图论中独立支配集的最佳求解算法研究

通过对图论中独立集和支配集的深入研究,提出了独立支配集的概念,论证了独立支配集同极大独立集及极小支配集之间的内在联系,并在此基础上给出了独立支配集的最佳求解算法,从而圆满地解决了图论中独立集及支配集的求解问题,对图的着色及匹配等问题的研究均有相当重要的借鉴意义。     

广义 Hanoi 塔问题及其最佳求解算法研究

本文通过研究广义Ｈａｎｏｉ塔问题,揭示了其求解过程中圆盘移动的最佳次序,提出了相应的最佳求解算法;并通过分析其算法的复杂度,给出了ｎ阶广义Ｈａｎｏｉ塔问题的最佳通解。     

基于迭代结构滤波器的SAR图像去噪方法研究

通过比较各种合成孔径雷达 (SAR)图像的滤波方法 ,指出他们存在的不足。然后提出基于模拟退火的迭代滤波器的SAR图像滤波方法。这种方法通过引入相关邻域模型 ,描述图像的局部特性。首先建立一系列反映方向信息的模板 ,每一个模板代表了一种邻域结构。然后在SAR图像的统计性质基础上 ,对于每个邻域结构 ,利用Bayes方法 ,根据图像的观测值 ,获得强度真实值的最大后验概率 (MAP)估计。然后运用模拟退火算法 ,根据每个结构的概率随机选取一个邻域结构作为最适合结构 ,它所对应的估计值作为图像真实强度的估计。模拟退火保证随着温度逐步趋向于 0 ,算法可以获得估计的全局最优解     

基于MRF模型和人工神经网络的遥感图像分类综合方法研究

本文总结了提高计算机遥感信息分类精度的四个有效途径，据此提出了基于三维Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型的遥感信息分类及平滑处理综合技术。实验表明，该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。     

双机格斗行为建模方法研究

行为模型的真实性是决定CGF真实性的关键因素之一。针对双机格斗空战 ,提出了一种基于模糊规则的三层行为模型 ,并运用遗传算法对底层飞行状态模糊控制器进行了优化。文中给出了仿真实验结果。结果表明这种用模糊规则建立的行为模型产生了逼真的空战格斗行为。     

一种针对基因识别的GHMM简化算法

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。     

本质流形上的自适应运动估计

分析了计算机视觉中一种新的运动估计模型,将运动估计作为一个参数定义在"本质流形"上的非线性系统参数辨识问题。针对基于离散处理和连续处理方法得到的"本质流形",提出了一种新的、统一的自适应推广卡尔曼滤波算法,在"本质流形"的局部坐标系上进行运动估计。仿真结果验证了该算法的正确性。     

基于压缩感知原理的融合判别信息的协作表示方法

提出了一种用于视觉分类任务的低计算复杂度且有效的图像表示方法。把协作表示和判别信息结合在统一框架内,是基于协作表示分类方法的一种扩展形式。测试样本的协作表示系数是稀疏的,这种基于冗余和过完备的表示对于遮挡和伪装而言是鲁棒的;此外,通过最小化类内散布矩阵和最大化类间散布矩阵的判别信息的挖掘,对于视觉分类问题也是很有帮助的。在一些基准数据库上的实验表明,提出的方法相对于现有的方法而言能够获得更有竞争力的表现。     

基因短序列模式分析及其在5''剪接位点识别中的应用

短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。     

SAR图像中道路的检测

提出一种两步算法用于从合成孔径雷达 (SAR)图像中无监督地提取线性特征 ,特别是提取公路网。第一步利用局部线特征检测算子提取线基元 ,为此提出一种改进的均值比率 (RoA)算子 ,应用SAR图像的内在统计特性 ,保证较高的准确率 ;第二步引入公路结构特征的先验信息 ,对提取的线基元进行组织 ,获得比较宏观的线性结构。文中的方法通过ERS -1图像加以验证。