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基于马氏距离和模糊C均值聚类算法提出了一种数字彩色图像抠图算法.该算法首先对彩色图像像素的红绿蓝三种彩色分量进行正则化处理;然后在正则化图像背景中选取适当的掩膜作为样本集,计算各像素与样本集之间的马氏距离;再利用模糊C均值聚类算法对计算出的马氏距离进行分类;最后利用填洞操作提高抠图质量.对八幅彩色数字图像进行对比实验,结果显示本算法可以自动抠图,且结果优于马氏距离算法、Grow-Cut算法和正则化线性回归算法的相应抠图效果
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针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高
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7.1统计与计数问题算法 7.2 累加/累乘求和与求积问题算法 7.3 解决不确定性问题的穷举算法 7.4排序问题算法 7.5数值积分算法 7.6多项式计算问题算法 7.7非线性方程求解问题算法 7.8产生随机数算法
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针对实时相关运动模式挖掘应用的需求,提出了一种实时地发现关闭蜂群模式的簇重组算法(CLUR).该算法维护一个候选蜂群模式列表,在每个时间戳采用基于密度的聚类算法对移动目标进行聚类,根据聚类结果组合所有的最大移动目标集,记录相应的时间集,然后构建候选蜂群模式,并更新到候选列表.算法给出了三种更新规则和一种插入规则,用于实现候选蜂群模式列表的更新,同时降低了候选列表的冗余度,提高了算法的效率.在每个时间戳结束时可通过关闭检测规则实时地发现当前时刻的关闭蜂群模式.在合成数据上的综合实验验证了CLUR算法的正确性、实时性和高效性,CLUR算法适用于实时相关运动模式挖掘系统
文档格式:PDF 文档大小:399.51KB 文档页数:7
针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力
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为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性
文档格式:PDF 文档大小:1.11MB 文档页数:3
单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题.由于调度问题中绝大多数属于NP-难类问题,不存在有效的最优求解算法.针对用智能优化算法—遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题,设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率.通过数值实验,嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好,说明在实际生产中,此算法具有强大的发展前途.
文档格式:PDF 文档大小:431.73KB 文档页数:6
针对部分聚类算法对数据输入顺序敏感的问题,定义了不干涉序列指数,提出了应用不干涉序列指数对分类数据进行加权排序的方法,并基于该方法对受数据输入顺序影响的CABOSFV_C分类数据高效聚类算法进行改进,提出了考虑加权排序的聚类算法(CABOSFV_CSW),消除了算法对数据输入顺序的敏感性.采用UCI基准数据集进行实验,发现应用加权升序排序的CABOSFV_CSW算法在处理分类数据时,聚类质量较原始CABOSFV_C算法和其他受数据输入顺序影响的算法在准确性上有改善,在稳定性上有显著提高
文档格式:PDF 文档大小:1.86MB 文档页数:6
传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求
文档格式:PPT 文档大小:4.83MB 文档页数:186
7.1 网络层概述 7.2 路由算法 7.2.1 最优化原则 7.2.2 最短路径路由算法 7.2.3 洪泛算法 7.2.4 基于流量的路由算法 7.2.5 距离向量路由算法 7.2.6 链路状态路由算法 7.2.7 分层路由 7.2.8 移动主机的路由 7.3 拥塞控制算法 7.3.1 拥塞控制的基本原理 7.3.2 拥塞控制算法
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