关于VLL影像匹配的实验

VLL(Vertical Line Locus)法是一种常用的基于物方的影像匹配方法,本文以灰度数码航空影像为影像匹配的数据源,采用VLL算法进行影像匹配的实验,对VLL影像匹配算法的计算速度、算法的优势、缺陷及改进方案、匹配结果的精度等方面进行讨论。     

基于Harris和SIFT的特征匹配算法

为了克服传统的局部特征匹配算法对图像的尺寸和旋转比较敏感的缺点,文章提出了一种基于Harris和SIFT的特征匹配算法。该算法首先进行Harris角点提取,利用圆的旋转不变性和多维向量来构造SIFT特征描述子,然后利用极线约束降低对匹配点的搜索空间,最后度量特征描述子之间的欧氏距离,运用双向匹配技术得到最终的匹配结果。实验结果表明,该算法能提高匹配精度,减少匹配时间。     

基于SSE指令集的运动目标模板匹配算法设计

本文针对序列图像中运动目标识别的广泛需求,分析了模板匹配算法的实现过程及特点,研究、设计了一种基于SSE指令集的运动目标模板匹配算法。该算法利用SSE4指令集实现多位数据并行计算,显著提高了模板匹配算法的处理速度。实验结果表明,该算法对于序列图像中的运动目标识别具有速度快、识别精度高的特点,具有一定的应用价值。     

机器人立体视觉中立体匹配的研究

文章结合特征点提取经典的Harris算子与Forstner算子,给出了Harris的改进算法;结合特征点的双向匹配算法,对基于区域的匹配算法有所改进,依据归一化互相关算法(NCC)计算相关灰度值来判断是否互为匹配点。     

基于匹配博弈双向选择高校自动排课策略的构建

本文针对高校排课问题,提出了基于双向匹配博弈理论及Gale-Shapley算法的排课策略,将高校排课问题抽象成由教师、班级、课程为元素构成的教学班集合和由教室、时间为元素构成的时空集合两个集合间元素匹配问题。教学班集合的任课教师先提出个人上课教室、时间偏好申请,然后匹配博弈过程根据实际教室容量、课程性质,以及任课教师的职称、年龄、教学效果等因素设定的权重和匹配原则完成接受或拒绝教学班偏好申请,通过多次循环匹配完成自动排课。该排课策略充分体现了教师上课的主观意愿,并合理解决了课程、班级、教师、教室、时间匹配冲突问题,使学校教学资源使用充分合理,最大程度地提高了教师排课满意度。     

基于多约束条件的中文碎片拼接复原算法设计

文章对纵横切中文碎纸片的拼接复原问题进行了分析,对碎片图像进行数字化处理,采用灰度相似性比较的方法,利用循环遍历的思想匹配碎片;接着对图像进行二值化降噪处理,去除干扰元素,考虑到传统匹配算法下存在多种匹配、错误匹配、重复匹配的问题,设计基于多种约束条件的中文碎片拼接算法;最后利用编程实现得到完整的复原图形,该算法提高了碎片拼接复原效率和精准度。     

基于智能匹配的计算机审计数据采集技术研究

当前计算机审计数据采集中面临的主要问题是审计人员需要大量地手动匹配源表与目标表字段.基于字段的智能匹配技术同时利用了属性值和属性名的信息进行属性匹配,可以实现数据采集过程中源表与目标表字段的自动匹配,减少审计人员手动参与.实验表明,该技术适用于电子审计数据,具有较好的查准率.     

集装箱共享模式下不确定语言评价的双边匹配方法

针对集装箱共享不能有效实施的问题,提出一种基于平台的集装箱共享模式,并对集装箱共享模式下的不确定语言评价双边匹配问题提出一种考虑满意度和公平性的双边匹配方法。首先,通过分析集装箱共享模式的运作流程及双边主体的偏好指标,构造基于TOPSIS法的匹配满意度计算规则;其次,考虑双边主体的总体满意度和匹配公平度,建立双边匹配多目标优化模型;最后,通过案例计算验证了设计方法可实现双边匹配结果的输出,有效解决集装箱共享模式下的集装箱需求匹配问题,促进集装箱共享的顺利实施。     

基于机器视觉的模板匹配系统的研究

本文根据工程需要,制作出一套完整的模板匹配系统的开发,从日常生活中与人类息息相关的汽车自动驾驶,到医学病灶的图像分析,再到未来的人机智能交互中的人脸识别,图像计算等,基于机器视觉的模板匹配系统发挥了巨大的作用。本论文使用VC++6.0开发工具进行系统代码的编写,最终很好的完成了模板匹配系统的研究,并且在实验室做了大量实验进行稳定性和准确性测试,测试结果表明本系统能够满足实际工程的需要。     

