改进人工蜂群算法在数字图像相关中的应用

针对人工蜂群算法存在的收敛速度较慢,易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的人工蜂群优化算法,并应用于数字图像相关的整像素位移搜索中。该算法借助相关度值的变化来动态调整跟随蜂的搜索步长,平衡其全局和局部的搜索能力;侦察蜂利用遗传算法的交叉运算产生新解,改善全局搜索能力。实验结果表明,改进的算法能有效地提高收敛速度,改善整像素位移搜索的性能。     

基于自适应粒子群算法的目标定位方法研究

针对现有定位求解算法复杂和标准粒子群算法易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于自适应粒子群算法的目标定位方法.该方法在迭代过程中指数更新惯性权重,择优选择粒子,并根据种群适应度方差值自适应地调整变异概率的大小,增强算法跳出局部最优的能力.仿真结果表明该方法能有效地提高目标的定位精度,在随机噪声干扰方差为0.5的条件下,定位均方误差不超过0.8m.     

无纸化考试选择题随机组卷的算法设计

在计算机网环境下进行无纸化考试时,由于机房空间的限制,邻座考生之间的相互抄袭难以控制,导致考试结果的信度降低。为了有效地确保考试的客观性、公正性,提高考试信度,针对单选题的组卷问题,从试题的随机抽取、试题排列顺序的随机改变、选项位置随机排列等方面,运用软件技术,重新构建考生的试卷,给出组卷策略的算法设计。实践表明,该软件技术措施的综合应用,在较大程度上提高了考试结果的信度。     

纯相位空间光调制器动态控制光束偏转

提出并设计了一个采用液晶空间光调制器(LCSLM)作为光束动态偏转器件的无机械光束扫描系统,实现了光束的方向和强度的可编程控制,解决了远场任意图形的激光光束动态逼近问题。逼近方法采用纯相位调制技术和傅里叶迭代优化算法结合的衍射图形相位优化设计方法。介绍了点阵图形发生原理并给出实验装置图。实验结果显示,用该方法产生的二维阵列式光束,其光斑强度偏差度小于8%,图形发生响应时间小于100 ms,该实验结果能够满足多光束准确动态偏转的要求。该系统具有精确、响应快、无机械惰性等特点,在激光寻的、制导以及多目标威胁预警和反击中有着重要的研究价值。     

复杂背景中移动目标的快速识别与跟踪

本文提出一种基于差值的在复杂背景中快速识别和跟踪移动目标的方法。文章总结了关于移动物体连续两帧图像的特点，在图像对比中利用它们空间位移上的相对变化，确定了一套实用的算法，并在程序中改进了像素灰度的读取方式，从而使整套方法显得更加切实而有效。实验表明，本文算法在复杂背景下．对于移动目标识别快速，跟踪准确，抗干扰能力强。     

一种基于高维空间聚类的离群数据发现算法

针对高维稀疏聚类CABOSFV算法仅能解决二态变量高维稀疏聚类问题而对其他类型变量算法将失效的情况，通过定义“属性绝对值距离”解决了CABOSFV算法固有的这一缺陷。另外，针对聚类后产生伪孤立点问题，提出相应的异常数据处理策略，从而得到较为精确的离群数据。     

基于小波PCA与BP神经网络的人脸识别算法

特征提取和分类器设计是人脸识别算法中的两个关键问题。提出一种基于二次小波变换、PCA算法与BP神经网络的人脸识别算法。该算法采用二次小波变换与PCA相结合的算法提取人脸图像的主要特征,并运用加入动量项的改进BP神经网络算法进行人脸图像分类识别。在MATLAB环境下,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,实验结果表明,该算法实现简单、识别速度快、识别率较高。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

本文在应用遗传算法进行机器人路径规划时,针对遗传算法的"早熟收敛"和"收敛速度慢"两大难题,结合具体的应用背景,在各种改进遗传操作的基础上,把遗传算法和简单图搜索方法相结合,减少了搜索的盲目性,使得优秀个体能较快地产生,算法在很少的进化代数中就可以求出问题最优解.算法的分析和测试表明,本文算法的改进是有效的.     

分层实体制造激光头切割路径的建模与优化

分层实体制造(LOM)技术中分层制造时间是由该层的切割速度与切割路径确定的，当切割工艺参数(如：切割功率、切割速度)确定之后，每一层制造的时间是由该层切割(扫描)路径确定的。因此优化切割(扫描)路径对提高成型效率有重要意义，而分层实体制造技术中激光切割路径优化的实质是空行程路径的优化。建立了切割路径空行程路径优化的数学模型。由于求解该模型的复杂性，采用了分级规划的两个分步算法：首先用改进的最近邻域算法求解轮廓边界线上的切割起点，然后当切割点确定后把路径优化问题归结为旅行售货员问题(TSP)，采用了高效的智能仿生算法一蚁群系统算法来求解。运行结果表明，该算法显著缩短了分层制造中的空行程，提高了快速原型制造的效率。     

基于混沌遗传算法的飞机高原滑跃起飞跑道优化设计

为了满足机场建设的复杂环境,提高飞机的作战性能、缩短飞机在机场起飞和着陆的距离是最行之有效的方法。针对飞机高原起飞滑跑距离过长的问题,在飞机高原斜坡滑跃起飞跑道优化设计中,引入了混沌遗传优化算法。选取某型飞机极限起飞重量作为设计输入,对高原斜坡滑跃跑道的参数进行了优化设计。该方法极大地提高了多变量设计方法的优化性能,使飞机起飞着陆的滑跑距离得到了明显的缩短。本文在常规的遗传算法优化无功中引入了混沌优化算法,该算法利用混沌变量产生群体的初始值,然后进行复制、交换与变异。计算结果表明,该算法可以显著提高计算效率．具有较大的实用价值。