改进的规则碎片拼接复原算法

利用碎片像素灰度值构成的矩阵二范数最小的原则,研究了传统碎片拼接复原算法的不足,提出改进的碎片拼接复原配对算法.对碎纸机规则切割的碎片进行两两配对,找到复原后第一张图片,通过编程得到碎片的正确拼接顺序.利用MATLAB软件进行计算机仿真,验证方法的有效性.     

条状碎片文件自动复原的探讨与研究

破碎文件的拼接在司法物证复原、历史文献修复以及军事情报获取等领域都有着重要的应用.有关碎片文件复原的研究已很多,而本文提出的条状碎片文件复原无法用几何形状的方法,文中通过提取碎片剪裁边缘的像素特征,构建了基于其灰度值的相似指标,并针对汉字与英文的不同特点,建立了普适较高的碎片复原数学模型,设计了相应的算法,完成了对不同碎片的半自主拼接.     

基于文档内容的碎纸拼接技术

在深入研究文档碎片预处理和拼接复原的相关理论和技术的基础上,针对文档碎片拼接过程中可能会出现的大量轮廓相同或相似的碎片的问题,提出了单面规则纵切文档碎片的拼接算法.算法分别提取每个文档碎片的左右边界特征,将每个碎片的右边界特征与其余碎片的左边界特征进行匹配,以确定碎片之间的匹配关系.     

Matlab在碎片拼接模型中的算法实现

针对2013年全国大学生数学建模竞赛B题,研究Matlab在规则文档碎片图像拼接复原中的算法设计与实现.     

基于像素匹配的碎纸片拼接复原

碎纸片的拼接复原是一项在司法物证复原、历史文献修复、军事情报获取等领域都有重要应用的技术。已有的拼接算法大都对于单张碎纸片进行特征值提取,依据特征值的匹配实现碎纸片的拼接。很多碎纸切口是由碎纸机切成的边缘整齐的纸片,我们可以采用以笔画断面的像素点为特征来进行矩阵匹配,就能对已有算法加以改进。其一是基于字母模式识别与聚类分析进行碎片分类。其二是以区间估计为基础,基于矩阵像素点匹配算法进行碎片拼接。区间估计部分可给出匹配概率的最低阈值,高于该阈值的碎片对才会进行匹配处理。     

基于聚类分析的规则文字碎片拼接技术研究

针对目前国内外鲜有关于规则文字碎片拼接技术的研究问题,本文基于聚类分析方法及matlab程序设计提出了一种用于解决此问题的方法.对于规则文字碎片,利用图像的像素值矩阵进行分析,通过对各个碎片的边缘像素值向量进行聚类,借助最小距离进行边缘匹配,实现规则文字碎片的拼接.实验证明,该方法能够有效实现规则文字碎片的拼接.     

秩序的标记与事件无关--论李洱小说的叙述时间

李洱是一个对细节极为敏感的作家，对细节的张扬造就了李洱小说独特的时间景观。论文通过文本细读，从不需要向故事时间复原的碎片时间、叙述时间上强烈的节奏感以及文本所呈现出来的涡卷图案的叙述线条三个方面，论证了时间在李洱小说中所具有的修辞意义。     

关于中英文的碎纸片拼接复原问题研究

以2013全国大学生数学建模B题为例,对碎纸片的拼接复原问题进行处理并优化,根据各个附件的碎片,用MATLAB导出碎片的灰度矩阵,然后根据边缘分析法和相关性分析,建立合理的数学模型,使碎片能够在较短时间内完成复原,同时对于计算机不能复原的碎片,要进行适当的人工干预,以提高拼接复原效率。     

空间碎片引发的空间环境污染问题在国际法方面的探讨

空间碎片已经成为外太空的主要污染源。空间碎片引发的环境问题实际上是全球公域内的特殊环境问题。通过对空间碎片相关国际条约的分析认为,空间碎片的特征在于非功能性和人造性;而空间碎片的归属是确定因空间碎片而造成的损害赔偿的基础。在空间碎片归属不明时,采取基金方案和市场份额责任方案,是相对比较科学和可行的方法。     

碎纸片的拼接复原研究

本文针对破碎文件的拼接复原问题.借助MATLAB和EXCEL,采用动态规划的方法,将碎片文件图像二值化,获取其每一个像素点的数据,并通过最大类间方差法,利用状态转移方程和策略分析,建立了碎纸片拼接复原模型与算法;最后,用动态规划的方法,对碎片进行排序重组,复原原文件.     

