基于容器(CUP)算法的斑图生成和分析

斑图生成是一个具有生物学背景的复杂系统问题,相比传统的动力学等方法,采用CUP算法进行斑图的生成和分析。同时CUP算法具有容易并行、解释方式多样(概率,结构化)、具有多尺度求解和解释能力、参数多样化和结构多样化等优点,其斑图应用对复杂系统的研究分析有实际的指导意义。     

电子鼻模式识别算法的比较研究

文中比较了k-近邻法、线性判别分析、反向传播人工神经网络、概率神经网、学习向量量化以及自组织映射6种电子鼻模式识别算法的分类能力.采用了1个定量指标(识别精度)和4个定性指标(运算速度、训练速度、内存容量、抗干扰能力)对不同算法进行了系统比较.研究表明基于神经网络的模式识别算法比基于统计理论的模式识别算法具有更高的识别精度.如果同时考虑定性指标,当训练速度要求不高时,宜采用学习向量量化算法;能满足内存需求前提下,优先推荐采用概率神经网算法.对于选择性高的信号,采用线性判别分析可以达到最佳效果.     

一种基于文法演化自动拟合非线性数据的蜂群算法

将文法演化方法引入蜂群算法, 基于上下文文法定义多种数学函数, 提出了自动拟合非线性数据的蜂群算法BCGE, 并给出了通过基因截断、基因增补及利用领域知识加速BCGE的方法。基于文法演化的BCGE比基于文法规划的其他算法更为简洁, 且存储基因型所需的空间也远比其他算法存储语法树所需的空间少。通过五个测试函数的实验表明, BCGE能够有效地拟合非常复杂的非线性数据。     

基于差异演化算法和郭涛算法的文化算法

针对数值优化问题,对差异演化算法进行改进,获得多子差异演化算法。将多子差异演化算法和基于自适应搜索子空间的郭涛算法融合到文化算法的框架中,提出一种新的文化算法。实验结果表明,与多子差异演化算法、差异演化算法和基于自适应搜索子空间的郭涛算法相比,该算法收敛速度快,不易陷入局部最优,所得解的质量更好。     

基于免疫粒子群算法的特征选择

针对入侵检测中数据维数较高的问题,使用免疫粒子群算法Immune_PSO进行特征选择,消除冗余属性、降低问题规模、加快入侵检测速度。Immune_PSO算法使用二进制字符串序列来表示粒子位置,采用免疫算法思想进行粒子的选择,保持粒子的多样性,提高PSO算法的收敛精度。最后算法在KDD CUP1999数据集上进行了仿真实验,达到了预期的效果。     

一种基于混合交叉策略的多目标演化算法

演化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法,而应用演化策略、技巧是改善解性能的重要途径。论文叙述了多目标优化问题的有关概念,结合已有算法中的方法,设计了基于两种交叉操作相互结合的多目标演化算法(MOEAHC),该算法不仅具有较高的计算效率,而且能够保持解的多样性分布。测试结果表明该算法的良好性能。     

一种基于结构匹配的指纹匹配算法

提出了一种基于结构匹配的指纹匹配算法,不仅考虑了指纹的全局特性而且利用了指纹局部结构的平移和旋转不变性。该算法可克服在采集指纹图像时由于非线性形变所引起的细节点的位置、细节点的方向及指纹图像中细节点之间距离改变产生的影响,降低了匹配算法的拒识率。试验结果表明所提出的方法确实提高了指纹匹配算法的有效性。     

演化硬件在模式识别中的应用综述

演化硬件以其速度快、灵活性强、实时适应等特点,在模式识别应用中易于建立学习时间短、识别速度快、精确分类的高效识别系统。在论述基于演化硬件模式识别技术的体系结构基础上,总结了不同的演化模型和各自的特性,并对各模型适合的应用领域进行了对比分析。介绍了国内外演化硬件模式识别技术研究的主要方向和发展现状,讨论了演化硬件在模式识别应用中的未来发展趋势和亟需解决的问题。     

基于方向图的指纹图像处理算法

一引言从指纹图像的局部放大图(图1(a))中,可以看到指纹图像具有以下特点:(1)在局部范围内,指纹纹线具有一致的方向性;(2)在局部范围内,指纹纹线的宽度基本相同;(3)在局部范围内,指纹纹线间的距离基本相同。根据这些特点,我们可以建立一个指纹局部的     

基于结构特征的指纹匹配算法研究

基于结构特征的指纹匹配算法分为中心法与近邻法,两种方法各有其优缺点,近邻-中心法集中了两者的优点,是目前常用的指纹匹配算法,文章比较了该类的几种算法,并给出了一些实验结果.     

