基于二分内包围盒的玉米光照逆光线跟踪算法

为了在玉米仿真中构建逼真有效的光环境,提出一种基于二分内包围盒的玉米光照逆光线跟踪算法。首先,在玉米表面建立二分内包围盒进行预处理,减少光线与玉米相交运算量;其次,引入遮挡因子简化光能计算的复杂度;最后,通过调整光能阈值达到光环境逼真度和算法效率的统一。为了验证算法的快速有效性,建立玉米模型,对比不同包围盒求交运算的速率,得出二分内包围盒的求交速度最快,逆光线跟踪算法模拟出的玉米生长效果较为逼真。     

应用混沌多目标规划理论融合的图像分割

针对二维最大熵和二维最大类间熵阈值化方法通用性不强,使得他们在某些分割应用场合失效的问题,提出应用混沌多目标规划理论融合的图像分割方法.这种新方法利用多目标规划理论将前两种方法有机结合,得到既满足二维最大熵原则,又满足二维最大类间交叉熵原则的最佳阈值,并且将混沌优化算法和递推算法相结合,使计算复杂度大大降低.仿真实验结果表明,本文提出的方法好于单独使用一种方法的分割结果,而且有较好的普适性.     

OPEN表和CLOSED表的合一

在人工智能传统的搜索方法中,一直是将OPEN表和CLOSED表分开的。这不仅增加了搜索算法的复杂性,久而久之,也许禁锢了人们的思想。文章试图改变这种状况,提出了一种与众不同的新思路,巧妙地将OPEN表和CLOSED表合二为一,减少了一些工作量,在一定程度上降低了算法的复杂性。     

融合小波与2D PCA的贝叶斯人脸识别

提出了融合小波和2DPCA进行贝叶斯人脸识别的方法。对原始图像采用小波分解后,利用2DPCA计算人脸的特征矢量空间。首先对低频子图进行贝叶斯人脸识别,然后对得分前五名的图像再次利用高频子图并行进行识别,通过加权排序得到最后结果。实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率。     

快速二维最小交叉Tsallis熵的图像阈值分割

目前二维最小交叉Tsallis熵阈值分割法有较好的分割性能,但由于计算复杂度高,使得分割速度慢。针对此问题,提出了一种基于二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先对二维最小交叉Tsallis熵法公式进行推导找出需要递推的几个量,然后对二维直方图投影进行分析得到二维直方图的特性;最后利用此特性导出新型的快速递推算法来减少计算时间。实验结果表明:相对于当前二维最小交叉Tsallis熵阈值法,提出的方法在保持分割效果的情况下,其速度提高了20倍以上,其运行时间小于0.2 s。     

傅里叶谱和矩不变法结合的图像阈值分割

针对矩不变法图像分割算法中存在的问题,提出了一种基于傅里叶谱和矩不变法相结合的图像分割方法。首先依据矩不变原理计算待分割图像的累计灰度分布函数值获取初始阈值,然后对图像直方图进行傅里叶变换,并得到傅里叶谱系数,最后利用该系数和累计灰度分布函数值对初始阈值进行调整,由于傅里叶谱能很好地“匹配”矩不变法获取的阈值,从而能自动调整初始阈值,使分割效果达到最佳。分割实验结果表明,该方法不仅运算速度快,而且有较好的分割效果和普适性。     

基于模糊人工势场法的多智能体编队控制及避障方法

针对动态环境中多智能体编队控制及避障问题,提出了一种基于模糊人工势场法的编队方法。首先,在领航跟随法的框架下控制编队队形,在动态队形变换策略的异构模式下,使用人工势场法为多智能体编队中每个智能体规划避障路径;其次,利用模糊控制器控制跟随智能体追踪领航智能体,同时保持跟随智能体之间与领航智能体的相对距离,遇到未知障碍物时,及时保持多智能体编队之间的队形并避免碰撞障碍物。针对人工势场法在引力增量系数和斥力增量系数设置的局限性,利用模糊控制器选择出适应环境的增量系数。Matlab仿真实验结果表明,该方法能够有效地解决复杂环境下多智能体编队控制及避障问题,使用效率函数对实验数据进行分析,验证了所优化方法的合理性和有效性。     

自动分词中的歧义处理

从自动分词中歧义产生的根源上对歧义进行了新的分类，并给出了处理每一类歧义的方法，提出自动分词中的歧义研究应集中在对第二类歧义的处理上。     

二维直方图准分的Tsallis熵阈值分割及其快速实现

传统二维Tsallis熵阈值法主要由于对二维直方图采用近似假设等原因,导致分割结果不够准确,由此提出了基于二维直方图准分的Tsallis熵快速图像分割方法.首先,准确选择邻域模板构建二维直方图并将Tsallis熵法用于此直方图上以便提高分割性能;然后,舍弃二维直方图中关于主对角区域的概率和近似为1的假设而准确计算使阈值选取更准确;最后,结合Tsallis熵公式对二维直方图进行分析得到其特性和2个定理,利用此特性和2个定理导出新型、快速的递推算法来降低计算复杂度.实验结果表明,与传统二维Tsallis熵法相比,所提出的方法不仅分割更准确和抗噪性更强,而且占用的存储空间和运行时间都更少.     

一种改进的二维最小交叉熵图像分割方法

针对当前二维最小交又熵阈值法存在计算复杂度高等问题,提出了一种改进的二维最小交叉熵阈值分割方法.首先,依据图像的含噪声类型选择邻域模板并建立相应的二维直方图来提高分割效果;然后,对二维最小交又熵公式进行推导和简化处理,利用定义的数组运算推导出新型递推算法,再确定图像及其邻域图像的实际灰度级别范围,并用这种新算法在所求的灰度级别范围内搜索最佳阈值向量来降低计算复杂度;最后,使用关键阈值一对滤波后的图像进行分割达到最佳的分割效果.仿真实验结果表明,与当前的二维最小交又熵阁值分割法相比,本文提出的方法不仅分割性能及抗噪性能更强,而且分割时间大大减少,小于0.05 s.