简介：为了获得指纹检测概率和视觉质量的平衡性能,提出基于SVD-GA的量化指纹优化算法。首先对载体图像的离散余弦变换域进行奇异值分解,然后根据视觉模型调节量化嵌入的强度,在原始图像的最大奇异值分量嵌入指纹信息,最后利用遗传算法优化指纹的量化嵌入参数,以权衡指纹算法的共谋抵抗性能和视觉保真度。实验结果表明,提出的指纹算法具有较好的抗共谋攻击能力和视觉保真度。

简介：近年来,我国科技的飞速发展,使物联网在各个领域中的应用变得越来越广泛,并为我国各个领域的发展带来了一次新的技术革命。物联网是通过无线传感器网络来实现其感知功能的,不过由于无线传感网络具有开放性的特点,因此环境噪声很容易会对其传感信号造成影响,而如果仅仅采用压缩感知的方法来对数据进行欠采样,势必会造成欠采样数据的不完整,进而导致其对环境噪声更加敏感。为了解决这一问题,本文便对基于物联网的无线传感信号重构算法进行深入的研究,以期能够为物联网技术的进一步发展做出贡献。

简介：综述图像超分辨率重建技术的研究与发展,超分辨率重建技术是一个从低分辨率输入中重建一个高分辨率图像或图像序列的过程。介绍基于插值、重建以及学习的超分辨重建方法,分析各类算法中具有代表性的一种或几种算法,讨论算法在重建过程中使用的技术和改进,以及重建图像存在的优缺点,并对技术发展趋势进行展望。

简介：为了更快速、高效地确定含润滑铰间间隙对机构动态特性的影响,文中建立了一种新的计算思路.首先,通过理想机构与含间隙机构的运动学模型求出间隙力,进一步把间隙力以主动力的形式带入动力学方程,得到机构的相应动态特性.然后,以含间隙与润滑的曲柄滑块机构为例,基于二状态接触模型与流体润滑模型,对比分析该模型与干摩擦模型,来进一步验证该方法的正确性与可行性.Simulink仿真数据表明,文中建立的模型能有效地抑制机构的振动,动态特性更接近于理想模型,符合实际情况.

简介：遗传算法遵守着物竞天择、适者生存的原则,是人工智能领域中用于解决最优化的一种启发式搜索算法,是进化算法的一种。发展至今已经得到了广泛的应用,特别是在生产调度、神经网络、函数优化、模式识别等领域,遗传算法都发挥了很大的作用。本文主要是通过实现函数优化方面的例子来体现遗传算法的实用价值以及从遗传算法的变异概率方面尝试了改进。

简介：在计算机网络技术快速发展的今天,对传统信息压缩技术提出了挑战。基于此提出基于嵌入式的网络信息压缩算法。通过网络信息采集模块的实现,采取多层伴随式编码和散度信息的压缩处理;通过实验论证得出,基于嵌入式的网络信息压缩算法在进行信息压缩时具备较高的信息检出率,提高信息检测效率。

简介：图像识别技术主要包括图像特征的提取和图像的分类,在这两种技术中,图像特征的提取是图像识别技术最关键的技术。图像特征提取的准确性是衡量一个图像识别算法好与坏的唯一指标。图像特征提取主要采用分布式点矩阵的方法,通过在图像中插入一定数量的特征点,通过对特征点的比较,将符合特征点的部分加以整合和归纳,最终得出图像的特征。但在现有的技术中,特征点的插入数量和特征点对照的准确度在各种算法中均有优劣,而深层学习作为一种组织架构更完善的处理方法,显然是很适合图像识别算法的使用。所以本文就深度学习的原理及基于深度学习原理的图像识别算法的基本原理进行探讨,并对基于深度学习的图像识别算法的研究做出详细的讨论。

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：针对目前电子装配车间自动化水平低、传统作业过程中产品加工装配效率低下的问题，提出了一种适用于电子装配车间生产智能排程的改进遗传退火算法。首先，根据电子装配车间特点建立了车间排程的数学模型，该模型以最小化最大完成时间和客户满意度指标为总目标函数。其次，在遗传算法的基础上，引入了模拟退火的思想，以模拟退火替代变异操作保证基因的多样性，引入了最优解存储器，保证适应度值一直往最优化方向发展。最后，采用FT06基准问题数据验证了遗传退火算法的有效性，并给出了动态干扰下的再调度方法及甘特图。

简介：在当前时代背景下,为改善物流配送路径问题,必须要全面提升物流路径运算优化,强化混合遗传算法的应用。本文首先从物流路径优化数学模型建立入手,同时阐述了混合遗传算法构建,最后总结了真实案例的应用。

简介：求解非线性互补问题基于模的矩阵分裂算法难度相对较大,需要在特定环境下对其收敛特性进行分析,并通过实验方式对这一算法在求解类弱非线性互补问题中的应用效果进行验证,确保其适用性和有效性。具体而言,研究非线性互补问题过程中,需要从理论和算法两个方面进行考量。基于理论对问题解的存在特性、稳定性和灵敏度等相关特性进行分析,而后者的研究重点为有效算法的最佳构建方式和理论分析效果等。

简介：利用无线射频识别技术实现电动车防盗,已经在很多城市得到良好的运用,挖掘电动车的过车数据,从中发现用户行为规律,挖掘有价值的潜在信息,具有非常重要的意义。本文研究了基于RFID的电动车运行数据的挖掘和分析算法,给出了频繁轨迹模式的定义,提出利用带权无环图计算频繁轨迹的方法。经实际验证,该挖掘算法的结果符合现实状况。