两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

LDE融合光谱回归分类的光照变化人脸识别

针对光照变化人脸识别问题中传统的光谱回归算法不能很好地进行特征提取而严重影响识别性能的问题,提出了局部判别嵌入优化光谱回归分类的人脸识别算法。计算出训练样本的特征向量;借助于数据的近邻和分类关系,利用局部判别嵌入算法构建分类问题所需的嵌入,同时学习每种分类的子流形所需的嵌入;利用光谱回归分类算法计算投影矩阵,并利用最近邻分类器完成人脸的识别。在两大人脸数据库扩展YaleB及CMU PIE上的实验验证了该算法的有效性,实验结果表明,相比其他光谱回归算法,该算法取得了更高的识别率、更好的工作特性,并且降低了计算复杂度。     

融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法

针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题,提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段,调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集,根据预合并系数进行簇间合并,通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度;接着使用蚁群系统对解空间进行优化,同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组,增加解的多样性,进一步固定迭代次数进行比较,若邻域区间重组解质量优于当前优化解则进行推荐处理,提高解的精度;当算法停滞时,引入调整因子降低各路径信息素之间差异以增强蚂蚁搜索能力,有助于算法跳出局部最优。实验结果表明,在面对大规模问题时,算法的精度在3%左右,该方法相比传统方法可以有效提高解的精度和收敛速度。     

基于k-最近邻筛选的BMA集合预报模型研究

针对冗余训练样本会降低BMA参数求解效率与精度问题,本文提出在BMA运算之前采用k-最近邻(k-nearest neighbor)算法筛选有价值训练样本,并用于BMA参数求解的改进模型。模拟试验在淮河王家坝站进行,分别以k-最近邻筛选、不筛选两种方案为BMA提供训练样本,统计分析两种方案中王家坝站流量模拟结果,评价BMA改进法的性能。模拟结果显示,采用k-最近邻样本筛选方法后,BMA模型对洪水过程以及洪峰的预报精度提升明显;概率预报结果的离散程度降低的同时,可靠性程度获得提升。k-最近邻样本筛选方法的引入,能够有效去除BMA模型训练样本中的冗余数据,以少量的样本获得更可靠的模型参数,改善集合预报性能。     

基于最近插入法的X公司物流配送路线优化方案研究

高效合理的配送作业是物流系统顺利运行的保证,配送线路的合理安排对配送速度、配送成本以及配送效益影响很大。本文首先对物流配送的相关理论进行概述,然后以X公司的配送现状为例,运用改进后的最近插入法对配送线路进行优化,提出优化的配送方案。     

一种融合多帧ICP和图优化的算法研究

当前基于迭代最近点拼接的同时定位与建图算法,存在误差积累、无法满足大范围定位精度的缺陷。为此,提出一种融合多帧迭代最近点和图优化的算法。在时域上处理点云拼接问题,将单帧迭代最近点算法推广到多帧进行最近点迭代,提取同一地点在不同时刻的数据特征,形成多个封闭循环,再运用基于最小二乘的图优化方法对点云拼接后的全网数据进行全局优化,消除累计误差,提升整体的定位精度。采用鲁巷和密歇根的数据进行测试,结果表明,该方法在一定程度上减少了匹配误差,平均误差为1.0m,最小误差为0.2m,可以满足大范围同步定位与建图的精度需求。     

基于Voronoi图的连续反向最近邻查询

为解决动态环境中移动点的连续反向最近邻查询问题,将连续反向最近邻查询分为单色和双色2种情况进行研究。利用移动点Voronoi图,分别给出单色连续反向最近邻查询算法、双色连续反向最近邻查询算法以及相关定理,对算法正确性和可终止性进行证明,分析算法时间复杂性。按照移动点Voronoi图的拓扑结构是否改变分为2种情况,分析每种情况下候选所在区域的变化,在变化区域内进行Voronoi图的重构,得到对应的解决方法。在多数情况下,该算法只需生成局部移动点的Voronoi图即可找到结果,减小了连续反向最近邻查询的代价。     

基于自旋图和ICP算法的3D实体签名算法

针对已有的3D实体真实性认证方法中实体的标识不与实体自身绑定且难以验证的问题,提出了一种面向3D实体的签名算法。给出了3D实体签名算法的设计思想、签名产生算法以及签名验证算法。在粗配准和精匹配阶段分别通过自旋图(Spin Image)和ICP(Iterative Closest Point)算法对签名表面和待测表面进行匹配,从而提高了验证的准确率。对所设计的签名算法进行了实验仿真,所获得的迭代误差和匹配率表明该算法可以区分原始和伪造的签名表面,进而证明了算法的有效性。     

基于曲面形变的三维人脸样本配准

三维人脸样本是人脸识别、人脸动画等领域进行模型训练、算法设计及性能比较的重要数据平台。为了提高三维人脸样本的配准效果和配准速度,提出一种基于曲面变形的三维人脸样本配准方法。该方法通过对标准化样本实施一系列的变形操作来建立原始样本与标准样本之间的对应关系。然后基于该对应关系对原始样本进行配准处理,在处理过程中使用统计方法对样本上的毛刺点和空洞进行修补。实验结果表明,使用该方法可以快速、有效地对不同格式的原始样本进行配准。     

动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

受限区域内的单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、数据的相似分析和推理、空间数据库等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,详细研究了动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法。基于计算几何中的Voronoi图给出了VOR_IN_CRSCNNC算法、VOR_EX_CRSCNNC算法和VOR_DE_CRSCNNC算法。进一步进行了实验比较和分析。理论研究和实验分析表明,所提出的算法在查询过程中减少了数据逐一筛选和判断的冗余计算,在处理空间数据量较大、初始受限区域数据量较多、受限区域形状较为复杂的单纯型连续近邻链查询方面具有较大的优势。