基于欧氏距离的人工免疫算法

本文简要介绍了标准人工免疫算法的工作原理,提出了一种改进的人工免疫算法,并用RosenBrock函数对两种算法进行了比较。实验结果表明,该文提出的改进的人工免疫算法较标准人工免疫算法更为有效。     

基于改进粒子群算法的永磁同步电机参数辨识

电机在进行变频控制器控制前，高精度辨识电机参数有助于实现电机的平稳启动。针对标准粒子群算法对永磁同步电机参数辨识精度低的问题，提出了一种改进粒子群算法进行参数辨识。算法采用正弦函数变化的学习因子充分发挥算法高效搜索的能力。仿真结果验证了改进PSO算法辨识PMSM参数速度快，有更优越的电机参数辨识精度，具有良好的动态性能和较小的误差。     

基于扫描算法的车牌定位系统研究

车辆牌照自动识别是智能交通系统中的关键技术。本文提出了一种扫描算法作为车牌定位的方法，结合Canny算子对图像进行处理，对原有的扫描算法作出改进后使定位误差较小。     

基于IGWO-CNN的风场发电功率预测研究

针对传统方法下风场发电功率预测精度不高的特点，提出了一种基于改进灰狼算法(IGWO)的优化卷积神经网络(CNN),传统灰狼算法搜索范围呈现线性变化，因此采用动态收敛对灰狼算法进行改进，通过非线性收敛因子降低全局搜索速度，可以有效避免传统灰狼算法陷入局部最优解的问题，随后利用改进的灰狼算法对CNN的最佳网络进行寻优，成功避免CNN网络结构的不确定性。对内蒙古某风力发电厂的实测功率进行预测，研究表明：基于IGWO-CNN的风力发电功率预测方法相较传统的GWO-CNN及CNN具有更高的预测精度。     

基于高频变异免疫进化算法的多峰值函数优化

多峰值函数优化问题一直是数值优化领域中研究的难点。本文提出一种基于高频变异的改进免疫进化算法,通过克隆选择高频变异抗体来增加群体多样性,又赋予抗体生命期抑制群体暴增,此外引入变异因子提高抗体识别抗原的速度。该算法即克服克隆选择算法的收敛速度慢,又克服遗传算法易陷入局部最优解的不足。对三个多峰值函数优化仿真,并和标准遗传算法、改进遗传算法和佳点遗传算法的计算结果进行比较,证明该方法可以快速收敛到全局最优解。     

基于可变阈值图像平滑算法研究

基于整幅图像灰度值的方差与局部图像灰度值的方差的线性关系，结合新型的模板，提出一种阈值可变的图像平滑算法。在MATLAB中运用该算法及中值滤波、均值滤波分别对含有椒盐噪声、高斯噪声、乘性噪声的图像进行平滑处理比较。实验结果表明，本文提出的这种改进算法较传统算法均有性能上的提高，既可有效去除噪声，又能较好地保持边缘纹理等细节特征。     

基于Spark MLlib中决策树算法对阿尔及利亚森林火灾的预测研究

应用阿尔及利亚森林火灾数据，通过Spark MLlib中的决策树算法，提出过滤相关性高的特征参数提升模型性能，对森林火灾进行预测研究。对温度、风速、雨及加拿大森林火险气候指数（FWI）系统中主要指标等特征参数，结合森林火灾的分类情况，使用信息增益标准为Gini的二叉决策树，建立基于决策树的火灾预测模型，对样本数据进行分类预测；提出分析不同特征参数之间的相关性，剔除相关性高的特征参数，利用大数据计算框架Spark建立机器学习工作流，将计算相关性的皮尔森系数与决策树分类算法结合了起来，从而优化模型，提高预测分类精度。预测模型改进前，即未进行相关性分析的森林火灾预测分类总精度为94.94%；预测模型改进后，即进行相关性分析，剔除了相关性较高的特征参数数据，森林火灾预测分类总精度为97.17%，准确率提高了近3%。使用Spark MLlib中的机器学习算法在森林火灾预测分类方面准确率总体较高，尤其在将多种数据挖掘算法结合后，模型性能得到提高，预测分类精度更高。     

联机情报检索算法逻辑树分析法

本文对联机情报检索算法提出了一种新的解释理论,将算法处理过程抽象为一种逻辑树模型。因此,使复杂的过程简单、直观、利于理解和改进。     

分形编码器的改进研究

对分形编码器进行研究并提出一种改进算法。该算法在小波域进行图象子树的分形匹配,并利用小波子树的相似性引入提升模式,发挥了小波变换WT和Fractal的优点,在实践中收效良好。     

一种基于改进Logistic混沌映射的图像加密算法

提出了一种改进的Logistic混沌映射,并设计了一种基于改进的Logistic混沌映射的图像加密算法,采用两个混沌系统分别产生辅助密钥和对图象像素进行替代加密的密钥.分析和实验结果表明,该算法具有良好的加密效率,提出的方案具有较高的安全性.     

