13.1电视图像的数据率 13.1.1itu-rbt.601标准数据率 13.1.2VCD电视图像数据率的估算 13.1.3DVD电视图像数据率的估算 13.2数据压缩算法 13.2.1简介 13.2.2帧内图像I的压缩编码算法 13.2.3预测图像P的压缩编码算法 13.2.4双向预测图像B的压缩编码算法

⚫ 10.1 基本概念 ⚫ 10.2 最短路问题 （一）Bellman最优化原理 （二）Dijustra算法（双括号法） （三）通信线路布施问题 （四）设备更新问题 ⚫ 10.3 最小生成树 （一）基本概念与理论 （二）Kruskal算法（加边法、破圈法） （三）丢边法（破圈法） ⚫ 10.4 最大流问题 （一）基本概念 （二）双标号算法 ⚫ 10.5 最小费用最大流 （一）基本概念 （二）求解算法

一、分治策略 二、分治法示例 二分检索 求两个非降序列合并后的中位数 统计逆序对 三、降低递归算法复杂性的途径  代数变换减少子问题个数  预处理减少递归的操作 四、分治法的时间代价分析 五、各类算法比较

3.1 引言 3.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 3.3 按时间抽取（DIT）的基2-FFT算法 3.4 按频率抽取（DIF）的基2-FFT算法 3.5 N为复合数的FFT算法 3.6 线性调频Z变换（Chirp-Z变换）算法 3.7 利用FFT分析时域连续信号频谱 3.8 FFT的其他应用

分式规划在管理模型中时常遇到,而且在一般情况下变量个数很多。Gilmore和Gomory提出一种算法[1],将分式规划用变形的单纯形法来求解。本文论述了Gilmore—Gomory算法在迭代过程中有可能产生死循环,从而造成计算失败。为克服这个缺陷,本文给出了一种避免死循环的迭代规则,使该算法臻于完善

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

针对板坯重量被事先确定的情况,提出了客户订单重量需求规格和宽度需求规格为区间值的板坯设计问题,建立了最小化板坯数量和总盈余量的多目标板坯设计模型.基于构建的订单-板坯矩阵和板坯相容集合,提出了一种两阶段的板坯设计最优算法,算法的第一阶段实现板坯数量最小化,第二阶段实现总盈余量的最小化.针对提出的算法,给出了最优性质的理论证明以及基于实际数据的应用算例

给出了有理系数整数线性规划的新的改进算法,称为模式化算法。其特点是:首先将此类规划变换(模式化)为一种特殊类型,然后利用其特殊结构建立改进算法。其综合了分枝定界法与割平面法,减少了分枝次数,简化了割平面的技巧

提出一种改进的最大互信息(MMI)准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型(HMM)的参数估计,重新推导了HMM的迭代公式.该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,使得训练数据得到充分利用,提高了HMM的性能.把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,利用改进的光流算法提取面部表情特征向量序列,并利用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器.实验结果表明了该方法能有效提高面部表情识别率,有效解决HMM参数估计问题