基于改进人工蜂群算法的多阈值图像分割

速度与面积是数字集成电路设计的两个重要目标 ,由于它们之间通常是一种相互制约的关系 ,所以往往要在一定程度上进行折中。作者提出的改进方法可以在几乎不增加硬件面积的条件下有效地提高速度。

迷宫-回溯法改进（优先级算法）

改进的8点算法用来计算基础矩阵，对3维重建很有帮助

Heunís Method（改进的欧拉法）评估

针对蚁群算法进化速度慢、容易出现停滞现象、容易陷入局部最优等缺点，提出了一种基于自适应信息素挥发因子、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进策略的混合改进蚁群算法。将其应用于函数优化中，仿真结果表明混合改进蚁群算法提高了寻优精度，加快了寻优速度，提高了收敛率

本文详细介绍参加2010中国机器人大赛暨RoboCup公开赛中微软机器人仿真项目的比赛方案，总结各个项 目的优势技术和存在的不足之处，同时对比和其他参赛队伍的差距，针对具体平台提出建议。 关键词：机器人足球，仿真平台，类人仿真，轮式机器人，决策

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图像分割作为目标检测、识别、跟踪研究领域的核心内容，在遥感、计算机视觉、场景解析、图像重构等领域有着广阔的应用前景。针对传统的基于先验阈值或者小波变换的图像分割算法存在的计算冗余、可操作性较差、过分依赖经验、全局最优缺失等问题，提出了一种基于改进型蚁群算法的图像分割优化算法，可以克服传统蚁群算法的收敛速度慢且易陷入局部最优的固有劣势，实现全局最优，具有匹配精度高、抗干扰性强、并行搜索效率高等优势。在Matlab2015b环境下开发了验证环境并对算法进行了实际验证，验证结果表明本文所提算法可以在较短的时间内有效分割目标图像，实时性、准确率和稳定性较高，收敛速度、并行搜索效率等核心参数满足设计需求。

动态贝叶斯网络（DBN）是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法（SEM）能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况，但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题，提出一种改进的SEM算法，通过随机生成一些候选初始值，在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值，然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据，构建其基因调控网络并与现有文献比较，结果显示该算法进一步提高了调控网络构建的精度。