改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用

针对蛋白质二维格模型(2DHP)折叠问题提出了一种改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization Algorithm)，在算法的搜索阶段采用了牵引移动(pullmoves)的方法：首先按照一定规则移动一个或两个顶点的位置．然后将其他顶点沿着链依次向前移动两个位置，一旦达到一个新的有效构象则停止该移动．该方法的优点是大多数移动只需改变很少的顶点位置，使得改进后的蚁群算法具有较快的收敛速度．求解基准实例的结果表明，该算法在保证解的质量的前提下能大大缩短计算时间。     

一种基于SSM的HMM训练算法

在Baum-Welch(BW)算法的基础上提出了一种基于态相关方法(State—Specific Method：SSM)的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Mode：HMM)参数估计算法(简称SBW算法)．该算法在估计HMM不同状态的概率密度函数(probability density function：PDF)的参数时使用了与状态有关的维数较低的特征集合．与传统的BW算法相比，新算法避免了直接估计高维的PDF参数．仿真实验表明，在训练数据量不足的情况下，采用SBW算法的误识率明显低于BW算法．     

基于Hash算法的分布式状态检测技术

为了克服IP数据报独立选择路由带来的，在拥有多个接入点的分布式网络模式下传统的状态检测技术无法进行有效的安全检测的缺陷，提出了一种应用于网络层的分布式Hash算法，将源和目的地址相同的IP数据报定向到同一个接入点上进行处理，使得在该点上可以完整地重组会话，从而实现分布式状态检测．为增加该算法的鲁棒性，进一步提出了一种应用于传输层的、具有回迁策略的负载平衡算法，选择任务最少的邻居节点协同处理本地过多的负载，转为轻载状态后迁回迁移出去的任务．仿真实验证明该算法具有较好的可行性、稳定性．     

一种新的多目标演化算法--稳态淘汰演化算法

提出一种新的多目标演化算法，稳态淘汰演化算法（Steady Elimination Evolutionary Algorithm），该算法利用稳态淘汰策略，能够在不需要额外计算量和存储空间的情况下，自发地保存精英个体(elitist），试验结果表明该算法优于当前的多目标演化算法。     

多域最小负载算法——Internet环境中的一种任务调度算法

提出了一种基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境的任务调度算法——多域最小负载算法．该算法使用多层调度策略实现可扩展性,以对应Ｉｎｔｅｒｎｅｔ数目巨大的网络和计算机,同时针对Ｉｎｔｅｒｎｅｔ环境下任务远程执行的通讯开销不能再被忽略以及存在消息传递的延迟等问题,提出了相应的解决办法．仿真的结果表明相对其它算法,多域最小负载算法有较佳的性能．     

多速率Viterbi 译码的FPGA实现

在CDMA移动通信系统中，由于采用可变速率声码器，所以在接收端将采用多速率Viterbi译码算法，文章使用Altera现场可编程门阵列（FPGA）实现了串行多速率Viterbi译码，在实现过程中，采用了完全/截短回朔结合、存储器分裂、流水线控制等优化手段，大大节省了对FPGA内部资源的占用，并充分利用了FPGA的并发性，减少了硬件处理时延。     

等价多径路由的哈希门限算法的模拟和分析

实现和分析了在RFC2992中提出的用于等价多径(ECMP)路由技术的哈希门限(hash—threshold)算法．编制了模拟实现0SPF协议的程序以支持该算法．为分析算法性能，编制了辅助程序计算哈希门限算法和模N算法的流量分裂度，并推导了它们的计算复杂度．     

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．     

基于递归高阶统计和改进分水岭算法的运动对象分割

提出了基于递归高阶统计和改进分水岭算法的视频图像序列中的运动目标分割算法．该算法首先利用递归高阶统计及多帧运动信息估计出图像序列中的运动区域，而后用一种改进的分水岭算法对提取出的区域进行空域分割，进而提取出视频图像序列中运动目标．实验结果表明所提出的算法能有效地提取出运动目标．     

求解多峰函数的改进粒子群算法的研究

针对标准粒子群算法进行多峰函数优化时存在的易陷入局部极值和搜寻效率低的问题，提出了子种群划分和自适应惯性权重改进方法来求解多峰函数．根据群体微粒的相似度将粒子群分成子群体，各子群体围绕一个有最佳适应值的群体中心进行建立，并通过几个经典函数进行求解．实验表明：改进的粒子群算法能快速有效地找到多峰函数的全局最佳值．     

空时自适应处理任务在并行系统中的映射

与传统并行计算研究对象不同的是,空时自适应处理(STAP)的各阶段是由多个相同的、可分离的任务组成.针对该特点,提出了任务映射的一种新描述,给出了便于任务映射的相关定理,进而提出了一种启发式映射算法.实验结果表明,该方法可以在满足一定吞吐率的要求下,减少所需的处理器数目.     

