基于多尺度Retinex的自适应图像增强方法

介绍了一种基于MSR的自适应图像增强的方法,能够较好地自动处理由于云雾、雨天等天气原因和光照不足导致的景物不清、视觉质量差和对比度低的图像,提升多种类型的图像视觉质量.通过对实验的结果以及算法的普适性进行比较和分析,证明了该方法是有效的.     

一种基于模糊聚类的构造进化树方法

各种生物之间的进化史可以通过构建进化树来讨论,因此进化树的研究成了一个研究热点。提出将利用DNA序列的4D表示所得相似矩阵视为模糊矩阵,再利用最大树法来构建进化树的方法。该方法不需要多序列比对,计算简单,实验验证了该方法的有效性。     

一类非线性时滞系统的鲁棒间接自适应控制

针对一类不确定非线性时滞系统,基于变结构控制原理,利用多层神经网络逼近的能力,提出具有投影算法的间接自适应控制方案。该方案通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并引入综合误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。理论分析证明跟踪误差收敛到零,仿真结果表明该方法有的效性。     

基于模糊粗糙集信息熵的蚁群特征选择方法

目前针对高维数据特征选择提出的启发式算法多数容易陷入局部最优,无法对整个特征空间进行有效搜索。为了提高对特征域的并行搜索能力,基于模糊粗糙集的信息熵原理,对蚁群模型的搜索策略、信息素更新和状态转移规则等进行了改进,提出蚁群特征选择方法。经UCI数据实验验证,该算法比传统的特征选择算法具有更好的选择效果,是有效的。     

基于模糊理论的非处方药的满意度评价系统

为了帮助顾客从众多对症的非处方药中选出最满意的药品,提出了开发1个基于Web的非处方药满意度评价系统。系统根据顾客提供的典型症状,采用疾病与症状相结合的选药策略,查找出所有对症的非处方药,并以药品安全性、疗效、稳定性、易用性、价格作为评价因素,根据顾客的关注角度和关注程度确定各因素权重,用模型b=W·R对对症药品进行满意度评价,按满意度高低依次推荐。经实际应用,系统推荐准确度在70%以上。     

基于模糊逻辑的信用评判模型

为了解决个人对个人(C2C)交易平台信用评价体系不能正确识别信用炒作行为导致交易数据不能真实反映卖方信用的问题,设计了一种基于模糊逻辑的可信度评判模型.该模型为信用影响因素建立论域以及论域上的模糊集,通过隶属度函数对各个时段交易进行模糊评价,得到信用可信度评判结果.实例数据分析表明:该模型完善了信用评价系统,为用户的交易决策提供了较可靠的评判依据,降低了交易中的信用风险.     

支持多速率自适应的IEEE 802.11网络性能分析

针对基于自动速率回退(ARF)算法的多速率IEEE 802.11网络,给出了ARF算法分析的一种离散时间Markov链模型.模型的建立,考虑了节点在发送过程中,通过Basic与RTS/CTS模式的选择,对是否因为信道传输误码导致的失败进行的区分.利用算法模型,分析了节点在以随机概率选择不同发送模式的方式下,其采用各个传输速率的稳态概率分布,并在此基础上结合协议退避机制的研究,给出了多速率网络系统吞吐量性能的计算方法.通过大量的仿真实验,验证了模型分析方法具有很好的准确性,并讨论了算法以及MAC协议参数设置对网络性能的影响.     

改进FCM聚类算法及其在入侵检测中的应用

针对模糊C-均值（FCM）算法的局限性,提出了一种具有两阶段的模糊FCM聚类改进算法。通过加入点密度函数加权系数和样本特征矢量权重对FCM聚类算法中的目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述。该算法克服了样本分布不均匀和样本特征矢量对分类贡献不均衡的情况,有效地提高了聚类精度。最后利用KDD CUP 99数据集进行实验,结果表明该算法具有良好的可靠性和可行性。     

基于自适应小生境递阶遗传算法的RBF均衡器

递阶遗传算法(HGA)一次只能确定一个最优个体。采用小生境递阶遗传算法,依据进化信息自适应调整小生境区域,在均衡数据误比特率最低,隐层中心聚类有效性最佳的基础上,可以从多个进化优解中确定出最佳结构的径向基(RBF)神经网络均衡器。仿真结果验证了算法的有效性和稳定性。     

基于自适应混合遗传算法的协调控制系统

单元机组协调控制系统是大型火力发电机组的重要组成部分,针对协调控制系统过程的非线性、时变、大迟延、强藕合等特点,常规的机炉协调控制系统策略已经不能满足电网对单元机组协调控制系统的设计要求和控制品质要求。本文利用实数编码自适应混合遗传算法对协调控制系统的PID控制器参数进行优化,得到目标函数的全局最优解。仿真结果表明,文中方法使控制性能得到很大提高。