基于FPGA的数字匹配滤波器的设计

数字匹配滤波器(DMF)在通信和雷达接收机中应用广泛,文章分析了匹配滤波器的重要参数和电路基本结构,结合数字匹配滤波器在扩频系统中的应用,给出了基于FIR滤波器的IP核设计数字匹配滤波器和折叠数字匹配滤波器的FPGA实现方法。     

基于改进的小波变换和模糊核聚类的纹理分割

提出了一种基于改进的小波变换和模糊核聚类的纹理分割方法。该方法首先用改进的离散小波变换进行纹理特征提取。然后用模糊核聚类方法对特征空间的每个像素进行聚类以实现对纹理的分割。实验结果表明所提算法有很好的分割结果。     

商业银行的个人信用评估研究:基于PCA-GA-BP算法

随着个人消费贷款的普及,贷款人的个人信用评估变得尤为重要。本文选取德国和澳大利亚某商业银行的个人信贷数据为样本数据,采用主成分分析提取样本数据的主成分,通过遗传算法优化神经网络的网络结构、初始连接权值和阀值,然后将优化的神经网络算法用于个人信用评估。与其他算法的准确率比较的结果表明,基于主成分分析—遗传算法—神经网络算法的个人信用评估准确率要高,而且模型的网络结构得到优化,运算时间也有缩短。     

一种基于实物期权的供应链利益分配模型

提出基于贴现法的供应链合作利润分配传统算法,分析其在不确定环境下的适用性;延迟期权和无形资产的评估是最基本、最重要的实物期权类型,建立基于延迟期权的价值评估与利润分配算法模型,并给出算例。     

基于粒子群优化的模糊聚类分析

基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。     

双层规划模型在供应链选址中的应用

建立了基于竞争的物流中心选址双层规划模型,设计了模型求解的遗传算法,将配送中心选址涉及到的两个具有明显不同目标的决策者——选址规划者和客户联系起来考虑,并将配送中心建成后遇到的竞争问题也纳入其中,使配送中心选址问题的量化模型更具有实际意义和指导作用。     

Robust multivariate analysis for mixed-type data: Novel algorithm and its practical application in socio-economic research

We propose a novel method and algorithm for the analysis and clustering of mixed-type data using a hierarchical approach based on Forward Search. In our procedure, the identification of groups is based on the identification of similar trajectories and then linked to very intuitive two-dimensional maps. The proposed algorithm can use different measures for the calculation of distance in the case of mixed-type data, such as Gower’s metric and Related metric scaling. A key feature of our algorithm is its ability to discard redundant information from a given set of variables. The practical usefulness of the algorithm is illustrated through two applications of high relevance for empirical economic research. The first one focuses on comparing different indicators of environmental policy stringency in different countries. The second one applies our procedure to identify clusters of countries based on information regarding their institutional characteristics.     

基于ADT算法的小波边缘提取

提出了一种小波边缘提取算法,应用多孔算法对视频信息进行小波分析,基于模极大值类内MIN variance原理,推导出高低2个阈值,进行候选边缘点的筛选。对在2个阈值之间的模极大值进行比较,进一步筛选候选边缘点。该方法不需要人为的设定任何系数或者初始值,根据不同的视频信息自适应地确定双阈值,避免了反复调试阈值系数,实验结果表明了该方法的有效性。     

改进菱形运动估计算法研究与实现

针对目前菱形运动估计搜索算法存在的问题,对不同宏块采用相同的搜索策略,而不能根据视频序列的特性,迅速缩小搜索的范围,造成搜索冗余。文章分析了运动矢量的分布相关性,提出了基于起点预测的改进菱形运动估计算法。该算法结合提前中止准则,能改进菱形算法的搜索流程。仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时,还可有效地保证搜索精度。     

一种求解装箱问题的混合算法

针对一维装箱问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索算法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的装箱优化算法,与简单遗传算法相比,该算法具有更好的收敛性能。最后通过实例验证了算法的有效性。     

一种算法改进的模糊神经网络及其性能分析

将T-S模糊模型与前馈神经网络相融合构造了一种新型的模糊神经网络,该模型采用基于梯度下降法和算法相结合的混合学习方法,其中梯度下降法用来训练高斯型隶属度函数的非线性参数,而算法用来训练线性参数,即权值。从理论上,证明了该模型对非线性函数的万能逼近能力。仿真实验表明,该模糊神经网络用于非线性动态系统辨识的有效性。