克隆选择算法和ICM的图像自动分割方法研究

交叉皮层模型是一种简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN),该模型保留了PCNN的脉冲耦合、发放同步脉冲、变阈值、产生脉冲波等重要特性,但调节参数比PCNN少,被认为具有比PCNN更加良好的图像处理能力。针对ICM模型图像分割效果取决于各个参数的优化调节,提出了一种克隆选择算法和ICM模型的图像自动分割算法。该算法的克隆选择算子以自适应方式调节,以最大信息熵作为亲和度函数,速度快,全局搜索效率高,实现了图像的自动分割。仿真表明,该算法有效可行。     

结合自适应免疫克隆算法和PCNN的图像分割方法

脉冲耦合神经网络在图像处理中需要通过多次调整参数才能获得比较好的图像处理效果.为此提出了一种结合免疫克隆算法的PCNN参数自动判定算法,提出的方法将PCNN的参数设置问题转化为基于免疫克隆算法的参数优化问题,将图像熵值作为免疫克隆算法最佳适应度的评判依据,从而达到PCNN在图像处理中参数自适应调整的目的.同时,在免疫克隆算法中引入自适应算子和梯度操作来影响部分抗体的进化,以保持群体的活性,打破群体信息陷入局部最优的状况.实验表明,提出的算法实现了PCNN参数的自适应调整,图像分割效果优于比较的多种图像分割算法.     

基于微粒群算法和脉冲耦合神经网络的图像分割算法

脉冲耦合神经网络（Pulse Coded Neural Network,PCNN）在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难。尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割的结果影响很大。而微粒群优化算法（Partide Swarm Optimization,PSO）具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和PCNN相结合,以改进的最大熵函数为适应度函数,提出了一种基于PSO和PCNN算法的图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且参数可以自动设置,省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高。     

基于微粒群算法和脉冲耦合神经网络的图像分割算法

脉冲耦合神经网络(Pulse Coded Neural Network, PCNN)在图像处理中得到了十分广泛的应用,但是其多个参数的设置给实际应用造成很大的困难.尤其是在图像分割中,不同类型的图像要求不同的分割参数,不同的参数对图像分割的结果影响很大.而微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和PCNN相结合,以改进的最大熵函数为适应度函数,提出了一种基于PSO和PCNN算法的图像自动分割算法.实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且参数可以自动设置,省去TAT实验的麻烦,同时分割速度也有所提高.     

结合最大方差比准则和PCNN模型的图像分割

脉冲耦合神经网络（PCNN）模型在图像分割方面有着很好的应用。在各项参数确定的情况下,其分割结果的好坏取决于循环迭代次数的多少,而PCNN模型自身无法实现迭代次数的自动判定。为此提出一种结合最大方差比准则的PCNN迭代次数自动判定算法,用于实现图像的自动分割。算法利用最大方差比准则找到图像的最优分割界限,确定PCNN的迭代次数,获得最优图像分割结果,然后利用最大香农熵准则验证分割结果。实验表明：提出的算法实现了PCNN迭代次数的自动判定,提高了PCNN的迭代速度,运行效率优于基于2D-OTSU和基于交叉熵的自动分割算法,图像分割效果良好。     

一种参数自动寻优的PCNN图像分割算法

利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）具有对参数自动寻优的优势,将PSO和脉冲耦合神经网络（Pulse Couled Neural Network,PCNN）相结合,并以改进的最大类间方差准则函数为适应度函数,提出了一种能进行参数自动寻优的PCNN图像自动分割算法。实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确地实现图像分割,而且PCNN的参数可以自动设置省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高。     

基于微分进化的PCNN图像分割方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种新型神经网络,可以应用于图像分割。然而在对PCNN的研究应用中,其模型参数的合理确定是个难点,这在很大程度上限制了PCNN的应用。针对这一问题,提出一种基于微分进化的PCNN图像分割方法。该方法使用微分进化算法来实现脉冲耦合神经网络参数的自动设定,并通过将其应用于图像分割,将分割结果与其他优秀分割方法比较,从而验证了该方案的正确性与可行性。     

一种基于QPSO的脉冲耦合神经网络参数的自适应确定方法

针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型中的参数主要通过人工定义的问题,提出一种基于量子微粒群优化(QPSO)算法的PCNN参数自动确定方法,并分析该算法的时间复杂度。该方法利用PCNN分割后的图像熵作为QPSO算法的适应度函数,在解空间中自动搜索PCNN中待确定参数的最优值,提供一种PCNN神经元模型中的参数自动确定方法。将该方法应用于图像分割时,以互信息量作为图像分割评价标准。仿真结果表明文中方法实现正确的图像分割,其性能优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法、遗传算法优化方法和微粒群优化方法,表现出较好的鲁棒性。     

脉冲耦合神经网络自适应图像融合算法研究

作为一种新型的神经网络模型,脉冲耦合神经网络（PCNN）已经在众多领域得到了应用。针对现有脉冲耦合神经网络图像融合算法存在的不足,提出了一种新的自适应PCNN图像融合算法。提取原始待融合图像的互补特征作为PCNN的外部输入,并通过提取待融合图像的对比度特征自适应确定PCNN的链接强度参数;分析了传统PCNN获取最优图像融合结果的方法,探索性地将结构相似度引入到PCNN融合结果的评价中,为PCNN最优融合结果的获取提供了很好的借鉴作用。通过红外和可见光等图像的仿真实验结果表明,提出的融合算法是有效的。     

