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基于扩展集合操作的频繁项集挖掘算法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
对传统集合操作进行了扩展，提出了基于扩展集合操作的最大频繁项集生成算法FIS-ES，并从理论上对算法的复杂度进行了详细的分析。实验表明，在最小支持度较小的情况下，FIS-ES算法比Apriori算法具有更快的挖掘速度、更少的空间占用等优点，与Apriori有很好的互补性。 相似文献
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DSM辅助下城区大比例尺正射影像镶嵌线智能检测 总被引：5，自引：2，他引：3
传统算法以重叠区域色彩(或灰度)差值图像为正射影像镶嵌线检测基础,可以很好地避开色差区域,但对建筑物高密集的城区效果不明显。本文以高精度数字表面模型为检测基础,通过智能识别处理手段对地面区域与非地面区域进行良好区分。传统镶嵌线检测算法都是以迭代运算为基础的智能算法,算法复杂度高。本文发展出一种贪婪蛇型算法,该算法仅与搜索步距、方向旋转间隔、以及重叠区域宽度等三个因素相关,具有速度快,效率高等优点。针对典型的城市区域进行镶嵌线检测实验,结果表明DSM辅助下的城区正射影像镶嵌线能很好地避开房屋等明显地表实体,并且贪婪蛇型算法能有效地进行最优路径检测。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(10)
随着视频监控应用的普及,超低分辨率人脸识别问题越来越突出。现存的人脸识别算法在面对超低分辨率人脸图像时无法给出满意识别性能。在一定程度上,人脸超分辨率方法可以提高人脸的分辨率,但是,目前主流的基于字典学习的人脸超分辨率方法并不能很好地处理超低分辨人脸图像重建问题,尤其是超分辨率人脸识别问题。利用人脸图像块的非局部相似性和多尺度相似性,提出一种改进的基于字典学习的超分辨率人脸重建算法,同时提出尺度不变特征的超低分辨率人脸识别方法。实验结果表明:本文提出的方法不但具有很好的视觉效果,而且还具有很好的识别效果,与目前主流的人脸超分辨率和识别算法相比具有明显的优势。 相似文献
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本文在分析现有算法特点的基础上，研究了影响约束数据域Delaunay三角剖分算法效率提高的因素，提出了优化算法，同时以优化算法在公路定线中的应用为例，证明了该算法能很好地将公路设计表面模型和数字地面模型拼合成整体模型，且具有构网速度快、网形优、精度高、算法稳定等特点。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(11)
提出了一种新的基于奇异值分解的灰度级数字水印算法。该算法将灰度级水印图像进行位平面分解后的数据从高位到低位分别嵌入原始图像子块奇异值分解后从大到小排列的奇异值中,并在算法中采取了抗亮度、对比度调整修正,使得该算法具备了抗亮度、对比度调整攻击的稳健性。实验结果表明,该算法具有很好的水印透明性,对亮度、对比度调整攻击具有特强的稳健性,并且对其他常见的图像处理攻击(如图像平滑、加噪声、颜色抖动和JPEG压缩等)也具有很强的稳健性。 相似文献
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基于移除-恢复法的GPS水准高差拟合方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
讨论了将GPS测得的大地高差转换为正常高差的基本原理和算法,研究了移除-恢复算法在GPS高差转换中的应用。利用该算法对某一线路GPS大地高差观测数据进行了处理,结果表明基于移除-恢复法的GPS高差转换方法能改善高差转换精度,具有很好的实用价值。 相似文献
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在卫星导航自适应调零天线研究领域,分为超高自由度算法方向与稳健自适应计算方向。超高自由度算法的代表是空频自适应处理(SFAP),SFAP极大的增加了自适应计算的自由度,可以提高通道失配时系统的干扰抑制度。稳健自适应计算的代表是QR-RLS算法,因为QR-RLS算法属于数据域算法,因此它对自相关矩阵条件数恶化具有很好的适应性。结合两种算法的优点,给出一种SYSTOLIC-SFAP算法。该算法在SFAP框架下,采用SYSTOLIC阵列完成QR-RLS自适应计算,具有对通道失配不敏感且收敛性能良好的特点。 相似文献
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形状检测在目标识别中有着重要作用。广义Hough变换(GHT)具有很好的全局特性,是常用的目标形状检测算法。但由于SAR影像具有强噪声等特点,常用的广义Hough变换算法可能会产生定位不准确的问题,甚至会出现错检的情况。文中将GHT中投票不集中的区域看做"模糊投票点",构造了隶属函数,并据此设计了模糊广义Hough变换算法(FGHT),通过优化参考点的位置达到检测结果精确定位的目的。实验对比证明,该算法在强噪声情况下具有更好的鲁棒性。 相似文献