基于结构特征的指纹匹配算法研究

基于结构特征的指纹匹配算法分为中心法与近邻法,两种方法各有其优缺点,近邻—中心法集中了两者的优点,是目前常用的指纹匹配算法,文章比较了该类的几种算法,并给出了一些实验结果。     

一种基于演化算法的BP改进算法

本文在对BP神经网络算法分析的基础上,提出一种基于演化算法的BP改进算法(EBP)。该算法将演化算法运用到BP算法学习率的求解中,从而达到学习率的自适应、自组织的目的。实验结果表明,使用EBP算法进行求解函数逼近、优化和建模等BP神经网络应用问题,都要比传统的BP算法具有更好的精确度和收敛速度,并且能够克服传统BP算法易陷入局部最优解、学习过程出现震荡等缺点。     

基于贝叶斯概率优化的Wi-Fi室内定位算法

Wi-Fi指纹匹配定位算法具有简单、快捷、方便、经济、易普及等诸多优点,但对位置指纹的匹配精度较低.对此,提出一种贝叶斯与加权K近邻算法相结合的贝叶斯概率优化算法,应用于Wi-Fi指纹匹配定位,在提高传统加权K近邻算法精度的同时,减少了贝叶斯概率匹配算法的平均运行时间.实验结果显示,该算法可以将1 m内的定位精度从原先...     

一种基于输运理论的多目标演化算法

提出了一种根据输运理论中的粒子输运方程、相空间能量定律和熵增法则构造的一种能够准确、高效地求解多目标优化问题的多目标演化算法(MOPEA).由于该算法使用了粒子系统从非平衡达到平衡的理论来定义求解多目标问题的Rank函数和Niche适应值函数,使得种群中的所有个体都有机会参与演化操作,以达到快速、均匀地求出多目标优化问题的Pareto最优解.数据实验显示,利用该算法求解多目标优化问题不仅能够使算法快速地收敛到全局Pareto前沿,同时由于该算法要求所有的粒子都要参与杂交和变异等演化操作,从而避免问题早熟现象的出现,并通过与传统演化算法的性能指标分析比较说明,使用该算法求解多目标优化问题具有明显的优越性.     

基于字节指纹极值特征的数据分块算法

针对基于内容的数据分块算法中基本滑动窗口算法不能确定最大数据块的问题,提出一种基于字节指纹极值特征的数据分块算法。算法以上一个块边界点为起点构建最大块长区间,通过定义字节指纹极值域半径函数F并利用函数F值的分布特性,以概率1在允许的最大块长的区间内确定下一个块边界点。该算法克服了基本滑动窗口等分块算法不能确定最大分块长度的不足,其时间复杂度为O(n)。     

基于模式识别的多项式因式分解算法及其应用

讨论模式识别和搜索技术在智能教学软件设计中的应用，特别是多项式因式分解的算法和解题过程的自动产生。     

序列比较算法在入侵检测系统的研究与应用

该文从阐述序列比较入手．分析了序列比较算法。通过对序列比较与入侵检测行为比较的相似性研究,采用了一种序列比较算法应用于入侵检测中。按照入侵检测的特点采用了一种序列比较算法,使用标准数据和收集数据对其进行测试,取得了较好的实验结果。     

基于单形正交实验设计的差分演化算法

为了克服传统差分演化(DE)算法在求解约束优化问题时出现的收敛性慢和容易陷入早熟等缺陷,提出一种新的基于单形正交实验设计的差分演化(SO-DE)算法。该算法设计了一种结合单形交叉和正交实验设计的混合交叉算子来提高差分演化算法的搜索能力;同时采用了一种改进的个体优劣比较准则对种群个体进行比较和选择。这种新的混合交叉算子利用多个父代个体进行单形交叉产生多个子代个体,从两者中选择优秀个体进行正交实验设计得到下一代种群个体。改进的个体优劣比较准则对不同状态下的种群采用不同的处理方案,其目的在于能够有效地权衡目标函数值和约束违反量之间的关系,从而选择优秀个体进入下一代种群。通过对13个标准测试函数和2个工程设计问题进行仿真实验,实验结果表明SO-DE算法求解的精度和标准方差都要优于HEAA算法和COEA/OED算法。SO-DE算法具有更高的精度以及更好的稳定性。     

基于演化算法的全加器优化设计

演化硬件研究工作中的一个重要研究内容就是电路优化设计,电路优化设计有望实现复杂电路的自动设计并获得新颖、优化的设计结果,因而成为国际性的研究热点。将演化算法引入全加器电路的优化设计中,引入了新的个体评估机制并提出了适用于全加器演化的演化算法。通过仿真实验验证了算法的有效性。     

基于模糊判别的指纹识别算法探讨

指纹识别在社会各个领域应用都非常广泛.本文从指纹识别的原理和应用出发,介绍一种基于模糊判别的指纹识别算法.