简介：在智能计算机辅助概念设计系统中,功能是表达产品本质的重要属性,功能分解是功能设计的重要内容。从智能设计的角度出发,在功能定义的基础上,对功能分解的相关理论进行分析研究,探寻基于进化设计思想的产品功能基因编码表达方法及产品功能分解智能优化的关键实现技术,以期为深入研究实用的、符合工程设计要求的计算机辅助概念设计系统提供有益参考,并结合工程实例进行验证。

简介：物流配送的车辆路径问题(VRP)是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。在建立了车辆路径问题数学模型的基础上,该问题被分解为两个阶段进行研究,分别为利用基于基地启发式分区算法进行区域划分和利用改进的遗传算法来确定具体的一条配送线路的先后次序。通过此改进的混合遗传算法最终得到优化配送路径。仿真计算结果表明,在大规模车辆路径问题中改进后的算法相比于传统的遗传算法最优解的质量得到一定提高。

简介：主要研究应用于图像放大技术领域的处理算法，常用的图像放大技术即为插值算法，主要插值处理方法有最邻近插值算法、双线性插值法、双三次插值。实验仿真结果表明最邻近算法处理后的图像效果较差，双线性算法处理后图像质量较高。而双三次插值算法处理后的图像质量最高，但运行时间较长。

简介：初学编程的朋友,往往容易被一些看似复杂的问题难倒。特别是有些问题,不能直接用数学公式计算,需要分析归纳,将其转化为数学问题后再解决。例题:三人同时开始放鞭炮,每人放N次,甲每隔2秒放一次,乙每隔3秒放一次,丙每隔5秒放一次,编程求一共听到几次鞭炮声?设一共听到d次鞭炮声,那么有下列对应关

简介：介绍了基本PSO算法以及两种典型的改进算法:1)全局邻域模式和局部邻域模式对粒子群优化算法的影响,全局邻域模式粒子群优化算法收敛快,但容易陷入局部极小值;局部邻域模式粒子群优化算法由于粒子倾向于在不同的局部区域搜索因而收敛速度慢,但能在较大程度上避开局部极小值;2)混沌粒子群优化算法,它具有混沌的随机性、遍历性、规律性等特性引导粒子及其组成的群落搜索全局最优解。

简介：针对HEVC中SATD率失真代价计算的特点,本文提出利用向量SIMD(单指令多数据流)技术,设计哈达玛变换的并行化方案.该方案采用多加法器和多乘法器协同工作模式,发挥处理器的并行性,通过合理的数据安排,很好地实现了多个宏中数据的并行计算,增大DSP的数据吞吐率,提高数据处理速度.实验结果表明其在单核BWDSP1041上的并行加速比达到87.9,证明了优化工作的有效性.

简介：Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis保存源点到某个顶点的最小距离,通过循环的方式来找到源点距某个顶点的最小路径的算法,Dijkstra算法可以用于解决生活中的很多问题,采用合适的方法对其进行优化是十分有现实意义的。

简介：在数据集中挖掘频繁模式是数据挖掘研究的关键环节之一。在过去，很多的努力都集中在独立数据的挖掘上。然而，现实世界中许多实体之间总会保持着千丝万缕的关系。如何获得这些关系的频繁模式，已逐渐成为近年来研究的一个目标，我们将它称之为频繁结构的挖掘。在数据挖掘中，一个重要的方法是关联规则挖掘。它被用来发现频繁出现在数据库事务中的项集；另一个重要的方法是序列挖掘，它的任务是去寻找一个项集的序列。这些挖掘任务都被称为频繁模式的挖掘。

简介：KL变换是一种适用于任意概率密度函数的正交变换，它能消除各分量之间的相关性．根据协方差矩阵特征值和特征向量有效地进行信息压缩等。相同类的指纹图像的特征码具有较强的相似性．不同类指纹图像的特征码却有一定差异。采用对特征码进行KL变换降维，得到的新的特征码仍然具有同样的相似性和差异性。证明可以通过KL变换后的特征向量进行指纹识别是可行且具有一定意义和研究应用价值。