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阐述了GIS网络分析中不确定性选址问题的基本模型及特性。从问题的定义可知其为NP完备类问题。推导了最优解在紧条件的下界算法,并结合广义Powell算法及遗传算法,提出了不确定性选址问题的混合遗传算法,实验证明,在最优解的品质和收敛速度上都达到了比较好的效果。同时,实验的结果从另一个角度证明,如果兼顾收敛速度和解的品质这两个指标,单纯的遗传算法未必比其他搜索算法更优越,采用一些局部搜索性能较好的算法结合遗传算法,可以从两方面改善求解效果。 相似文献
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为了弥补蝙蝠算法后期收敛速度慢、寻优精度不高、易陷入局部最优值的缺点,本文提出了一种新的遥感图像分类算法--GABA算法,该算法将遗传算法中的选择、交叉、变异操作应用到蝙蝠算法中,使蝙蝠算法具有变异机制,避免种群个体陷入局部最优,提高了算法全局寻优能力,增加了蝙蝠算法的多样性。同时,为了突出本文算法的优点,试验将蝙蝠算法、K-means算法、粒子群算法与本文算法结果进行比较,分析评价遥感图像的分类结果。试验表明本文算法在遥感图像分类应用中既提高了分类精度又减少了分类时间,是一种可行、有效的遥感图像分类方法。 相似文献
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波段选择是高光谱遥感图像分类的重要前提，本文提出了一种用于高光谱遥感图像波段选择的改进二进制布谷鸟算法，通过使用混合二进制编码算法更新子代鸟巢和使用遗传算法交叉方式更新被发现鸟巢两个方面对二进制布谷鸟算法进行改进，找出在图像中起主要作用且相关性低的波段，实现对高光谱遥感图像降维。将本文算法运用于PaviaU数据集和AVIRIS数据集，并与二进制布谷鸟算法、二进制粒子群算法、最小冗余最大相关算法、Relief算法等进行对比分析。结果表明，改进二进制布谷鸟算法波段特征选择效率更高，且选取的波段更具代表性，能够较好地提高后续分类精度。 相似文献
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在逐点插入算法的基础上,通过深入研究影响算法效率提高的因素,对其中的包容盒、空外接圆检测算法、快速查找点所在的三角形算法、快速查找与约束线段相交的边算法进行优化和改进,提出一种改进的约束数据域三角剖分算法,使得构网效率接近或高于现行的大多数算法,且基于此算法能同时处理约束线段和约束区域相关的多种约束数据类型。 相似文献
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本文给出一种新的直接法，构造一组特定的共轭方向，使其只需沿一个方向进行一维搜索，比通常的共轭方向法节省了许多一维搜索的工作量，从数值计算上看，迭代次数较Ｐｏｗｅｌｌ法有明显减少。 相似文献
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遗传算法具有较好的全局收敛性,蚁群算法具有较好的正反馈性,结合二者的优点,对混合算法进行了研究。定义了自适应交叉率和变异率,用遗传算法得到的一组最优解初始化蚁群算法初始状态下信息素的浓度,结合2-opt算法对结果进行优化,得到最优的物流车辆配送方案。实验验证了将混合算法运用于单配送中心车辆路径问题的有效性。 相似文献
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利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配 总被引：1，自引：1，他引：0
喀斯特地区地形复杂，无人机影像匹配难度大、耗时多。针对如何提高该区域无人机影像的匹配效率，本文提出了一种基于AKAZE的改进算法。该算法首先利用完全仿射不变框架对原始影像进行视角模拟；然后利用AKAZE算法对模拟影像进行特征点提取和描述，并获得原始影像的特征点和描述符；最后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法对原始影像进行精匹配，进而剔除粗匹配过程中错误匹配点对。本文对该改进算法开展了试验研究，并与ASIFT和AKAZE等常用算法进行了试验对比分析。试验结果表明，对喀斯特地区无人机影像匹配而言，与ASIFT算法相比，在保持相当匹配正确率的情况下，基于A-AKAZE算法的匹配总耗时是ASIFT算法耗时的50%左右，可以较大幅度地减少匹配总耗时；与AKAZE算法相比，基于A-AKAZE算法的影像总匹配对数及正确匹配对数至少是ASIFT算法的影像总匹配对数及正确匹配对数的7倍。综合考虑匹配耗时和正确匹配对数，本文算法优于AKAZE和ASIFT等常用算法，更适合于喀斯特地区的无人机影像匹配。 相似文献
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针对标准粒子滤波算法中存在的计算量大和粒子的权值退化的缺陷,将均值漂移算法和PF算法进行融合,设计基于均值漂移搜索算法的粒子滤波新算法。该算法仍遵从粒子滤波算法的计算框架,基本原理是利用MS算法对粒子的聚类作用,将均值漂移思想融合到粒子滤波算法的重要性采样过程中,对粒子集进行确定性搜索,使每个粒子收敛于局部最优值,这样粒子的状态表示更接近真实的状态分布,因此只需较少的粒子数便可达到未嵌入MS的使用大量粒子数的粒子滤波状态估计的性能,从而在缓解粒子的权值退化的同时提高粒子滤波算法的实时性。大量的数值试验和对GPS/DR组合导航数据处理的结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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