量子遗传进化算法的收敛性研究

量子遗传算法建立在量子的态矢量表达基础上,染色体的编码用量子比特的几率幅表示,使得一条染色体表达多个态的叠加,再利用量子门实现染色体更新操作,从而达到目标的优化求解.它具有种群规模小而不影响算法性能,收敛速度快和全局优化能力强等特点.但是遗传算法的随机性不好把握,收敛方向不好控制,针对遗传算法的种种问题,通过多种方法来对收敛性进行研究.     

一种基于高校排课问题的新型量子遗传进化算法

量子遗传进化算法是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子比特是两个量子态的叠加态,在此,详细介绍了量子遗传进化算法。尝试使用量子遗传进化算法来解决高校排课问题,并进行了实验。实验结果表明,该算法获得了比较好的结果。     

拟南芥子叶发育过程中叶绿体特征的量化及分布分析

拟南芥子叶发育过程中叶绿体的体积、面积和形状及分布等特征对于植株生长具有重要影响,但如何对萌发过程中细胞内叶绿体的体积、面积和形状等特征进行定量和分布的相关性分析仍然存在一定空白.本研究首先使用荧光显微镜获取不同萌发时期的子叶叶绿体的二维层扫图集,然后对图集进行优化及三维重构和叶绿体分割,并对叶绿体的体积、面积、及形状...     

高阶叠层渐近相位基函数结合快速多级子分析电大物体散射特性

由入射波与面电流的关系,引出了渐近相位(AP)在高阶叠层基函数(HO-RWG)中的应用,并运用到矩量法(MOM)中,与快速多级子方法(MLFMA)结合,分析了电大尺寸复杂目标的电磁散射特性。与高阶叠层基函数和零阶相位基函数(AP-CRWG)相比,在相同的计算精度下,都可以大大减少未知量数量,从而可以节省大量内存和计算时间。计算实例表明,该方法有较高的精确性和有效性。     

基于多尺度梯度域引导滤波的弱光照图像增强技术

光照较弱会导致图像出现颜色失真以及部分图像细节消失等问题，提出了基于多尺度梯度域引导滤波的弱光照图像增强方法。对弱光照图像进行多尺度梯度域引导滤波图像增强和Gamma校正，将BIQME作为目标函数，将主观图像增强问题转换为最优解问题，采用改进鸡群算法对目标函数优化求解，获取图像增强所需要的最优多尺度梯度域引导滤波参数和色调平衡参数，最终达到弱光照图像增强的目的。实验测试结果表明，所提方法可以增强弱光照图像的同时，改善弱光照图像质量和提升图像处理速度，图像处理速度控制在0.85 s以内。