一种基于多级检测的军装图片识别算法研究

为了在互联网上对军装图片进行过滤,我们设计了一种基于多级检测的军装图片识别框架,并在该框架下对其中的关键技术进行了深入的分析,就人脸快速检测技术、颜色纹理处理、区域形态学处理、基于支持向量机分类识别领花物件等进行了研究。实验表明,该算法在检测效率和精度方面能够满足实际应用的需要,可高效地对网络上传的军装图片进行高速过滤,该算法还可以解决其它类似的服装检测的问题。     

遗传算法在模糊设计中的应用

构造了CAD系统模糊设计的一种具体解决方案: 其环境为收集到的现场数据; 学习环节采用基于遗传算法的模糊优化算法; 知识库由设计准则构成; 执行部件为设计单元. 建立了回归方程的模糊优化学习算法, 并构造了该算法的流程. 然后利用该模糊设计系统获得了飞边尺寸设计准则, 且应用实例对该算法的稳定性进行了校验. 为评估该算法的性能, 将其与最小二乘法和免疫遗传算法进行了比较, 结果表明, 该算法速度快, 精度高, 稳定性好.     

基于协同进化算法的TS模糊模型设计

提出一种基于协同进化算法的TS模糊模型设计方法．该方法由以下两步组成：（1）采用模糊聚类算法辨识初始的模糊模型；（2）利用协同进化算法对所获得的初始模糊模型进行结构和参数的优化．协同进化算法由两类种群组成：规则前件种群和隶属函数参数种群；其适应度函数同时考虑模型的精确性和解释性，采用两种群合作计算的策略；为提高模型的解释性，在协同进化算法中利用基于相似性的模型简化方法对模型进行约简．最后，利用该方法对Mackey-Glass系统进行辨识，仿真结果验证了方法的有效性．     

基于聚类和遗传算法的解释性模糊模型设计

提出了一种基于模糊聚类和遗传算法构建解释性模糊模型的设计方法。定义了模糊模型的精确性指标，给出了模糊模型解释性的必要条件。然后利用模糊聚类算法和最小二乘法辨识初始的模糊模型；采用多目标遗传算法优化模糊模型；为提高模型的解释性，在遗传算法中利用基于相似性的模糊集合和模糊规则的简化方法对模型进行约简。采用该方法对Mackey-Glass系统进行建模，仿真结果验证了该方法的有效性。     

单幅自然场景深度恢复

离焦测距算法是一种用于恢复场景深度信息的常用算法。传统的离焦测距算法通常需要采集多幅离焦图像,实际应用中具有很大的制约性。文中基于局部模糊估计提出单幅离焦图像深度恢复算法。基于局部模糊一致性的假设,本文采用简单而有效的两步法恢复输入图像的深度信息：1)通过求取输入离焦图和利用已知高斯核再次模糊图之间的梯度比得到边缘处稀疏模糊图 2)将边缘位置模糊值扩离至全部图像,完整的相对深度信息即可恢复。为了获得准确的场景深度信息,本文加入几何条件约束、天空区域提取策略来消除颜色、纹理以及焦点平面歧义性带来的影响,文中对各种类型的图片进行对比实验,结果表明该算法能在恢复深度信息的同时有效抑制图像中的歧义性。     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

一种基于高维形象几何理论的彩色图像增强算法

基于近年来发展起来的全新理论--高维形象几何与仿生信息学,提出一种彩色图像增强算法.本算法将彩色图像看作是高维空间的点,通过对多幅图片的分析,推导出点与点之间的内在联系,提出"模糊-再模糊-清晰"的增强算法,并由实验证明该算法对模糊图像的清晰化有很好的效果.     

基于模糊理论的多媒体实时调度算法研究

多媒体系统中的任务调度采用的是实时调度算法。传统的实时调度总是假设任务的属性是精确确定的并能够提供令人满意的结果，但实际任务的属性总是存在一个模糊的范围。文中在传统实时EDF算法的基础上，提出了基于模糊理论的可抢占式的实时调度算法(FEDF算法)。此算法的主要设计目标是在实时任务属性模糊条件下尽可能地减少任务丢失率，提高保证比率，实验结果表明该算法达到了预定的目标。     

模糊边缘检测算法在水印模糊检测中的应用

在防伪印刷纸张质量检测系统中，纸张防伪水印的模糊是其检测的重要指标之一。为了保证实际防伪印刷纸张质量检测的实时性和准确性，提出了一种水印模糊检测算法，该算法运用一种改进的快速模糊边缘检测算法来进行水印图像的边缘轮廓检测，以得到目标图像的边缘轮廓，然后根据边缘轮廓的边缘信息，通过对边缘轮廓像素进行梯度运算得到边缘的灰阶变化，以边缘像素灰阶变化设计了水印模糊判定函数。经过实验，该算法运算速度较快，准确度较高，具有良好的应用前景。     

GDSII图片生成与校正

随着芯片设计、生产环节的增多,芯片中存在硬件木马的可能性越来越高,对于安全性要求较高的芯片就需要对其进行硬件木马检测。反向解剖芯片并将其与原始GDSII文件进行一致性比对是检测芯片是否被植入硬件木马的主要方法之一。而从GDSII文件生成与反向解剖芯片的照片一一对应的图片(后面统称为GDSII图片)是木马分析的重要步骤,为此提出了两点定位算法对GDSII图片进行分割;同时,针对芯片照相和拼接过程中存在图片信息位置偏移的问题,提出了一种基于偏差统计的校正算法。经过工程实际应用证明,该算法较好地校正了GDSII图片与芯片照片的偏差,消除了因为图片信息位置偏移所带来的影响。     

