基于改进梯度向量流与最大互信息的图像配准

基于最大互信息的多模医学图像配准已成为医学图像处理领域的热点.低阶互信息仅关注灰度的统计特性,忽略了空间信息,因此采用图像梯度向量流的空间信息与最大互信息组合的方法来实现医学图像配准.实验表明,该方法可以大大提高配准速度和精度,降低误配准率.     

SPH法中初始时粒子配置的分析

光滑粒子流体动力学（SPH）法是一种无网格拉格朗日粒子法。文中介绍了SPH法的常数和线性连续性条件,测试求解一维溃坝问题时不同的初始粒子配置对实验结果的影响。结果表明在SPH法中,初始时刻粒子应尽量均匀分布,并且尽量使所有粒子的质量相同或者是呈连续变化的。     

二维稳态传热问题的计算机仿真

热量传输现象在工程技术领域中广泛存在，对二维稳态传热情形下温度场分布的研究有重要现实意义。对于复杂几何形状的物体和非线性的边界条件，分析解法显得无能为力；相比之下，建立在有限元基础上的数值计算是有效和准确的。在传热和流体流动问题的数值计算方面，SIMPLE算法被广泛采用。通过VC和Matlab的混合编程用SIMPLE算法实现了对二维稳态传热问题的计算仿真，描述了温度场的分布。     

基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用

人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优,使得算法过早停滞,而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足,为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种基于交叉突变的人工蜂群（intersect mutation ABC,IMABC）算法。IMABC算法将整个蜂群依据其适应度值优劣进行划分,引入种群划分参数,对不同种群中的个体运用交叉突变算子,有效地平衡了种群的局部开采与全局探测能力,避免早熟收敛和提高收敛速度。从对基本函数的测试上可以看出,IMABC相对于GABC、IABC、ABC/best等改进的ABC算法,优化能力有了较大的提高。最后,将IMABC用于优化K-means算法,验证了该方法具有一定的实用性。     

土压力作用下邻近基坑地表沉降计算分析

相邻基坑间的土条地面沉降量与土体性质、围护结构、基坑深度、地面荷载等有关,其中因土压力引起的围护结构变形影响最大,且规范中尚未有现成的计算公式,通过采用叠加的方法计算土压力,计算围护结构变形,再根据围护结构变形的体积等于地表沉陷的体积计算地表沉降,并与现场监测对比分析,发现二者吻合较好,说明该计算方法有较好的适用性。     

基于非结构三角网格的两种自适应技术研究

实现两种基于无结构Delaunay三角网格的自适应方法，并且把两种方法分别应用于求解一个典型的二维溃坝问题，同时对两种方法的数值结果和稳定性进行比较。数值结果表明两种方法对提高数值解的精度和调整问题求解区域的剖分起到明显的作用。     

基于简化群优化算法和协方差矩阵学习的差分进化算法

把SSO算法的交叉策略、协方差矩阵学习策略与传统的DE算法结合,提出一个新的DE算法的变种,我们把它称作SCDE算法。正如我们所知,DE算法的变异策略在DE算法中占据了非常重要的位置,然而,传统的DE算法的变异策略都是用相对位置来产生候选解,本文尝试利用个体历史最优解来诱导变异产生候选解,这将大大提高种群跳出局部最优的能力。此外,将算法的变异和交叉操作放在由种群的协方差矩阵的所有特征向量组成的坐标系中执行,这将使算法的交叉和变异操作具有旋转不变性。实验结果表明,本文提出的新的交叉和变异策略可以大大提高DE算法在CEC 2013中28个测试函数的全局寻优能力。     

基于粒子系统的心形烟花模拟

计算机动画模拟的目标是实现仿真的实时性与逼真性,粒子系统作为模拟不规则物体运动的有效算法,在自然现象的仿真方面有着突出的贡献。为了弥补使用填充方式模拟心形烟花的不足,增强模拟的效果,文中提出了一种基于粒子系统的模拟方法。基本原理是采用阿基米德螺线函数来控制爆炸瞬间粒子的属性,同时结合纹理贴图技术绘制烟花粒子。编程上基于OpenGL,采用Visualc＋＋实现了“心”形烟花的模拟。实验结果证明提出的绘制方法具有快速、简单的特点,达到了预期的效果。     

具有双重认知能力的人工蜂群算法及性能分析

针对人工蜂群算法在解决单峰问题时收敛速度过慢而在优化多峰问题时易陷入局部最优值的问题,依据群体动力学原理,引入"自我认知能力"和"社会认知能力"对蜂群觅食时的蜜源搜索策略进行改进,提出了具有双重认知策略的人工蜂群算法。用经典的标准测试函数进行了实验并与其他改进算法进行了比较,结果表明,改进的搜索策略提高了算法的优化能力,优于其他改进的人工蜂群算法。     

中强地震的相关性与周期性研究

地震活动存在着高度的复杂性和非线性关系,难以挖掘出隐含的相关地震区域,为此提出将极值理论和地震时间序列匹配相结合用于地震趋势研究的基本方法。该方法基于形态的时间-震级二维相似性匹配算法,运用极值理论对相似区域的地震目录进行统计研究,从而验证区域之间存在相关性。对给定区域的历史数据应用该方法,结果证明其能对未来地震趋势做出判断。