基于特征点互信息预配准的医学图像配准技术

基于最大互信息的医学图像配准算法近几年来成为医学图像处理领域的热点。由局部极值导致的寻优困难是困扰该算法的核心问题,混合优化算法成功地解决了互信息函数的寻优问题,但延长了配准时间。文中研究了互信息函数峰值周围的局部极值特征,提出安全区域的概念。利用特征点互信息理论,并结合多灰度级和多分辨率策略,提出一种基于混合优化算法寻优和特征点互信息预配准的改进型算法。经过模拟数据和实际数据配准实验证明,该算法在保证了配准精度的同时,提高了配准的速度,稳健性更强,具有临床推广价值。     

一种求解多目标柔性作业车间调度的改进粒子群算法

针对具有高维搜索空间的多目标柔性作业车间调度问题,提出了一种基于偏好的多目标粒子群优化算法(PMOPSO).该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折中解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择.在该算法中,采用了新的偏好信息给定方法,即采用目标间重要关系、目标数值或目标权重大致取值范围来表示偏好信息.采用该方法,不但便于决策者给定偏好信息,而且还可以根据决策者的需求,对搜索区域的范围进行适当地调整.针对偏好信息的特点,提出了一种模拟人类社会组织"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现.最后,通过实例仿真,对该算法性能进行比较分析和评价,结果表明了该算法的有效性和可行性.     

一种基于改进蚁群算法的云桌面实验室智慧管理系统

高校计算机实验室的建设与管理水平直接影响到高校的教育质量。传统计算机实验室的建设和管理存在分散管理、软件维护困难、教学质量不佳和任务调度效率低下等问题。如何提高高校计算机实验室的管理效率成为了亟待解决的问题。本研究首先分析了传统计算机实验室在任务调度优化和管理维护方面存在的问题,将改进蚁群算法嵌入云桌面技术,提出了基于虚拟云桌面的计算机实验室管理方案。解决了传统计算机实验室管理效率低的问题。     

基于协同决策的多航站楼停机位实时分配算法

针对多航站楼机场停机位实时指派问题,提出了基于协同决策并考虑航空公司时隙交换公平性的机位实时指派算法。该算法将多航站楼资源的可共享性考虑到指派算法中,以最小延误费用原则为约束,采用混合集合规划进行指派模型的建立与求解。该算法在保证多航站楼停机位资源有效共享的前提下,充分实现了航空公司时隙交换的公平性,并且使延误引起的多方成本最小化。算例说明:本文提出的算法可以有效解决多航站楼的机位实时分配问题。     

不正常航班恢复的一种改进的列生成算法

分析了由飞机资源短缺造成的航班不正常情况,将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型。采用列生成算法框架求解该大规模整数规划问题。一般的列生成算法是每次迭代过程只加入一个列,造成迭代次数过多,因而降低了算法效率低。文中采用每次迭代过程中加入多个列,并对加入的多个列应该满足的条件进行了分析。最后给出的算例验证了该方法的正确性和有效性。     

基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

一种多张裁减曲面的三角化边界处理算法

针对多张裁减曲面的三角化问题,提出一种裁减曲面三角化边界处理的算法。该算法在进行多张裁减曲面的三角化时,采用匹配的方法离散各曲面的边界,因而能有效地防止曲面相交处出现裂缝,孔洞和覆盖等现象,提高了多张裁减曲面三角化算法的正确性。该算法已经成功应用于“超人ＣＡＤ／ＣＡＭ”曲面造型及加工系统,主要用于快速原型技术（ＲＰＴ）的ＳＴＬ文件生成,算法表现稳定。     

基于最大熵的自动确定多阈值方法

针对图像多阈值分割中,人为给定而非自适应确定图像分类个数的缺点,结合一种基于最大熵的多阈值快速算法,同时考虑阈值及图像分类个数的影响,提出了自适应确定分类个数的判据。该算法不仅能够快速确定阈值,同时可以确定分割图像的分类个数。实验结果表明,该算法效果理想。     

从雷达测速数据辨识弹丸符合阻力系数曲线的最优控制解法研究

把从雷达测速数据提取弹丸符合阻力系数曲线问题看成一个以符合阻力系数曲线为控制函数的奇异最优跟踪控制问题,给出了直接数值求解的具体算法;还应用了亏数为2的三次样条多项式表述符合阻力系数曲线的解法,使泛函极小问题转化为多变量参数极小问题,有效地克服了该奇异最优控制问题直接数值解法上的困难。处理了真实打靶数据,其结果表明,本文方法及软件有一定的实际应用价值。     

基于多层相似性用户聚类的推荐算法

为了降低数据稀疏性的影响,提高推荐系统的推荐生成质量,提出了一种基于多层相似性用户聚类的协同过滤推荐算法。该算法采用新的多层用户相似性度量,并将推荐过程分成了离线和在线两个部分。离线时,算法对基本用户数据进行预处理,并对基本用户聚类;在线时,算法利用已有的用户聚类寻找目标用户最近邻居,并产生推荐。实验表明,该算法不仅加快了推荐生成速度,而且提高了推荐质量,降低了约6%的平均绝对误差。     

基于实值编码遗传算法的起重机伸缩臂结构优化

实值编码遗传算法(RCGA)的染色体空间和问题解空间是同一个空间，较好地解决了二进制编码遗传算法(BCGA)存在的求解精度和冗余代码等问题；给出了改进的交叉和变异操作算子；RCGA自然集成工程领域知识．弥补BCGA语义的不足．就实现而言．RCGA可有效继承常规数值算法的代码。因此，RCGA更适合有连续变量的复杂的工程数值优化问题。本文建立了多工况的基于惩罚的RCGA模型用于起重机伸缩臂的优化设计，该模型比常规方法更符合工程实际，优化结果令人满意，证明RCGA在工程设计中有实用意义。     

信息技术环境下高职思政课主体间性转向研究

高职思政课主体性教学模式已经走向＂黄昏＂,在现代信息技术环境下,要积极构建起基于＂主体间性＂的新型教学模式。     

求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

一种新的求解非线性方程组的混合遗传算法

为了解决实际工程中经常遇到的求解非线性方程组的问题,作者提出了求解非线性方程组的一种新的思维,即首先将非线性方程组的数值求解问题转化为最优化问题,然后利用浮点遗传算法全局群体搜索能力及起始搜索速度快的特点,快速得到接近精确解的较优解,之后将其作为拟牛顿法迭代的初始值,利用其局部寻优能力非常强的特点,快速迭代至精确解。该混合遗传算法充分利用了浮点遗传算法与拟牛顿法的各自优点。     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。     

基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法及其应用

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。     

改进遗传算法的纵列式直升机总体参数优化设计

研究纵列式双旋翼直升机总体参数的优化设计方法,在分析双旋翼气动干扰对旋翼气动特性影响的基础上,采用改进的遗传算法,以运输效率为目标、以飞行性能和重量效率等参数为约束条件,建立优化设计模型,优化纵列式直升机总体参数。以CH-47D纵列式直升机为优化算例,计算结果表明,本文提出的优化方法是可行的,优化效果良好。     

改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

文章针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出了一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于桁架结构优化设计中.计算结果表明改进遗传算法全局寻优能力强.     

基于工作过程的高职商务英语课程设计

基于工作过程的《商务英语》课程设计是一种全新的课程观,它以工作过程为导向,具体涉及课程的整体设计、工作流程设计与知识细化三个层面,体现了我国高职商务英语教学的发展方向。