为了提高图像的边缘检测性能,将蚁群算法引入图像边缘检测。阐述了提取图像边缘特征的方法和蚁群算法的基本原理,提出了一种基于改进的蚁群算法的边缘检测方法。将图像的形态学梯度值作为蚁群的信息激素强度值和启发信息值,使用最大类间方差法获得图像的边缘信息。实验结果表明该算法能成功地提取边缘信息并抑制背景纹理细节,具有较好的检测效果。

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提出一种基于迭代传播的方法求解小基高比立体匹配中的相关基本等式以解决立体匹配中存在的黏合现象。该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解。实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95%以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元。

使用傅里叶级数对曲线进行拟合，使用批梯度法计算前面的系数、

如题

本文针对梯度折射率分布的透镜(以后简称梯析透镜)与光纤在折射率分布上的不同点,对用于光纤及其预制棒测量的聚焦法的原理公式,计算测量方法等进行了重要改进,从而使聚焦法可适用于梯折透镜的测量.本文通过计算机模拟计算,对原理公式及计算方法的准确性和可靠性进行了验证,并同时给出了这一测量方法的精度,最后给出了测量实例及其比较结果.

2012年哈尔滨工程大学《随机过程》期末考试试卷（含答案）

大学生《随机过程》知识点汇总（完整版）

哈尔滨工程大学《随机过程》期末考试试卷（含答案）（2015年和2016年两套）

 社会网络分析是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。这篇文章旨在研究社会网络的异常检测问题。以社会网络分析技术为基础，在Matlab数据分析环境中利用Wavelab小波分析工具包中的平稳小波对社会网络的异常情况进行动态检测。首先归纳了平均通信量这一社会网络数据特征，搜集一组需要的真实数据，然后对数据进行平稳小波分解，并且运用梯度加权方法对分解结果进行了相应的处理，最终得到了较为理想的实验结果。