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1.
横纵切碎纸片拼接复原问题是痕迹学中的一个重要问题,其在刑事,民事,司法等领域都有应用,人工拼接费时费力,应用计算机算法解决该问题尤为必要,针对目前已有算法聚类不够壮硕,碎片行内拼接精度低的现状,提出了一种基于聚类和蚁群算法的全自动碎纸片拼接改进方法.首先对聚类算法部分进行细化,同时引入惩罚系数以重新定义费用函数,并结合合并、分治策略提高碎纸片行内拼接的精度,最后选用由5个中文文件组成的测试集,将其切割成11×10和11×19两种模式来测试算法的效率.结果表明改进的聚类算法能够正确地提取碎片的特征向量并实现无差错分行聚类,算法对于两种模式的拼接精度分别是97.6%和95.1%,对比近期的同类算法,提出的算法拼接精度明显较高.  相似文献   
2.
针对城市地下物流系统(Underground Logistics System,ULS)的特征,对一系列ULS网络节点选址与优化问题进行了建模分析.1)从解决城市交通拥堵的角度出发,探讨了物流地上地下分配的三种方案,并建立了地下货运OD评价模型.2)综合权衡货运量与货源距离,基于改进的模糊C均值聚类确定ULS—级节点的选址和辐射范围.3)对每个一级区域构建了ULS二级节点选址优化模型,通过人工免疫算法搜索最少覆盖节点群及节点的最优归属.4)建立多目标ULS网络规划模型,结合Prim算法与Dijkstra算法实现货物地下运输路径的最优选择,并采用栅格覆盖的思路在节点服务范围内对ULS网络进行费用优化.5)提出ULS网络效能评估指标,设置中心节点以提高系统运输效率和抗风险能力.  相似文献   
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