指派问题的一种新算法 (1992年)

源自大牛Joseph Salmon的PCA图像降噪新算法-patch based PCA，可以进行高斯噪声、泊松噪声等多种噪声的降噪处理，且能去的比较好的效果。内含代码和对应的文献，值得学习图像处理的看看！

基于阶跃距离的快速直线绘制新算法，曾龙，苗兰芳，直线在光栅上生成速度的提高在图形学领域有着非常重要的实际意义。本文提出阶跃距离的概念，可以消除Bresenham算法中的决策参数，并

该程序为基于粒子滤波的一种新算法,综合MCMC Bayesian Model Selection即MONTE CARLO马尔克夫链的算法,用来实现目标跟踪,多目标跟踪,及视频目标跟踪及定位等,解决非线性问题的能力比卡尔曼滤波,EKF,UKF好多了,是我珍藏的好东西,现拿出来与大家共享,舍不得孩子套不着狼,希望大家相互支持,共同促进

本文介绍了一种快速边缘跟踪与提取的新算法。

在复杂的网络中，由节点的异构性标识的集群结构已成为一种常见且重要的拓扑属性。 因此，网络聚类方法对于研究复杂网络具有重要意义。 当前，许多典型的聚类算法都有一些缺点，例如不准确和收敛缓慢。 在本文中，我们通过计算节点的核心影响力提出了一种聚类算法。 聚类过程是对社会学中聚类形成过程的模拟。 该算法通过节点之间的中心性来检测具有核心影响的节点，并通过判别函数构建集群的核心结构。 接下来，通过优化方法对网络中的其余节点进行聚类后，该算法将获得最终的聚类结构。 在不同数据集上的实验表明，该算法的聚类精度优于经典聚类算法（Fast-Newman算法）。 它的聚类速度更快，并在准确揭示复杂网络的真实聚类结构方面发挥了积极作用。

云计算中资源分配的新算法和等效优化

一种具有组合重组和修正超变算子的混合克隆选择新算法，用于全局优化

基于模糊逻辑的自适应α-β滤波新算法

针对传统支持向量机(SVM)算法在数据不均衡情况下无法有效实现故障检测的不足,提出一种基于过抽样和代价敏感支持向量机相结合的故障检测新算法。该算法首先利用边界人工少数类过抽样技术(BSMOTE)实现训练样本的均衡。为减少人工增加样本带来的噪声影响,利用K近邻构造一个代价敏感的支持向量机(CSSVM)算法,利用每个样本的代价函数消除噪声样本对SVM算法分类精度的影响。将该算法应用在轴承故障检测中,并同传统的SVM算法,不同类代价敏感SVM-C算法,SVM和SMOTE相结合的算法进行比较,试验结果表明当样本不均衡时,建议算法的故障检测性能较其它算法有显著提高。