H.264运动估计算法UMHexagonS的斐波纳契数列优化

针对H.264运动估计算法UMHexagonS搜索步长和搜索模板中存在的使用固定搜索步长和搜索点冗余的不足,结合斐波那契数列和中心偏置特性对其进行改进。新算法使用斐波那契数列的递进关系确定UMHexagonS算法的搜索步长,其次删除UMHexagonS算法中存在计算冗余的搜索点,最后结合中心偏置特性对UMHexagonS算法的大六边形搜索模板进行了修改。实验结果表明,新算法在保持UMHexagonS算法的比特率和峰值信噪比(PSNR)的情况下缩短了运动估计时间,并且随着图像像素、图像复杂度和搜索范围的提高,运动估计时间越来越短。新算法在搜索范围为64的情况下,平均缩短了23.82%的运动估计时间。     

基于斐波那契数列的指纹增强方向滤波模板

目前采用的方向滤波模板参数凭经验或由实验确定,模板在旋转过程中会发生溢出现象,这在一定程度上破坏了参数在对应模板方向上的分布规律.鉴于此,文中一方面将基本模板尺寸扩展来解决模板溢出问题,确保参数在对应模板方向上的分布规律;另一方面采用著名的斐波那契数列来确定方向滤波模板的参数,降低人为因素的影响.大量实验表明,用文中设...     

一种新的自适应量子遗传算法

现有基于 Bloch 球面坐标的量子进化算法存在收敛速度慢和鲁棒性不稳定的问题。为此,提出基于斐波那契特性更新的自适应量子遗传算法。在最优解的搜索过程中,考虑目标函数在搜索点的变化率,建立自适应因子λ,反映搜索点处目标适应度值相对于相邻两代最佳目标函数值一阶差分的变化,调整λ以改善算法收敛的方向和速度。分析量子旋转门转角步长调整策略,建立基于斐波那契数列特性的转角步长函数Δφ和Δθ的更新规则。应用该算法求解多维复杂函数的极值优化问题,时间复杂度理论分析和仿真结果证明,该算法在收敛速度、效率和稳定鲁棒性等方面均有明显改善。     

基于Dais-CMX模型机的斐波那契数列指令集设计

在现代计算机系统中,利用高级语言可设计出多种计算斐波那契数列的算法,但需要众多指令的支持。为了简化斐波那契数列的计算过程,提高计算速度,文章提出在Dais-CMX模型机上,基于硬件底层微程序设计,利用寄存器寻址、寄存器间接寻址和指令跳转等硬件技术,设计7条指令即可完成斐波那契数列运算的方法。     

斐波那契数列算法动画

算法动画(Algorithm Animation)作为一种可视化工具,以动态交互的图形化方式来形象的表示算法的执行过程.斐波那契数列(Fibonacci sequence)作为一种重要数列,可利用MFC,GDI+等技术,使斐波那契数列以图形、图像元素动态等算法动画的形式表现出来,便于理解.算法动画界面UI设计运用了MF...     

用Excel公式演示斐波那契数列

介绍了Excel的教学用例及涉及到Excel的公式、函数、自动填充等知识点.     

斐波那契数列算法动画的实践研究

斐波那契数列是算法中的经典之经典,最初主要推演兔子繁殖的问题,后来广泛应用于物理、化学等多个学科中.近年来,交互式编程技术逐渐流行,虽然技术不断进步,但是对于大众而言常规的交互式编程仍略显复杂.阐述了算法动画的特点,通过利用CSS3动画开发库、可视化编辑器、网站和Java等编程语言,实现斐波那契数列算法动画,使用动态交互的图形化界面表达出算法的执行过程,提高了数学运算的可视化程度.     

斐波那契数列问题的C语言教学实施探讨

以斐波那契数列问题的C语言编程为例,就程序设计语言课堂教学实施过程中问题的提出方式、问题的抽象和分析、具体的编程实现以及进一步的分析和思考等各个环节进行了一定的探讨。     

用Excel完成斐波那契数列问题

在Excel单元格引用部分的教学中，将斐波那契（Fibonacci)数列问题作为学生要应用Excel解决的问题，不但能使学生掌握信息技术的基础知识，还从中了解了数学知识，学习了如何应用信息技术解决数学问题，拓展了Excel的应用。     

