图像处理智能化的发展趋势

介绍了图像处理的发展趋势,对图像处理智能化的理论研究、智能高效的算法和并行处理的硬件系统等几个有关智能图像处理的问题进行了综述与评论。指出无论从军事自动目标识别（ATR）的需求考虑,还是从光学成像仪器的发展,网络视频通信,以及各种高技术的发展来看,图像处理的智能化都具有极其重要的意义,是今后图像处理领域的发展趋势。最后建议近期的工作应围绕在复杂背景下的目标自动捕获（ATA）方面开展研究。     

杨玮枫教授课题组简介

杨玮枫,汕头大学卓越计划拔尖层次特聘教授、博士生导师,全国优秀博士论文获得者“广东省扬帆计划”引进紧缺拔尖人才,广东省物理学会理事会理事,广东省“先进光学与光电子学”创新团队负责人,教育部大学物理教学指导委员会中南地区工作委员,广东省物理类专业教学指导委员会委员,汕头大学物理系主任。从事研究方向为:新型光场调控、强场阿秒物理、机器学习智能算法。     

改进的群搜索优化算法

标准的群搜索优化算法(GSO)是一种新的群智能优化算法,适用于解决高维函数的优化问题,而且简单高效,易于实现,但在其优化的后期容易陷入局部最优.为进一步提高其收敛速度和精度,对GSO算法进行了改进.保留其"发现者-加入者"模型,针对GSO算法发现者和游荡者搜索的无目的性,引进最大下降方向和杂交策略,发现者按角度搜索的同时也按最大下降方向进行搜索,游荡者通过基因突变策略的方式生成.通过23个基准测试函数对GSO算法和改进的GSO算法进行测试,结果表明改进的GSO算法在收敛速度和收敛精度上优于标准GSO算法.     

多程脉冲激光放大器的宽带放大逆问题研究

宽带放大逆问题对于研究高功率激光系统的放大性能十分重要。将极化强度时域解析法应用于亚纳秒量级的宽带放大研究，通过Gerchberg-Saxton(GS)和遗传算法的混合算法，详细模拟和研究了脉冲激光的宽带放大逆问题，即给定输出脉冲的时间和空间分布，结合放大系统参数，逆向反演注入放大器脉冲的时空波形。极化强度时域解析法应用于宽带放大具有计算耗时少的优点，混合智能算法简化了激光放大器的逆问题模型，加快了逆问题求解的收敛速度。     

基于近邻刺激的改进粒子群优化算法

针对粒子群算法在优化复杂问题时收敛速度慢和易早熟的缺点,提出了基于近邻刺激的改进粒子群优化算法(NSPSO),通过增加一维刺激机制,加强了种群中粒子相互间的信息交流,改善了粒子的学习能力和算法的搜索能力.同时,粒子在速度更新时自适应采用两种更新机制,防止了陷入局部最优,也增强了粒子的搜索效率.在8个测试函数上的实验表明,与一些改进的粒子群算法相比较,在6个函数上的收敛精度和收敛速度都优于其他改进算法,且t检验结果证明了NSPSO算法具有明显的优势,并通过混合动力汽车能源控制策略的优化问题,进一步验证了NSPSO的有效性.     

商人渡河问题的算法实现

"商人渡河问题"是一个传统的智力游戏问题,常常是作为数学模型、数据结构与智能算法分析等学科中很重要的教学或实验案例被引用.其求解算法尚未得到很好的解决,问题解的存在性等还缺少一般性和明确的结论.将首先从算法实现方面对这个问题进行深入地探讨.设计出思想方法较简单的、能在Matlab中编程实现的算法,且算法能求出问题的全部最少步数解.此外还报告了该类问题在各种情形下有趣的计算结果.     

模糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型

在现实的证券市场中,存在许多混合不确定性因素对证券的收益率产生影响.本文的目的是建立糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型.在模糊随机环境下将证券的收益率视为模糊随机变量,同时考虑到投资者的偏好,提出入均值和投资者的风险曲线的概念,他们分别反映投资组合的收益和风险.文中给出新的入均值有效投资组合和入均值有效前沿的概念,探讨新的投资组合的收益率与偏好参数入的关系;最后本文采用混合智能算法进行实例分析,结果表明本文所提模型是可行性的.     

智能高精度温度控制退火炉的研制

在集成光学领域中，光波导制备工艺中的退火不仅能显著提高波导的光学质量，而且能灵活地调节折射率分布的轮廓及其增量．我们专门研制了一种智能高精度退火炉．具有体积小，精度高，自动控制，操作方便等特点．整个仪器分为控制箱和加热箱两大部分，加热器放置在加热箱中...     

武器-目标分配问题算法研究综述

介绍武器-目标分配问题算法研究的现状及进展.目前解决WTA问题的算法主要是以一种智能算法为主结合另外一种或者多种智能算法的混合优化算法,并且不断有新的智能算法和一些新技术、新思想相结合的算法出现.指出了目前WTA问题算法研究中存在的一些不足及进一步的发展方向.     

图像处理智能化的发展趋势

介绍了图像处理的发展趋势,对图像处理智能化的理论研究、智能高效的算法和并行处理的硬件系统等几个有关智能图像处理的问题进行了综述与评论。指出无论从军事自动目标识别(ATR)的需求考虑,还是从光学成像仪器的发展,网络视频通信,以及各种高技术的发展来看,图像处理的智能化都具有极其重要的意义,是今后图像处理领域的发展趋势。最后建议近期的工作应围绕在复杂背景下的目标自动捕获(ATA)方面开展研究。