一种统一的文本与图像分类算法

基于可变精度粗糙集提出了一种统一的文本与图像分类算法．用该方法进行教育资源的分类既可处理不确定性信息，又简化了分类规则，从而有利于提高分类能力和检索的查准率．     

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．     

一种改进的三步搜索块运动估计算法

针对目前块运动估计的三步搜索法和新三步搜索法在搜索时容易陷入局部最小的问题，提出了一种改进的三步搜索法，该算法在三步搜索法的基础上，设计了新的大小菱形综合搜索模板，采取了自适应选择模板的搜索策略，减小了搜索时陷入局部最小的概率，提高了运动估计精度且降低了计算复杂度．模拟实验结果表明，该算法与原三步搜索法相比，运动估计的均方误差更小（降低了0．7）且计算复杂度减小了10％以上。     

一种改进的1-v-1 SVM多类分类算法

针对传统的1-v-1 SVM算法测试未知样本速度较慢的缺点提出了一种改进的1-v-1 SVM算法。该方法采用多轮投票策略减少测试过程中使用分类器的次数从而提高分类未知样本的速度。实验证明改进的算法是有效的。     

一种改进的神经网络BP算法

提出同时对神经元温度常数Ｔ、位置常数θ、联接权值Ｗ进行调整的观点,并推导出相应的学习算法公式．对比试验表明：所给出的改进算法能有效地减少节点数、加速训练进程和识别精度     

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．     

Goertzel算法的一种改进计算结构

针对Goertzel算法的计算结构硬件实现效率低等问题,提出了利用两个FIR滤波器实现Goerztel算法,并且将改进后的计算结构由原来的AR（2）过程推广到一般的AR（p）过程.改进后的计算结构避免了递推运算,能够预确定数据的动态范围进行定标,充分利用了DSP等信号处理器的硬件结构,适合定点处理器的编程.通过在定点DSP处理器TMS320C5510上进行软件仿真,测试结果表明改进计算结构后算法的效率是改进前算法效率的3.7倍.     

一种改进的环形颜色直方图算法

Aibing Rao提出的环形颜色直方图加入了图像颜色的空间信息,但仍存在一些问题.本文在环形颜色直方图的基础上提出如下改进:采用具有视觉一致性的HSV颜色空间代替传统的RGB颜色空间;对不同的颜色通道给予不同的量化级数,对H通道给予更多的量化级数,并将H,S,V 3个分量进行非等间隔的量化;将H,S,V3个分量加权求和构造出环形颜色直方图的行,其中色调H的权重大于饱和度S和亮度V的权重.实验验证了改进算法的有效性.     

一种改进的指针安全分析算法

指针的安全性是C语言程序中的常见问题,它严重影响到系统的安全性.针对指针静态分析中的精度问题,比较分析了目前常见的5种指针分析算法的优缺点,提出了一种基于流不敏感的改进指针静态分析算法.该算法是在Steensgaard算法的基础上,对程序的控制流图进行改进,通过该算法可以得到比常见的数据流不敏感算法更为精确的指针分析结果.在实验室开发的国内首款商用编译器中实现了该算法,实验结果表明该算法可以提高指针分析的精度.     

基于类型Ⅱ区间模糊集NIE约简算法的优化

类型Ⅱ区间模糊集重新提出后被国内外学者广泛研究。一个重要的研究热点在于它的类型约简之上,如何将类型Ⅱ区间模糊集的经过模糊推理之后约简为Ⅰ型模糊集输出是一个重要的课题。针对NIE-WOEI提出的一种约简方法加以改进,大大提高了算法的精确度并且降低算法的时间复杂度。 更多还原     

一种新型的温度补偿恒流器件

本文提出一种新的温度补偿恒流器件.器件采用串级JFET结构，得到了1。一’/℃置级的电流温度系数.     

改进的无约束化的BFGS算法

提出了一种改进的ＢＦＧＳ算法，该算法的基本思想是采用多步迭代改变一次ＢＦＧＳ算法的修正公式；在假设ｆ（ｘ）是二阶连续可微且一致凸的条件下，证明了该算法的超线性收敛性，最后给出了该算法的数值实验结果．     

一种改进的PCB图像匹配方法

为了解决传统图像匹配方法在PCB图像匹配过程中准确率低、耗时长的问题,提出一种基于SURF算法结合曲线拟合方法和K-means聚类算法的改进匹配方法。算法如下:首先利用SURF算法提取图像的特征点,并采用最近邻域法对生成特征描述子的特征点粗匹配得到特征点匹配对,然后通过曲线拟合方法滤除部分匹配对,减少匹配耗时,最后采用K-means聚类算法对匹配对聚类分析提取有效的匹配对,完成对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法有效剔除了错误的匹配对,提高了PCB图像的匹配精确率,具有较好的稳定性和实时性。     

最小二乘支持向量机的一种改进算法

最小二乘支持向量机相比传统的支持向量机,丧失了解的稀疏性,影响了二次学习的效率。对原有的最小二乘支持向量机在稀疏性上进行了改进,并通过实验,对改进后的摄小二乘支持向量机的分类效果进行了验证。     

用于不平衡模式分类的BP算法的改进

ＢＰ网络用于模式分类时，若要求分类的模式集不平衡，则其学习的收敛速度极其缓慢，本文提出了一种改进其收敛速度的算法．     

一种新的动态波长分配算法

本对负荷均衡的动态波长分配算法进行研究．指出目前算法的不足之处，提出了一种改进算法．通过比较，新算法更能准确的考虑分配波长对整个网络的影响，提高了波长利用率．     

一种改进的求解多目标优化问题的蚁群算法

针对传统蚁群算法在求解多目标优化问题过程中的一些缺陷提出了一种改进的多目标优化蚁群算法。该方法在一定程度上避免了传统算法中解群体单一、收敛速度慢等缺点,并以实例加以证明。     

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．     

一种基于欧氏干扰因子的微粒群优化算法的改进

针对基本微粒群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法在应用于具有极多局部极值和维数被优化问题时易陷入局部最优和早熟收敛的不足,提出了一种新的改进算法称之为欧氏微粒群算法.此改进算法的主要思想是当算法陷入局部最优时,给微粒一个扰动因子,它的大小会因当前微粒与全局最优微粒的欧式距离的大小而自适应变化,促使微粒跳出局部最优.在实验中选取典型标准函数对算法进行测试,实验结果表明,本文算法优于标准微粒群算法(SPSO)和高斯微粒群算法(GPSO),而且随着问题复杂性的提高其性能优越性越明显.     

一种基于预测分类的小波图像编码

对于小波较像编码，如何有效地组织小波域系数是提高图像压缩效果的关键。本文在研究小波域系数统计特性的基础上，提出一种用于图像压缩的预测分类模式，与基于零树结构的编码不同的是它充分利用了小波域中“重要”系数的各种相关性，并通过结合提出的种子膨胀算法实现系数的分类输出，实验结果表明该方法所取得的压缩效果要优于基于零树结构的图像编码，同时又具有较强的鲁棒性。