摘要：为了解决基于传统基因表达式编程(GEP)的函数挖掘及其改进算法仍然存在局部优化的缺陷这一问题,提出了以基因组多样性制导的分阶段进化挖掘算法DG-GEP。给出了GEP进化阶段和基因组多样性评估模式的定义;提出了描述进化阶段的进化因子概念和分阶段进化策略;采用动态遗传算子设计和群体规模控制方法,使进化更快速跳出局部最优。实验表明了新算法的有效性,能减少进化停滞代数65%以上,使群体的平均适应度提高12%以上。

摘要：为满足复杂数据挖掘应用对处理丰富语义的要求，引入了多维复杂关联规则概念，提出了通过人工免疫循环控制的基因表达式编程挖掘方法。构造了有特色的抗体和免疫细胞结构，能有效减少计算量；设计了特有的否定选择策略，可以消除无用的和冗余的免疫细胞；引出了逆否规则与原规则同为强规则的启发式过滤准则，可有效约简规则数目。实验表明，新方法能够高效、准确地挖掘多维复杂关联规则；在一定条件下，新方法的否定选择策略可将挖掘效率提高达1～3个数量级。

摘要：为解决从多数据流挖掘演化事件这一难题,提出了一种多数据流上的谱聚类算法SCAM(spectral clustering algorithm of multi-streams),其相似矩阵基于耦合度构造,而耦合度衡量了两个数据流的动态相似性.提出了算法EEMA(evolutionary events mining algorithm),该算法基于聚类模型的演变挖掘多数据流的演化事件.定义了聚类模型凝聚度,用以衡量聚类的紧凑程度,并证明了凝聚度的上界.基于到上界的距离和规范化相似矩阵的特征间隙,定义了聚类模型质量,并作为EEMA的优化目标自动地确定聚簇数k.设计了O-EEMA作为EEMA的优化实现,其时间复杂度为O(cn2/2).在合成和真实数据集上的实验结果表明,EEMA和O-EEMA是有效的、可行的.

摘要：描述了一个自主研制的基于异构多核构架的红外与可见光图像实时融合传输系统的设计与实现方案。本系统是具有异构多核并行计算机体系结构的嵌入式高速实时图像融合处理系统,选择基于ARM与DSP组合异构双核处理器TMS320DM6467T作为中心处理单元,充分利用ARM端的传输控制功能与DSP端的超强计算能力相结合的特点,发挥2种处理器构架的性能优势。提出并实现基于"灰度世界"算法的红外图像增强方式,同时使用拉普拉斯金字塔变换对红外与可见光图像进行实时融合。实验结果表明,采用该异构多核构架的图像实时融合传输系统能够良好地解决多源图像融合算法的大数据量计算处理与系统实时性要求之间的矛盾,提高了多传感器实时图像融合处理与传输系统的处理效率和性能。

摘要：应用连分式理论设计1/2n阶模拟分抗逼近电路。基于分数阶微积分理论,推导理想模拟分抗的网络函数。对1/2阶理想分抗的网络函数进行连分式分解,得到相应模拟分抗逼近电路的网络函数,并将其推广到1/2n阶。采用无源RC器件设计电路的具体结构,并通过multisim10仿真。实验结果证明,由连分式分解理论设计的1/2n阶分抗逼近电路具有良好的幅频响应和相频响应,能有效地逼近理想分抗。

摘要：基因表达式编程(GEP)的个体代表了问题的候选解。在缺乏先验知识的情况下,个体长度的设定是个"两难"问题,过长或过短都会降低GEP的效率。对此,分析了个体长度对GEP求解效率的影响;设计了开放阅读框(ORF)过滤算子根据最优个体的进化历程动态调节个体的有效编码区域;验证了ORF过滤算子的有效性,实验结果表明,在同样的进化代数内,引入ORF过滤算子,GEP能进化出更高适应度的最优解且减少平均运行时间17.0%。

摘要：当人体中存在金属植入物时,得到的医学CT图像会产生明显的金属伪影,影响CT图像的临床诊断价值。为了在保证成像速度的前提下,有效地去除金属伪影,使用快速行进法求解程函方程,得到投影数据的修复顺序,然后设计对应的权重函数,引入结构张量构建图像的一致性流场,确定一致性强度,最后计算得到修复之后的投影值。实验证明,该算法在计算速度上接近1维插值算法,远优于基于偏微分方程的2维校正算法,在校正效果上接近2维校正方法,远优于1维插值算法。

摘要：为在高动态光照和复杂路况环境中实现准确的视频检测与数据采集,构建了一套有效的自适应交通摄像控制系统.首先,针对全天候大场景综合检测需求设计高清交通摄像系统,并通过系统辨识确定了核心摄像参数的控制特性;接着,基于车辆号牌和交通场景特点,提出了以车牌亮度中点值和标线区块中点值作为反馈控制指标的视频质量分析算法;最后,使用自适应控制架构综合底层图像质量反馈信息和高层视觉分析检测结果,实现了光照模式的感知适应和控制状态的自主切换.实验与应用结果表明:该系统控制过程快速稳定,能够自动适应不同光照环境,兼顾高清晰车牌识别和大视野交通监控需求,保持良好的全天成像效果,实现了平均97.0%的车流准确度和96.3%的车牌识别率.

摘要：为了解决大型软件的分布式自动化测试问题,在分布式持续软件质量保证思想基础上,通过对现有自动化测试框架的分析,提出了一个基于Internet网络资源的分布式自动化软件测试平台,并实现了原型系统。平台集成了软件测试过程中需要的一系列工具,能有效利用Internet上的空闲资源进行大型软件系统的持续集成和测试。为实现测试任务的自动划分和调度,提出了基于空闲时间约束的任务调度算法,并对集合划分问题的ACO算法进行了改进,在其中添加了动态容量监控标准和前置与后置处理过程。通过在原型系统中进行MySQL测试,验证了平台架构和设计的可行性以及算法的有效性。

摘要：通过对蚁群算法(ACO)的研究,设计了一种适合无线多媒体传感器网络的路由协议.该算法模拟自然界蚂蚁群体在寻找路径的方式,在节点发送数据包时,以该路径之前发送数据包的频率以及通过该路径的代价为参数,计算选择该节点为下一跳的转发概率.仿真结果表明,采用该算法时,节点的平均寿命要比采用传统的定向投递算法时的节点寿命高20%,数据包成功发送速度也远远高于传统算法.