优化的PCNN自适应三维图像分割算法*

脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)对图像分割具有天然的优势,但是传统的PCNN模型参数难以确定,且算法耗时多。对多种PCNN模型进行研究改进,并利用统计学知识提出了一种精简高效的自适应三维分割算法。将其用于脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割,把脑组织分成白质、灰质和脑脊液。与标准PCNN、传统的Otsu阈值方法、SPM8工具箱及专家手动分割结果的对比实验表明,该自适应算法具有精确性、高效性。     

自定义数据上传应用在OPNET中的实现

为了简化网络仿真中自定义应用和业务中繁琐的参数配置过程,完成数据上传的特殊应用,在OPNET中实现了将自定义数据上传应用添加到应用层作为一标准应用。利用自定义应用对一网络监控系统进行了仿真,运行过程正常,仿真结果表明标准应用和添加的这一应用可以协同工作。与自定义应用和业务相比,它能简化参数配置的复杂过程并体现特殊应用的特点。     

基于Web Services的动态B2B商务应用集成

传统企业应用集成是一种紧密耦合的、面向特定应用逻辑的应用集成模式。针对传统企业应用集成模式的弊端，提出了一种基于Web Servioes的动态应用集成模式，采用这种集成模式可以有效地屏蔽各种企业应用的具体开发平台。WS—Routing是SOAP协议的扩展规范。这个规范增加了消息发送的路由选择，把这种扩展规范引入到基于Web Services的应用集成模式中，可以建立一种动态、高效的应用集成模式。     

面向对象有限元并行计算框架PANDA的应用模板

为解决面向对象有限元软件框架PANDA的应用问题,降低使用PANDA框架进行并行应用程序开发的难度,提高软件开发的重用性,从PANDA的框架设计、PANDA的应用模板和应用测试等3方面介绍针对不同物理问题的程序建立机制,即PANDA框架的使用方法--应用模板方法.PANDA框架的开发目前处于初始阶段,为提高其易用性仍需...     

Web应用的风险测试研究

为了提高Web应用测试的效率,文章将风险理论应用到Web应用测试上来,提出了Web应用风险分层估计模型。在此基础上,对Web应用的风险进行了估计,并利用风险估计结果对Web应用测试进行了优化。     

一种基于智能卡的Android权限管理方法研究

Android系统的应用权限管理由安装时声明和确定,存在无法动态管理和验证的问题,将导致安全风险。文章提出一种基于智能卡验证的动态应用程序权限管理方法,增加了应用安装时权限的细粒度控制,对安装包的签名认证采用基于智能卡数字证书的方式,适合对Android的权限有严格要求的应用场合,能增强Android系统的应用权限管理的安全性。     

基于智能终端应用的计算机专业课程建设探讨

智能终端应用是与移动互联网和物联网相关联的热门计算机专业应用。根据智能终端技术的体系结构与专业培养目标,讨论了基于智能终端应用的计算机专业课程体系与结构,并且针对不同的智能终端应用方向,给出了基于智能终端应用的计算机专业相关课程设置的建议,以期对智能终端应用的发展起到一定的促进作用。     

应用协同技术研究

应用共享技术可以将单用户的应用程序改造为分布式的多用户共享应用程序。但协作者只能串行工作,而且还存在一些问题并未彻底解决,以至于难以实际应用。文章首先在分析应用共享存在上述不足的原因的基础上,提出了“应用协同”的概念,以便能构造支持群体协同工作的工具,通过该技术,可方便地将仅支持个体工作的传统软件改造为支持群体协同工作的应用软件,而这种改造对传统应用软件和它的开发者来言是透明的。最后就基于该技术所构造的应用协同工具ACPBrush进行介绍。     

基于领域专用语言的应用软件自动生成

在领域专用语言、领域专用库和应用产生器的基础上,提出一种自动生成应用软件的设计框架,详细论述了该设计框架的设计原理和具体的实现过程。该设计框架由三级组成:首先设计一种该应用领域的领域专用语言,它将该应用领域的应用系统作为领域分析的对象,语言上集数据、功能和界面于一体;其次实现该应用领域的一个领域专用库,它提供应用系统级的复用;在这两者的基础上,最后实现一个集工具、语言和库于一体的可视化应用产生器,用它可以快速地开发完整的应用软件。已成功地将该设计框架运用于GIS应用系统领域。用应用产生器开发应用软件,不仅加强了应用系统开发过程的集成,提高了软件的开发效率,实现了软件过程的复用,而且达到了系统级的软件复用。     

ASP.NET Web应用程序基本架构

.NET框架是微软提出并开发的用于网络程序设计的环境,基于Windows操作系统。该文分析研究了基于.NET框架的Web应用程序的架构,列举了几个特殊而且重要的基本元素,并附示例说明其使用方法。熟悉并应用这些元素,可以构成完整的Web应用程序,提高应用程序的效率和安全性。     

油田开发数据库在油藏研究中的初步应用

在提倡数字油田技术的今天，油田开发数据库是最基础的工作。本文就当前开发数据库所采用的技术进行了简要的介绍，并就目前油田开发数据库的应用现状进行了分析。在此基础上，分析了油田开发数据库应用的技术难点，就这些难点提出了油田开发数据库应用的技术设计，并提出了实现的具体解决办法，这些解决办法所使用的技术是该领域首次使用。通过编码设计，实现了油田开发数据库应用的专用软件，应用实例表明，研究方法正确、技术应用先进、矿场使用效果良好。迈出了开发数据库走向应用研究的第一步，对数字油田的设计实现具有指导作用。