一种基于指纹分类的指纹识别算法

依据指纹特征点在指纹图像中的特性给出了一种基于指纹分类的识别算法．该算法利用中心点和三角点信息对指纹进行分类并初匹配，然后用可靠性较高的分叉点所在脊线的相似度寻找出基准点对，根据基准点与周围特征点的关系筛选基准点对、确定变换参数，有效地解决基准点筛选受噪声影响问题，最后利用可变限界盒实现指纹匹配．实验结果表明，该算法能快速、准确地定位基准点，正确有效地实现指纹匹配，同时提高匹配速度及精确度．     

基于自适应演化算法的DS-CDMA多用户检测

提出了一种新的自适应演化算法，用来解决码分多址系统中的多用户检测问题．该算法采用最大似然判决来检测用户发送的比特序列，根据当前变异的成功概率来自适应调整子代种群规模．仿真结果表明，基于自适应演化算法的多用户检测器总能在指定的迭代次数内收敛到与最优多用户检测器相一致的结果．该算法与未采用自适应机制的进化规划相比，当用户数从10增加到20时，收敛所需的代数相应减少37．5％到47．8％．该算法的计算复杂度是与用户数相关的多项式复杂度，与最优多用户检测器的指数复杂度相比，具有较好的可行性和实用性．     

一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法

基于粒子群优化方法从群智能的角度建立了博弈的演化模型，为求解有限n人非合作博弈的纳什均衡设计了一种粒子群优化算法．通过随机初始点的可行化以及对迭代步长的控制，保证粒子群在算法的迭代过程中始终保持在博弈的可行策略空间内，避免了在随机搜索中产生无效的粒子，因此提高了粒子群优化算法求解纳什均衡的计算性能．给出了算法的数值例子并分析了该算法的计算性能，通过粒子群算法与遗传算法的比较显示了粒子群算法求解博弈纳什均衡解的高效性．     

正交匹配追踪算法的迭代残差重建方法

正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法是一种重要的压缩感知重构算法. OMP算法在每次迭代中选择与当前残差最相关的原子. 针对每次迭代需要重新计算残差的问题, 本文考虑偶数次迭代下残差未知的情况. 首先, 研究了奇数次迭代的残差与下一次迭代的残差之间的关系, 得到了一种偶数次迭代时选择原子的标准. 然后, 引入一种回溯机制来处理前面所得的迭代结果, 这种机制通过剔除其中多余的原子来实现精确重建. 据此, 提出了可减少计算残差的改进型正交匹配追踪算法.     

塑性形变p型GaAs中的缺陷特性研究

用正电子湮没寿命谱研究了塑性形变P型砷化镓中的缺陷性质．样品原始载流子浓度为2．63X10~18cm-3．形变量分别为2．5％，5％，7．5％，10％和15％．室温正电子寿命测量结果显示，形变样品中有新的空位型缺陷产生，鉴定为空位团．根据塑性形变样品中空位团的正电子捕获率的大小和寿命谱温度关系初步判断：在P型GaAs中，塑性形变产生的空位团的荷电性为正．正电子寿命温度实验显示，在低温下形变样品中还存在正电子浅捕获态．浅捕获中心很可能是锌代位杂质和镓反位缺陷．     

可变高度激光里程计在室内不平整地面环境下的地图构建

针对可变高度激光雷达的结构特点提出了一种基于线、面特征的匹配算法, 并应用于存在不平整地面的结构化的室内环境. 首先提取激光点云中的边缘点和平面点, 并使用随机抽样一致性算法拟合成线段和平面; 然后根据线段与平面几何关系提出特征匹配条件, 完成特征之间的匹配; 利用特征间的匹配关系构建约束方程求解机器人位姿; 最后把机器人竖直方向位姿变换信息补偿到激光点云中, 并把纠正后的有一定高度的激光点云压缩成二维激光构建室内栅格地图. 实验结果表明, 与常用的二维激光同时定位与构图算法Gmapping对比, 在地面不平整的室内环境构建的地图得到了改善, 提高了移动机器人的构图精度.     

一种求解P*(κ)阵线性互补问题的宽邻域内点算法

基于线性规划宽邻域内点算法的基本思想,对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种基于宽邻域N-∞(β)的势函数约减算法.该算法的每一次迭代都通过求解一个线性方程组得到迭代方向,并利用势函数来选取步长,使得迭代前后势函数按一固定量减少,从而使对偶间隙有固定的减少.证明了算法的迭代复杂性为O((κ 1)nt).     

一种汉语语句依存关系网分析策略与生成算法研究

本文以依存语法作为语言模型的基础,首先提出了一种全新的句子分析策略: 分析在两级上进行. 一级是基于中心动词同其他成分间的约束关系 ,通过寻找汉语语义类之间可能存在的句法关系,实现句子成分过滤,完成句子主干提取. 另一级是上下文级,将语法、语义和语境信息一体化,结合依存语法确定汉语句子中各成分间的依存关系. 之后给出了一种快速有效的用于完成句子分析的松弛匹配迭代算法. 通过实验表明了该分析策略和算法的可行性.     