基于图论的图像分割算法分析研究

图像分割是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程,图像分割新算法一直在更新,但都有局限性。本文介绍几种基于图论的图像分割算法,并对各自算法特点进行分析,通过将Normalized Cut归一化割集准则与图像的阈值分割联合起来区分目标和背景,提出了改进权值公式的算法。通过实验比较分析,改进的归一化图像分割算法有效消除了噪声,取得良好的实验效果,更接近人眼视觉的分割效果,并减少了算法的运算量。     

基于改进目标进化算法的城市园林GIS数据均衡化技术研究

传统城市园林GIS数据均衡化处理技术忽略了对调整参数的全面寻优,导致部分数据仍存在不均衡问题。为此,提出基于改进目标进化算法的城市园林GIS数据均衡化技术。针对城市园林GIS数据,结合SMOTE算法与遗传算法,形成一种新的改进目标进化算法——GSA算法,对GIS数据完成二次采样,通过鸡群算法求解目标函数最优解,以此得到多个最优调整参数,使图像灰度分布更加均匀,实现城市园林GIS数据均衡化处理。实验结果表明,与传统技术相比,改进目标进化算法的GIS数据均衡化效果更好,证明该技术具有理想应用性能。     

非线性混合效应模型参数估计方法分析

非线性混合效应模型是针对回归函数依赖于固定效应和随机效应的非线性关系而建立的.一阶线性化算法(FO)和条件一阶线性化算法(FOCE)为2种计算非线性混合效应模型参数的常用线性化算法.本文基于FOCE算法,提出一种改进的随机效应参数计算方法,并利用树高生长数据和模拟数据对3种算法进行分析和比较.结果表明:改进的FOCE算法得到的随机效应参数更能反映个体间的随机差异,并且拟合效果更好.     

规划设计调查不宜采用标准误作为两种总体蓄积差值比较标准

介绍了2003年国家林业局颁发的《森林资源规划设计调查主要技术规定》中两种总体蓄积差值的比较标准,从理论上阐述该标准没有科学依据,并以实测数据说明此标准带来的不良后果,同时提出了改进意见。     

入侵检测中动态克隆选择算法的研究

根据免疫原理,对入侵检测中动态克隆选择算法的群体循环数据标准归一化处理、亲和力计算以及变异方案进行研究和改进.实验表明,改进后可使基于该算法的入侵检测引擎有较好的自适应性和学习能力,在提高检测率的基础上,降低了检测误报率.     

基于压缩感知SAMP算法的改进

压缩感知是近年来兴起的以较大压缩比率并且能够以较好的效果恢复原始信号的一种新型理论。本文针对SAMP算法在重构精度相对较差以及运算时间较长的问题,提出一种新的SAMP改进算法。该算法首先将稀疏信号进行分块后再重构,其次在重构算法过程中开始对信号稀疏度进行初始估计,然后采取变步长增加稀疏度的方法逐步求出原始信号的最优估计值。理论分析和实验表明,改进后的算法减少运算时间,提高重构精度,增进实际使用价值。     

基于RFID的二进制防碰撞算法的改进

主要对RFID的标签防碰撞算法进行研究,RFID系统中的二进制防碰撞算法的原理和二进制搜索算法,并在此基础上提出改进的算法。介绍改进的二进制算法需要的编码方式和指令、算法的基本原理并且举例说明算法的工作流程。从阅读器的通信次数、传输时延和吞吐量三个方面,仿真并分析改进的二进制算法,仿真结果与分析表明改进的二进制算法的性能高于二进制搜索算法。     

声发射信号处理及去噪方法的算法实现

分析了基于声发射技术检测中噪声的来源及处理方法,并对消噪方法中采用的傅立叶算法和小波分析方法进行比较。描述了小波去噪的原理以及几种阂值的确定方法,并提出了一种改进的阈值函数。     

3种不同模型对木材表面缺陷图像分割算法的比较

木材表面缺陷会严重影响木材的质量和使用价值,因此对木材表面缺陷图像分割的研究有利于提高木材的利用率。本文分别对红皮云杉含有虫眼、活节、死节3种典型木材缺陷的图像采用改进的C-V模型、改进的GVF Snake模型和改进的GAC模型进行分割试验,对3种改进算法的复杂程度、分割时间、分割结果的完整性以及抗噪性进行对比和分析。结果表明,改进的GAC模型算法较为优越,其分割算法简单,运行时间短,缺陷分割效果较好,抗噪性强。而改进的C-V模型算法、改进的GVF Snake模型算法的分割效果和抗噪性最差,不宜作为3种木材表面缺陷图像的分割算法。     

基于BP神经网络的针阔混交林TM遥感图像自动分类技术研究

在对标准BP神经网络试验分析的基础上，通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施，对BP神经网络自动分类系统进行改进；利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究。结果表明：改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19．14％，比传统无监督自动分类精度提高8．55％，达到了区分森林类型的分类要求。研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高。