图像序列运动检测算法的研究及其应用

探讨了监控图像序列中进行运动检测的若干基本算法 ,结合统计方法和边缘检测筛选出运动边缘点 ,对运动边缘点逐个进行了块匹配最优搜索 ,估算出其运动矢量 .此方法在数字视频监控系统中用于运动物体检测和报警 ,不但提供了智能型监控 ,而且也有效的压缩了存储数据 ,改善了系统性能 ,有较好的实用价值 .     

图像处理的可重配置计算实现

可重配置计算（RC）是一种新的计算实现方式．本文详述了在该方式下的多种常用图像处理算法的实现．通过利用RC的可重配置特性，以FPGA为基础，可实现图像处理虚拟硬件，并获得高效率与通用性的统一．     

基于方向梯度直方图的螺纹连接件端面缺陷检测方法

针对螺纹连接件端面表面的反光性、阈值选取的不确定性, 提出了一套图像处理方法. 使用中值滤波和图像锐化增强等方法处理图片, 解决背景与前景差距较小的问题; 选取利用方向梯度直方图确定图像上的边缘方向, 实现对目标的直线轮廓提取, 与已知目标的轮廓模型结合实现对非直线目标轮廓的提取. 该处理方法可以自动提取目标的轮廓, 而不需要设定阈值, 且对亮度、对比度和噪声变化的适应性较好. 对2500个报警器底盘做的检测实验结果表明, 采用该方法能去除噪声, 与Canny轮廓提取法相比, 能更准确且稳定地提取出螺纹连接件端面的边缘特征; 对螺纹连接件端面磨损和歪斜的检测准确率分别达到了99.4%和98.6%, 满足工业的准确率和实时性的需求; 同时可减少人工成本, 提高检测速度.     

一种高性能数字显微图像分析系统

给出了基于Windows操作系统的24位真彩色通用的高性能显微图像检测与分析软件系统，它采用先进的图像处理和形态分析算法，能对各种显微图像进行处理、分析和检测；并具有友好的操作界面、性能稳定等特点，可为材料、冶金、医药、生物、化工等相关领域的用户提供便捷的显微图像分析及处理测量工具。     

基于非线性提升格式的边缘检测

针对边缘检测中检测精度与抗噪能力的相互制约的问题，采用非线性提升格式，结合自适应阈值，提出了一种新的边缘检测算法．该算法计算简单、易于并行实现，且在一定程度上协调了检测精度与抗噪声之间的矛盾．实验结果表明该算法在提取边缘的同时能有效地抑制噪声，检测精度高．     

序列递归自适应线性相位滤波器

本文给出了一种序列递归自适应线性相位滤波器。它是由文献[1]中的RMGS算法加有约束条件产生的,具有模块结构好、自适应收敛速度快的优点.     

基于梯度矢量流和主动轮廓模型的海陆边界提取

利用边缘检测与主动轮廓模型组合的方法可提取海陆边界线,但易受轮廓跟踪的缺点影响.在该方法的基础上,利用边缘检测与梯度矢量流的有向力作用生成初始轮廓线,再使用主动轮廓模型对初始轮廓线进行调整,得到精确的海陆边界.实验证明该方法可简便地生成有效的初始轮廓线并准确提取海陆边界,避免使用轮廓跟踪法.该方法可利用GIS数据辅助以简化提取流程.     

256色模式下图形图像处理系统中对不规则区域的处理

概述了图形图像处理系统中关于不规则区域的基本算法，包括：区域填充，边界跟踪，边界标志，几何处理，区域分割等等．并且，根据２５６色模式的特殊性，对传统的算法做了有针对性的改进，加快了处理速度，使其更适合于电影电视字幕、动画卡通人物等不规则图形图像区域．同时还给出了改进算法的程序设计的技巧．     

Radon变换在二维条码图像识别中的应用

分忻了DataMatrix（简称DM）二维条码的符号结构特点，根据Radon变换的基本思想方法，提出一种对识别无间断的连续线段很有效的算法和一种对识别“铁路线”很有效的算法，运用这两途中算法，在二维条码图像最小模块仅为2.7像素的情况下，在图像轻微弯曲的情况下，可以对二维条码图像中的黑边和铁路线快速准确地定位，该算法可以应用于QR Code、DataMatrix、Code93和龙贝码等二维条码的图像识别。