基于马尔可夫模型的JPEG图像隐写分析

论证了通用图像隐写分析是一个类间很聚合、类内很分散的2类模式识别的困难分类问题。提出一种基于JPEG图像量化DCT域的块内和块间2个马尔可夫链获得高维特征,给出2种高维特征的分类器,即改进贝叶斯分类器和CNPCA分类器,后者简单而性能略低,但仍略优于SVM分类器。针对4种公认的JPEG隐藏数据方法,即F5, Outguess, MB1和MB2进行隐写分析,在CorelDraw图像库上做实验,取得了较好的效果。     

BP神经网络的改进算法及其应用

BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时,将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率。     

改进的猴王遗传算法求解组合拍卖最优竞胜标

应用遗传算法求解第一价格封闭组合拍卖问题,编码及约束条件复杂,在交叉和变异的过程中容易产生大量不可行解,并且在选择和精英保留中,一些局部最优点(早熟点)对应的个体容易被大量复制,使群体多样性下降。该文就以上的问题,改进了原有遗传算法求解组合拍卖最优竞胜标的方法,并采用了猴王遗传算法的精英保留策略。实际计算证明本算法编码方式自然并且直观表达了个体和标的的关系。在交叉和变异算子中,产生不可行解的数量下降,更积极的保存了上一代进化的部分成果。而改进猴王遗传算法的精英保留策略,使算法能够以高概率跳出早熟,达到算法速度与准确的平衡。     

基于聚类方法的软件设计与应用

通过对聚类算法和技术的研究,设计和研制了层系优化配套软件,并应用到油田的开发层系细分与优化.通过分析东辛地区沙河街组的沙二段8-11砂层组8个小层的实体属性,用研制的细分开发层系软件对辛16断块的层系进行划分与组合评价,最终优选出合理的开发层系组合,表明了聚类方法技术在油藏高含水期细分开发层系中的可行性和科学性.     

基于改进的Capon滤波器组谱估计新方法

为了解决Capon滤波器组谱估计方法在α稳定分布噪声下性能出现退化的问题,提出了一种改进的Capon滤波器组谱估计方法,利用分数低阶协方差(FLOC)对传统的Capon滤波器组进行重构.由于分数低阶协方差的作用范围是0＜α≤2整个分数低阶空间,因此在α稳定分布噪声下其谱估计性能比基于二阶统计量方法的谱估计性能更好.计算机仿真结果显示了这种方法的优越性能,并且在高斯噪声环境下,其性能与二阶统计量下的方法类似.     

医用电子鼻气体传感器阵列优化方法

电子鼻气体传感器阵列存在冗余和相关,将对分类识别效果产生影响。提出并实现了一种新的医用电子鼻气体传感器阵列优化方法,利用改进遗传算法设定气体传感器的重要性系数,以去除传感器阵列的冗余和相关,提高系统的判别能力。新的方法分别用于五种乳癌特征气体和七种伤口病原菌检测,使正确识别率得到较大提高。     

永磁直线同步电动机的IGA优化设计

永磁直线同步电动机在远距离、大推力应用场合中需要的中枢绕组和永磁体多,系统造价较高。针对该问题,文章以经济指标为目标,采用自适应参数调整和适应值定标相结合的改进遗传算法,通过选取优化变量、确定约束条件及目标函数,实现了永磁直线同步电动机的优化设计。对优化前后的电动机各性能指标进行分析比较后得出,该优化方法能够改善电动机的综合性能指标,提高电动机的推力,减小电动机的体积,从而降低了电动机的制造成本。     

遗传算法在0/1背包问题中的应用及研究

遗传算法作为一种优胜劣汰的自然规律,可应用于人工智能、机器学习等多个方面。本文将遗传算法应用于0/1背包问题,首先介绍简单遗传算法,通过实验数据分析遗传算法在搜索范围、收敛速度和精度等方面的不足,进而基于贪心算法、适应度函数及遗传算子,修正可行解和不可行解,逐步改进遗传算法,防止算法陷于局部最优,提高算法的全局搜索能力和收敛速度。最后通过实验数据,比较简单遗传算法和改进遗传算法的实验结果,证明改进遗传算法在0/1背包问题应用中的精确性和高效性。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

基于样本扩充和特征优选的IGWO优化SVM的变压器故障诊断技术

为了增强变压器故障诊断模型对不平衡样本的学习能力从而提高少数类故障样本的识别精度,提出了一种基于样本扩充和特征优选的融合多策略改进灰狼算法(improved grey wolf optimizer with multi-strategy, IGWO)优化支持向量机(support vector machine, SVM)的变压器故障诊断技术。首先,使用基于K最近邻过采样方法及核密度估计自适应样本合成算法的混合过采样技术对少数类样本进行扩充得到均衡数据集,并在此基础上采用方差分析对变压器候选比值征兆进行特征优选。然后,通过改进灰狼优化算法(grey wolf optimizer, GWO)初始化策略、参数及位置更新公式,并引入差分进化策略调整种群,提出了融合多策略的改进灰狼算法。最后,构建了一种基于混合过采样技术的IGWO优化SVM的变压器故障诊断模型,并通过多组对比实验验证了所提方法能够有效增强模型对少数类故障样本的识别能力,并提升模型的整体分类性能。