼接复原的模型并研制了相应的算法。首先研究文档碎片边界像素特征,据此提出碎片横向拼接的两种算法;然后,研究行高、字体间间距以及字体大小等文本特征,据此提出针对经横向拼接形成的水平残条的纵向拼接算法。最后根据算法编写Matlab程序,并进行实验,结果表明该算法效果良好。