基于矫正变量的聚类噪声图像分割算法

传统聚类图像分割算法在对含有噪声的图片进行分割时图片中的噪声往往引起较大的偏差。针对含有一定噪声的图片提出一种算法,分别在传统模糊聚类算法中的距离公式和隶属度值公式中增加修正量的方法,以减少噪声对聚类结果的影响。实验结果证明该方法对一些噪声图片具有抗噪性能。     

一种改进的基于规则的带权模糊推理算法

给出了一种基于带权模糊Petri网的模糊推理算法，这种算法可以适用于一类基于规则的系统，即可以对该类系统的带权模糊Petri网模型进行相应的处理。对系统建立了知识表示的带权模糊Petri网模型，使用该算法可以确定用户给定的库所之间是否存在联系，即相应的命题之间是否存在因果关系，可以计算出命题的模糊真值。对具体的算例进行了分析并与已有的算法进行了比较，得出该算法的优点。     

高分辨率遥感图像中机场目标的并行快速提取

针对高分辨遥感图像机场目标检测存在漏检和误检,鲁棒性低,且处理多幅图片速度慢的特点,提出一种基于批量化并行处理模式的遥感图像机场目标提取方法。利用模糊增强方法对图像进行预处理,利用基于像素梯度和方差信息的模糊边缘检测算法对图像进行边缘检测,从中筛选出长直线,利用Hough变换提取其中平行的直线作为机场跑道特征。在得到的特征点中选取种子点进行区域生长,从而提取出完整的机场目标。利用MPI多进程并行处理的编程方法来实现对多幅图片中机场目标的批量化并行快速提取。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,能准确地检测并提取出完整的机场目标,能够大幅度提高程序处理多幅图片的速度。     

一种基于人工免疫原理的最优模糊神经网络控制器

提出了一种基于人工免疫原理的最优RBF模糊神经网络控制器设计方案．首先给出了控制器结构，其次将免疫进化算法用于控制器参数的优化，设计了一种满足二次型性能指标的最优RBF模糊神经网络控制器．将该控制器用于控制实际倒立摆系统，并采用状态变量合成方法以大大减少模糊规则的数目，实验结果验证了该控制器的有效性．     

模糊分类系统的邻域原理设计算法

使用支持向量机算法直接求海量数据的模糊分类系统是相当困难的.为了解决这个问题,提出了基于邻域原理设计模糊分类系统的方法.将支持向量机的理论建立在距离空间上,设计出了计算支持向量的邻域算法;利用所求的支持向量,基于平分最近点方法设计出了求分类超平面的算法,求出模糊分类系统,该算法优于基于支持向量机直接求模糊分类系统的方法.实验结果说明,该方法可有效地解决对海量数据的模糊分类系统的设计问题.     

直觉模糊粗糙集推理规则的相容性研究

针对直觉模糊粗糙集（IFRS）逻辑推理规则的相容性问题，提出一种IFRS逻辑推理规则的不相容度检验算法。利用基于包含度的粗糙集模型，给出了IFRS逻辑推理规则的相容性定义，设计了不相容度检验算法。最后通过算例，验证了该算法的有效性和可行性。该算法可以有效处理属性值均为直觉模糊值的信息表，给出各IFRS逻辑推理规则间的不相容度，从而可对规则库中的规则进行相容性检验。     

模糊遗传算法及其应用研究

针对多目标遗传算法的特点,基于模糊集理论,提出模糊遗传算法的概念及其算法将系统设计的要求转化为模糊遗传算法的约束条件,利用模糊遗传算法对其进行优化设计,具体的设计示例说明了该算法的有效性。     

基于GA的模糊-PID控制器设计

提出一种基于GA优化的模糊-PID复合控制算法，该算法可实现在偏离工作点较远的区域采用模糊控制，在工作点附近实施PID控制，两种控制算法优势互补。采用遗传算法分步优化模糊-PID控制器参数，解决了控制器参数整定和优化等难点问题。该算法在SCON-2000先进控制软件平台进行了工程化实现，对实际工业对象的控制结果表明，该方法比常规PID控制、模糊控制具有更强的鲁棒性和更好的稳态性能，能使系统的响应满足既快速又不振荡的要求。     

基于规范生成的文件模糊测试

为了解决传统文件模糊测试效率不高与功能遗漏的缺点,提出一种新的文件模糊测试算法.基于文件的规范,抽象地描述了文件推导规则,定义了文件模糊测试模板,设计了文件模糊变异模型.在规范描述下生成不同类型文件,然后对每类文件进行变异模糊测试,有效地减少了大量无效测试.实际测试中,已经验证3个已公开漏洞并发现两个未公开漏洞,表明了该算法的有效性.     

基于粒子群算法的随机和模糊混合机会约束规划研究

研究一类混合机会约束规划模型,该模型含有随机和模糊参数。基于粒子群算法运用随机模拟和模糊模拟相结合的技术,给出了一种求解该规划模型的混合智能算法。并通过对实际模型的规划问题进行分析和数值求解,说明了该模型和算法的合理性和有效性。