基于斐波那契分组的重要性证明共识算法

权益证明共识算法(PoS)虽然有不需要花费算力的优势,但由于权益越高的节点获得记账权的可能性越大,会造成记账节点具有很强的确定性且容易富者愈富,一旦权益最高的节点无法正常记账出块,其余节点仍要重新竞争记账权,存在系统停滞问题.针对这两个缺陷,特提出基于斐波那契分组的重要性证明共识机制(FPoI).首先,引入重要性评估方案,依据节点活跃度、交易量、寻找随机数的时间和信誉值计算每轮中节点的重要性分数iValue;其次,为信誉值设置记账最低阈值,防止信誉值过低但重要性仍高的节点恶意记账;最后,按重要性得分高低排名,分数最高节点无法正常记账时,采用斐波那契数列将分数相近的节点分成一组,组内借鉴DPoS思想进行投票并按排名充当备选节点,每完成一个区块创建后都将重要性归零但保留信誉值.实验搭建一个拥有100个节点的FPoI共识机制的区块链,实验结果表明区块链系统平均出块时间稳定10s左右,当恶意节点占比由30％增加到70％时,成功记账的概率由0.25减少到0.06左右,减少了联盟作恶.     

基于自适应遗传算法的车辆动态重调度

在充分分析快速公交(BRT)系统具有封闭车道、站台售检票、完善的智能系统等特点的基础上,研究动态重调度中对原计划发车频率的优化问题,建立发车频率优化模型.根据BRT的特点,提出采用自适应遗传算法解决对发车间隔的计算.结果表明,该优化方法能有效增加乘客候车满意度和乘车舒适度.     

一种基于实数编码的自适应遗传算法

自适应遗传算法的主要思想是根据具体优化问题的不同,在适宜的范围内,自动调整遗传算法的控制参数(群体规模、杂交率、变异率),以找到优化相应问题的最佳参数值,进而得到适应性较强的最优解.通过对相关实验函数的优化比较试验,结果表明自适应遗传算法比传统遗传算法具有更好的收敛性和更高的精度.     

基于改进量子遗传算法的聚类算法

传统K-均值算法的初始聚类中心从数据集中随机产生,容易陷入局部最优解.提出了一种改进量子遗传聚类方法,用量子比特构成染色体,用实数对量子比特进行编码,用量子旋转门进行染色体更新,用量子Hadamard门进行染色体变异,结合了目标函数的梯度信息,对旋转门的旋转角进行动态调整.每条基因代表一个优化解,在染色体数目相同时,可使搜索空间加倍.实验结果表明,提出的方法在稳定性和分类准确率上都有所提高.     

一种基于相位编码的量子遗传算法

基于量子位测量的二进制量子遗传算法在用于连续问题优化时,由于频繁的解码运算,严重降低了优化效率.针对这一问题,本文提出了一种基于量子位相位编码的量子遗传算法.该方法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,采用量子旋转门实现染色体上相位的更新,采用Pauli-Z门实现染色体的变异.在该方法中,由于优化过程统一在空间[0,2π]<'n>进行,而与具体问题无关,因此,对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性.以函数极值优化为例,仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通量子遗传算法和标准遗传算法.     

基于量子遗传聚类算法的入侵检测

针对传统入侵检测算法当面临未知攻击时所缺乏的自适应性和智能化日益突出的问题,提出一种新的无监督、自适应的检测算法——量子遗传聚类算法（CQGA）。该算法利用各实例之间的欧氏距离作为相似度量标准,通过量子遗传算法寻找聚类中心以达到在无监督的条件下对数据集自动分类的目的。实验仿真结果显示,该算法能较为准确地对测试数据集进行分类,有效地解决自适应性和智能化问题。     

基于遗传量子的自适应图像分割算法

虚拟娱乐照相领域的图像分割,目的在于实时地提取显示出背景中的感兴趣目标,但由于常用的分割方法容易丢失图像的边缘细节信息,而且运算时间长,难以实现质量与速度的平衡,为此文章提出了一种基于遗传量子进化算法的图像分割方法。该方法首先运用遗传量子方法进行阈值搜索,然后进行区域分割,再利用形态学方法对图像边缘细节进行补偿,并去除噪声。仿真结果表明,与传统方法比较,该方法能有效地提取图像中的人像,保留细节边缘。     

Blind Signal Separation Based on Quantum Genetic Algorithm

Blind Signal Separation （BSS） is one of the typical problems in array processing and data analysis. In this paper, a novel method of blind signal separation based on Quantum Genetic Algorithm （QGA） is proposed. QGA is a more effective way in comparison with Conventional Genetic Algorithm （CGA）.     

基于改进多生境排挤算法的量子遗传算法

针对量子遗传算法在复杂连续函数优化中存在着收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于改进多生境拥挤算法的量子遗传算法。基本思想是:在保留多生境排挤算法搜索速度较快这一优势的同时,引入聚类分析,提高其搜索能力,然后将改进的多生境排挤算法引入量子遗传算法。仿真实验结果显示,多生境排挤量子遗传算法与基本量子遗传算法相比较,在全局收敛性和收敛速度方面有了一定程度的改进和提高。