线性约束凸二次规划的一个原始-对偶内点算法

对具有线性约束凸二次规划问题给出了一个原始-对偶内点算法，任一原始-对偶可行内点都可作为算法的初始点，当初始点在中心路径附近时，便成为中心路径跟踪算法，此时总迭代次数为O(√nL)，其中L为输入长度．数值实验表明，算法对求解大型的这类问题是有效的．     

基于Rete模式匹配算法的入侵检测系统

设计并实现了一个基于专家系统的网络入侵特征检测系统．针对当前入侵检测推理机制中存在的时间冗余性问题，在入侵检测推理过程中采用了Rete模式匹配算法，对推理机制进行了优化．实验结果表明，该系统在检出率和检测效率上要明显高于未采用Rete模式匹配算法的系统，采用Rete模式匹配算法能有效地克服时间冗余性问题，并改善了系统的性能．     

双面碎片的英文文件复原方法研究

对英文材料的双面规则碎片文件复原问题进行了研究.由于碎片边界是规则的几何形状,无法采用几何形状匹配算法进行复原,为此提出了基于碎片边缘像素特征的匹配复原算法,建立了双面二维灰度匹配数学模型.通过加入行约束条件,减少横向匹配中的纵向误差,并通过消除列匹配中的误差,优化了匹配算法.该模型可以实现块状双面英文碎片的完整复原.     

基于矩阵表示的CMOL电路容错映射

针对存在缺陷的CMOS/纳米分子混合(CMOS/nanowire/MOLeclular hybrid, CMOL)电路的单元容错映射问题, 提出一种基于矩阵表示的CMOL电路容错映射方法. 首先, 将逻辑电路和CMOL电路建模为矩阵表示; 然后采用文化基因(memetic)算法进行矩阵间可匹配字符的搜索, 采用小矩阵元值优先匹配的策略完成单元缺陷容忍映射. ISCAS测试电路的实验结果表明, 与已有方法相比, 本文方法在求解速度上有36.98%的提升.     

基于脊线校准的指纹点匹配算法

讨论了一种基于脊线校准的指纹点匹配算法，引入了新的脊线相似性评价指标，提出了一种更前效的匹配原点对搜索算法，并对点匹配算法作了进一步改进，性能评测数据表明，该算法可以在不增加拒识率和误识率的情况下提高匹配速度1倍以上。     

基于gOMP算法的循环码译码研究

在压缩感知理论中,广义正交匹配追踪(gOMP)算法常用于解决l0范数的最小化问题.借助无噪声干扰的压缩感知观测模型,提出了循环码差错图案E重构的压缩感知模型,以校验矩阵H作为测量矩阵,伴随式S作为测量信号,采用gOMP算法重构了差错图案E,其与收码R进行模2加运算,求得发码C的估值.进一步提出了校验矩阵H作为测量矩阵的构成形式及其2个定理.详细论述了gOMP算法重构差错图案E的计算过程.以(7,1)、(7,3)、(7,4)、(15,7)和(31,21)循环码为例,分析了gOMP算法对循环码的纠错能力;以(7,1)循环码为例,分析了gOMP算法中原子选取个数s与纠错位数的关系.通过误码率和码字C重构的成功率,比较分析了gOMP算法和最大似然译码算法的译码效果.仿真实验表明,采用压缩感知理论和广义正交匹配追踪gOMP算法实现循环码译码是可行和有效的.     

一种遥感数字图像匹配的合成算法

分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT 5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.     

考虑服务技能约束的家政服务双边稳定匹配方法

近年来，随着我国家政服务业的快速发展，如何对家政服务人员与雇主进行合理有效的匹配是一类值得研究的现实问题。提出了一种考虑服务技能约束的家政服务人员与雇主双边稳定匹配方法。首先，对家政服务人员和雇主的双边匹配问题进行数学描述，并给出技能约束稳定匹配的定义。然后，给出家政服务人员和雇主满意度的计算方法，在此基础上，构建考虑服务技能约束的双边稳定匹配优化模型，并证明所建模型的合理性。进一步采用ε-约束算法获得双方的帕累托最优稳定匹配方案。最后，通过算例说明方法的可行性和实用性。     

改进的多目标粒子群算法

提出了一个改进的粒子群算法并将其用于解决多目标优化问题．该算法利用粒子群算法的信息传递机制，引入多目标演化算法常用的归档技术，采用SPEA2算法的环境选择和配对选择策略，使得整个群体在保持适当的选择压力的情况下收敛于Pareto最优解集．标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性．     

分割图像插值的一种局部算法

对于医学序列切片，图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离，而在图像处理中，常常需要它们有一致的分辨率。对于已分割的切片图像，插入的切片图像也应是分割的图像。本文提出了一种图像插值的局部算法，该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时，计算只与相邻切片图像的局部像素值有关。因此既保持了相邻切片的物体形态过渡自然，又具有良好的数值稳定性。应用该算法于医学序列切片进行插值时，可达到良好的视觉效果。算法已成功应用于医学数据的三维重建系统。