食饵-捕食系统最优化开发研究

给出了几种开发食饵-捕食系统的方案,以及与之相对应的方程.得出了在非密度制约条件下,不同捕获方案的最大收益值,并做出了相关生态解释.通过对不同捕获方案的比较,得到了获取最大收益时的充分条件,最后运用M atlab对结论进行了数值模拟.     

一种迭代有序k最邻近距离实现数字图像特征点匹配的算法

待配准图像和源图像之间具有自相似性或镜像关系时,SIFT特征匹配算法不能实现两幅图像特征点的正确匹配,针对这一问题,提出了一种通过dpk实现特征点正确匹配的迭代算法,在Matlab仿真实验中表明该算法能较好解决上述问题.     

基于全局划分与局部划分的自适应活动轮廓模型

为了分割边界模糊图像,文章提出基于划分函数的自适应活动轮廓(Adaptive active contour model based on global division and local division, DGDL)模型.通过建立一个局部划分能量项,将其与全局划分能量项进行线性组合,并基于迭代次数建立一个自适应函数自动选取全局与局部能量,得到基于全局划分与局部划分的活动轮廓模型.利用人工合成图像与真实图像作为分割对象进行实验,结果表明,DGDL模型对初始轮廓鲁棒,迭代次数较少且耗时短,还能分割边界模糊和灰度不均图像,并具有良好的分割性能.     

对牛顿迭代法条件的一个改进

对解非线性和超越方程f(x)=0的牛顿迭代法的收敛条件作了改进,并证明在此条件下二阶收敛性仍成立,得到较简洁的判定运用牛顿法求近似根的条件及比值收敛因子,并给出了数值实验.     

聚类处理的蚁群算法在旅行商问题中的应用

针对大规模旅行商问题具有区域分布的族类特征,采用最小方差法将城市样本点聚成k个城市群,利用蚁群算法,求出每个城市群内部城市的最短路径及城市群之间的最短路径.提出了一种新的城市群连接方式及标记方法,使得从任一个城市出发,以该方式可对每个城市群的连接城市进行标记,同时,利用循环搜索的方法可得到每个城市群的连接方式,最终得到全局最短路径的一个满意解.最后利用TSPLIB提供的实验数据,对算法的正确性进行了验证.     

一种基于SUSAN算子和相位相关实现图像配准的算法

提出了一种基于SUSAN算子检测角点,然后利用角点为中心的邻域的相位相关性实现图像配准的新算法,并在Matlab环境中模拟验证了该算法的有效性.实验表明,该算法配准精度高,对灰度变化和噪声具有鲁棒性.     

结合BV-L2分解的CV变分水平集模型

Chan-Vese(CV)模型基于图像的全局信息,对噪声有一定的鲁棒性,但是对于强噪声污染图像,CV模型并不能取得好的分割效果。笔者结合变分图像分解和CV模型,提出了一个新的图像分割变分模型。该模型结合BV-L~2分解和CV模型,可以实现噪声图像的同时去噪与分割。采用交替迭代算法对新模型进行求解。以人造图像和自然图像为实验对象验证了研究模型分割的有效性和鲁棒性。此外,对比实验结果显示对于强噪声污染图像,与经典的CV模型和VFCMS模型相比,研究模型在分割质量上有一定优势。     

多元非线性回归分析在葡萄酒质量评价中的应用

分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量之间的相关性.在此基础上,建立了葡萄酒质量与葡萄酒主要理化指标之间多元非线性回归分析模型,通过对模型的解与原始值的比较,验证了多元非线性回归模型评价葡萄酒质量的合理性.