简介：利用社交媒体平台的带时间的签到数据和少量带标注的样本，通过快捷有效的算法对未标记地点进行智能标记。算法首先对签到数据的用户特征和时间特征进行有效抓取，并通过信息熵对数据进行验证和筛选，然后利用杰卡德相似系数对地点之间的相似性关系进行概括，接着使用松弛标记法对地点的标签概率进行计算，最后构造支持向量机分类器，利用带标注的样本对分类器进行训练，从而导入未标记数据进行标记。

简介：主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究，分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果；维纳滤波对高斯噪声有明显的作用，相比中值滤波和均值滤波，维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果，与此同时，维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。

简介：近年来,随着互联网的迅猛发展以及深度学习的快速发展,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他领域中有很多的应用,但是在推荐系统领域中,使用深度学习技术的并不常见。传统的推荐算法不能灵活的组合与用户相关的各项信息,并且数据比较稀疏,推荐的效果不是很理想。为了解决这些问题,本论文通过低维矩阵来减少模型的维度和稀疏性,提出一种基于深度学习的推荐算法来解决预测不准确的问题。

简介：为了避免光照和复杂背景造成的多人脸误检漏检问题,提出一种基于肤色和AdaBoost算法相结合的多人脸检测算法,本文首先本章首先应用CbCrCg空间下基于最小二乘拟合的肤色聚类模型作为人脸检测的预处理过程,然后需要进一步将该区域作为输入图像依次通过AdaBoost级联分类器进行人脸检测,进一步去除肤色区域中的非人脸区域,最后实现更精确的人脸定位。

简介：中值滤波是非线性滤波中最常用的一种方法,它既可以有效地滤除脉冲噪声,又具有相对好的边缘保持性,易于实现。结合中值滤波器在数字图像处理中的实际应用,研究其在实际的硬件电路设计与FPGA实现中的问题,并在Altera公司的芯片EP3SL150上完成了实现,并提出了改进的滤波算法。

简介：聚类是数据挖掘中重要组成部分,为了提高聚类的处理效率,将并行处理技术运用于k-means和PAM算法中,对k-means与PAM算法进行了改进。实验结果表明:并行k-means算法相对串行k-means算法有更好的执行效率;且k-means算法有比PAM算法更好的并行性和可扩展性。最后,该文提出和介绍了将并行技术引入谱聚类算法。

简介：运用遗传算法解多目标问题,结果往往会陷入局部最优。引入传统算法求得的外部种群,提出基于随机扰动的RDMOGA遗传算法。将新算法用标准多目标测试函数进行测验,并与韩丽霞提出的NMOGA算法进行对比,实验结果表明,新算法表现出良好的搜索性能。

简介：本文基于Java平台针对经典快速排序提出改进方案,使用归并的思想对快速排序作了多线程优化,并对单、多线程下的快速排序进行了对比测试和分析。结果表明,通过多线程优化,快速排序在双核主机上对5千万个随机整型数据进行排序的速度是单线程的1.6倍,说明了该优化方法的有效性。该方法思路直观、容易理解,宜作为多核技术教学案例。

简介：PCA应用广泛,是个有效的、巧妙的降维技术,但是缺乏深刻理解,故对此进行研究。PCA转换消除信号的相关性,较少数据冗余度,转换结果比转换前减少至少一个成分;且能量集中。PCA和多个抽象概念领域有密切关系,因此,需要简单案例来解释才能达到最佳教学效果。

简介：众所周知Photoshop是一个平面设计软件，但是通过其“3D变换”滤镜也可以创建一些简单的3D效果。“3D变换”滤镜提供了“长方体”、“球体”和“圆柱体”三种标准模型，除此之外还可以通过节点笔记工具对模型进行修改，创建更多的立体效果。下面我们将使用该滤镜绘制一枝铅笔。

简介：K-均值聚类算法（K-means）是基于划分的聚类算法中的典型算法，针对K-means算法初始聚类中心存在对K依赖的缺陷，提出一种新的选取K-means算法初始聚类中心的方法，该方法提高聚类结果的有效性和稳定性；还提出一种极值选择法，将最大距离法和最小距离法相结合，进一步提高初始聚类中心选择的准确性。