一种有效的基于并行量子进化算法的图像边缘检测方法

本文基于费用函数最小化方法,提出一种混合并行量子进化算法用于文本图像的边缘检测。量子进化算法是一种基于量予计算的概念和理论(诸如量子比特和量子叠加态)的进化算法,它采用了量子编码来表征染色体,由于量子比特的概率表示,能够表示出解的线性叠加状态。此外,量子进化算法具有收敛快和好的全局搜索特性,因此它比传统的进化算法更适于并行结构的实现。我们将这一算法和局部搜索算法相结合,用于图像的边缘检测问题,得到了令人满意的检测效果,并对噪声有较好的抑制作用。     

一种改进的LDPC码硬判决译码算法

LDPC码的硬判决译码通常是利用比特翻转算法(BF)以及在其基础上改进的加权比特翻转算法(WBF)来实现的,但是前者算法性能较差,而后者的复杂度较高,为了让译码算法能够兼顾其性能和复杂度,针对之前的BF以及WBF算法,提出了一种改进的LDPC码硬判决译码算法,该算法能够在前两次迭代中完成多个比特位的翻转.仿真结果表明,这种改进的算法可以在性能损失较小的条件下,大大降低算法的复杂度,从而提高译码的效率,减轻硬件的负担.     

基于遗传模拟退火算法的DNA多序列比对研究

针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。     

基于免疫克隆算法和K-medoids的网络节点聚类

在大规模分布式网络应用中,对网络节点进行聚类是构建高效网络体系结构的有效办法之一.在利用网络坐标系统Vivaldi得到各个节点的网络坐标的基础上,对网络节点进行K-medoids聚类.然后,针对K-medoids算法对初始中心选值敏感和易陷入局部极值的问题,提出基于免疫克隆算法的K-medoids聚类.实验结果表明,该聚类算法具有良好的可靠性及可扩展性,能对节点进行有效聚类.     

多参考光合成孔径DMIPH术的细胞相位重构

为了克服传统光学显微术无法直接提取相位信息的不足而能更准确记录物体高频和低频信息的合成,采用多参考光合成孔径数字显微像面全息系统,并结合角谱算法和最小二乘解包裹算法实现了细胞的相位重构。选取活体细胞组织等相位型生物进行作为实验样本,对其进行定量观察和有效测量。结果表明,多参考光合成孔径数字显微像面全息系统可以有效地应用于3维物体显微结构的振幅和相位重构,能显著地提高记录系统的高频和低频信息在全息图上的合成度,并实现超出系统的衍射极限12.8lp/mm的分辨率。该系统可以有效地实现数字全息系统的超分辨率成像,从而获得细胞显微结构的3维形貌信息和准确的相位分布。     

改进的遗传算法在排课系统中的应用研究

针对排课系统中常用的遗传算法中存在影响排课因素多、难以进行最优组合及排课效率低等问题,提出了一种改进的遗传算法。在该算法中,主要对传统遗传算法中的编码方式、初始化种群方式、选择操作、交叉操作、变异操作及冲突检测方式进行改进。仿真测试结果表明,改进后的遗传算法在收敛速度和获得最优解方面都有了很大提高。     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。     

水下航行器遥控遥测系统误码率分析

水下航行器的运作与水声信道特性有着密不可分的关系,所以水声信道的研究对提高水下航行器性能起着非常重要的作用。从理论上介绍了水下航行器通信系统,着重分析了同一水声信道采用不同的调制解调方式(2ASK,2FSK,2PSK)时水下航行器系统误码率和信噪比的关系,然后通过MATLAB建立了系统仿真模型,得到了信噪比对误码率影响的仿真结果,并与理论结果进行了比较,对研究和设计水下航行器通信系统有着实际的指导意义。     

机动型激光测风雷达倾斜风场修正算法研究

为了解决激光测风雷达处于倾斜放置的情况下测出的风场信息与实际风场之间存在的误差,分析了激光雷达的测量原理、放置情况以及存在的问题,采用空间坐标变换的方法对雷达倾斜状态进行理论计算并给出了修正计算公式。对比了水平放置和横向倾斜7.2°放置的激光雷达的实测数据,发现修正前由于倾斜放置导致雷达所测垂直气流数据间产生的误差较大,加入修正算法进行仿真后,数据曲线吻合良好,修正效果明显。结果表明,空间坐标变换的修正算法可使激光雷达在处于非特定位置时仍能正确地反映实际风场信息,从而验证了该修正算法的正确性和可行性。     

社区模型机会网络路由研究

当前,基于社区的机会网络研究在模型上还有待完善,在社区间的路由算法没有考虑消息的传输效率,只采用简单的分发等待路由算法,使得路由效率较低。为此,对社区模型进行了改进,加入节点回归因素,并在此模型下提出了新的路由算法NBR。在社区内采用混合路由算法,并加入了正反馈思想重新计算节点活跃度。在社区间采用查询路由表和判断节点回归相结合的方法,利用节点回归的特性提高转发效率。仿真结果表明,在改进后的社区模型下,NBR算法使得社区间和社区内的消息传输成功率得到了提升,有效的降低了网络资源的消耗。