基于像素失真耦合边缘特征融合的无参考质量评价

为了适应多种类型的模糊图像进行质量评价,提高评价模型对图像模糊和振铃的洞察能力,提出了一种像素失真与边缘特征融合的无参考质量评价算法。首先,根据像素失真理论,计算图像像素的标准差和绝对差分值,提取图像的像素特征;然后,计算图像水平和垂直方向的过零率,并利用边缘保持滤波器对图像边缘信息进行测量,精确提取图像的边缘特征;最后,利用提取的像素特征和边缘特征,定义特征融合函数,并引入粒子群优化（PSO）对融合函数参数进行优化,提高对图像模糊和振铃的洞察能力,根据融合特征构建图像质量评价模型。与当前无参考质量评价算法比较,所提算法能够有效地对JPEG（Joint Photographic Experts Group）、JPEG2000（Joint Photographic Experts Group 2000）、模糊等失真图像进行质量评价,评价指标CC（Correlation Coefficient）与SROCC（Spearman Rank-order Correlation Coefficient）达0.947 7和0.915 3。该算法与主观评价方法具有较好的一致性,能够较好地适用于多种类型的失真图像评价。     

基于分辨力增益的综合识别传感器管理方法

为提高目标综合识别的效能,需对综合识别系统中多种传感器资源进行科学管理。在分析综合识别中目标优先级和传感器使用约束条件的基础上,建立了利用分辨力增益作为传感器资源管理优化准则的目标函数,提出了利用传感器混淆矩阵的预测分辨力增益计算方法,并将粒子群优化算法引入传感器-目标分配NP-hard问题的求解中。仿真结果表明该方法合理高效。     

基于微粒群算法的农产品物流配送路径优化研究

通过分析农产品物流配送的特点和对车辆调度的影响,对车辆数目不确定的带时间窗的车辆路径问题进行描述,建立起受成本影响、有时限的农产品物流配送路径优化模型,利用复合最优模型微粒群算法对该模型进行求解,并进行案例比较分析。文中所提出的农产品物流配送优化模型对降低农产品物流配送成本,提高农产品物流配送效率具有较好的实用价值。     

基于粒子群算法下的交叉口信号配时优化

为了合理地优化交叉口信号配时,通过分析交叉口的评价指标,建立了以车辆的平均延误、停车次数最小、交叉口整体通行能力最大、各相位有效绿灯时间和交叉口周期时长作为约束条件的数学模型。并通过改进前人研究基础上的动态加权系数,将多目标的非线性优化问题转化为单一目标的非线性规划问题,为了得出更科学稳定的解,提出了改善粒子群算法系统稳定性的2种方法,并将其与粒子群算法结合起来。然后以Matlab为求解工具,结合临邑市某一交叉口实例进行求解分析。最后的结果表明,在使用改进后的粒子群算法进行优化后交叉口通行能力较之现状提升了9%,延误下降了28%,停车次数下降了9%,且各项优化结果均优于Webster,改进后的算法在程序中运行300代,到216代才开始收敛,而未改进的算法稳定性较差,优化结果和收敛曲线则随着实验次数的变化而变化,最后的结论证明了该算法和模型的可靠性。     

动态助词“过”的语法化历程

动态助词\"过\"一般分为\"过1\"和其中\"过2\",\"过1\"表示动作的完结,\"过2\"表示曾然。其语法化历程为:一般动词\"过\"→趋向动词\"过\"→动态助词\"过1\"→动态助词\"过2\"。动态助词\"过1\"和\"过2\"的演变又可分别区分为两个阶段,即演变发生和演变扩散。就形成机制而言,\"过1\"的产生主要是受隐喻、类推以及重新分析的作用,趋向动词\"过\"的形成是\"过1\"产生的关键;而\"过2\"是\"过1\"吸收了助词\"来\"及其经常出现的句法环境的语法意义而产生的,可以说是\"过1\"在特殊语境下的产物。     

吸入用布地奈德混悬液雾化相关特性与细胞转运的评价

目的 评价国内外已上市的不同生产厂家的吸入用布地奈德混悬液的雾化特性、理化特性及细胞转运、摄取情况.方法 通过测定3个厂家吸入用布地奈德混悬液的递送速率、递送总量、空气动力学粒径分布、物理粒度、Calu-3细胞药物累积转运量等指标参数,对产品质量的共性进行评价.结果 3种吸入用布地奈德混悬液在初始1 min的递送速率和...     

Options with Constant Underlying Elasticity in Strikes

Closed-form solutions are derived and interpreted for European options, with stochastic strike prices, that maintain constant elasticity of the strike with respect to the price of the underlying asset. We refer to such options as CUES. CUES preserve the relative shares of exercise price risk for both the buyer and writer of the option, regardless of whether the price of the underlying asset moves up or down. The relevance of the CUES concept is established through applications in two distinct fields. First, it is established that CUES-like options are embedded in private equity investments. This concept is then used in a novel application to determine the equity share of a private company corresponding to a given level of investment. Secondly, the advantages that CUES would provide over traditional executive stock option grants are considered and it is shown that CUES can provide enhanced incentive-alignment without increasing options expense to the company. JEL Classification: G130     

基于PSO-SVR模型的煤炭铁路物流需求预测

在煤炭铁路物流需求预测中,存在历史样本量较小和非线性强的特点,从而致使预测精度较低。将支持向量回归机（support vectorreg ression,SVR）与粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）相结合,提出适用于小样本量学习的PSO-SVR模型。选取1995-2011年的煤炭铁路货运量及其影响因素作为学习样本,利用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,通过训练、测试得到具有良好学习与推广能力的煤炭铁路货运量预测模型。建立BP神经网络模型,并将二者的预测值进行对比,结果表明在解决我国煤炭铁路物流需求预测这种小样本,非线性及高维模式识别问题中PSO-SVR模型预测精度优于BP神经网络模型。     

混合粒子群优化算法在CDMA系统多用户检测中的应用

针对粒子群优化算法易早熟的问题,提出了一种混合粒子群优化算法(HPSO)。首先在算法中采用惯性权重的分段递减策略,以提高算法的全局搜索能力;然后在算法后期,引入拉伸技术剔除比局部极值大的点,缩小搜索空间,使算法能及时跳出局部最优从而加速收敛,最后提出了基于HPSO算法的多用户检测器。仿真结果表明在信噪比相同的条件下,该多用户检测器的误码率和抗远近效应性能更接近于最佳多用户检测器,有效解决了码分多址通信系统中的多址干扰问题。     

基于微粒群算法的配送中心选址研究

作为挖掘现代企业利润源泉的突破口,配送在物流活动中占有举足轻重的地位。多网点配送中心选址是后续物流活动开展的首要条件,对于该问题的研究具有现实意义。由于微粒群算法的普适性、鲁棒性、全局搜索性等特点,在求解复杂问题中能够较好地体现其优越性。结合运筹学中的运输规划的思想,对复杂的数学模型进行了简化,并针对问题的特点构造了求解编码机制。根据文献资料,将其中的仿真数据进行了整合,使得数据具有一定的现实意义,并用微粒群算法进行求解,得到了较好的效果。