一种改进的求解TSP问题的遗传算法

TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。     

多种群自适应模拟退火遗传算法求解TSP问题

TSP问题是一个具有广泛应用背景和重要理论价值的组合优化NP难题。遗传算法是求解NP完全问题的一种方法。针对传统遗传算法求解TSP问题的不足,提出了一种多种群自适应模拟退火遗传算法,并给出了多种群分级、混合变异算子的设计。最后,对CHN31、ATT48和EIL51的TSP问题进行求解．仿真结果表明该改进遗传算法具有更好的收敛性,可以得到更好的最优解。     

GA and PSO culled hybrid technique for economic dispatch problem with prohibited operating zones

This paper presents an efficient and reliable genetic algorithm (GA) based particle swarm optimization (PSO) tech- nique (hybrid GAPSO) for solving the economic dispatch (ED) problem in power systems. The non-linear characteristics of the generators, such as prohibited operating zones, ramp rate limits and non-smooth cost functions of the practical generator operation are considered. The proposed hybrid algorithm is demonstrated for three different systems and the performance is compared with the GA and PSO in terms of solution quality and computation efficiency. Comparison of results proved that the proposed algo- rithm can obtain higher quality solutions efficiently in ED problems. A comprehensive software package is developed using MATLAB.     

Algorithm for 2D irregular-shaped nesting problem based on the NFP algorithm and lowest-gravity-center principle

INTRODUCTION 2D irregular-shaped nesting problem is the problem of finding an efficient arrangement for pieces in a containing region without overlapping (Fig.1), and is aimed at maximizing use of material. Nesting problem is of great interest to garment, paper, ship building, and sheet metal industries since small improvement of layout can lead to large savings in material. Many effective solutions have been pro- posed for the case when pieces and containing region are both rectangular. …     

基于遗传算法的二维排样问题求解新策略

针对采用自然编码的遗传算法在排样问题（CSP）过程中初始群体设置和交叉变异操作过于复杂的缺点,采用了顺序编码（Grefenstette编码）作为遗传算法编码方案,并对排样问题进行求解。采用这种遗传算法策略对CSP试算的结果表明,该策略利于排样问题的求解,算法操作简单,可推广应用到制造业及其他规划领域的排样规划中。     

一种改进的遗传进化算法及其应用

基本遗传算法适应度及遗传算子设计简单,求解复杂优化问题易于早熟,收敛速度慢等缺点.基于遗传算法基本框架,设计新的适应度函数,减少遗传算法中的交叉算子,改进其变异方式,提出一种改进的遗传进化算法.     

基于工作中心编码的车间作业调度算法研究

对于n个工件m台设备的作业调度问题,分析了基于作业工序编码算法存在的不足,提出了基于工作中心编码的遗传算法,即在不同染色体相同工作中心之间进行作业交换,有效扩大搜索解的空间。实验表明,基于工作中心编码算法的调度效果和调度效率均优于基于工序编码的算法。     

基于属性频度进化的粗糙集属性约简方法

提出了基于遗传算法的知识相对约简算法,它以条件属性在差别矩阵中出现的频率为启发信息,以决策表的属性核来初始化传统遗传算法的种群,加强了遗传算法的搜索、缩短了计算时间;提出了修正校验算法,提高决策表属性约简的正确性．通过实例分析,证明是求解知识约简的有效方法．     

Solving Hitchcock''s transportation problem by a genetic algorithm

Genetic algorithms (GAs) employ the evolutionary process of Darwin's nature selection theory to find the solutions of optimization problems. In this paper, an implementation of genetic algorithm is put forward to solve a classical transportation problem, namely the Hitchcock's Transportation Problem (HTP), and the GA is improved to search for all optimal solutions and identify them automatically. The algorithm is coded with C and validated by numerical examples. The computational results show that the algorithm is efficient for solving the Hitchcock's transportation problem.     

改进遗传—蚁群算法求解多维0/1背包问题

针对传统启发式算法难以平衡求解收敛次数与求解精度问题,通过充分分析GA和ACO两种算法的优缺点,设计了一种改进的遗传蚁群算法。将算法分为上下两步,分别以GA和ACO为主。在GA中引入信息素更新机制连接上下两部分算法|在ACO中引入遗传变异操作尽可能扩大解的范围。同时结合两种算法各自解的继承方式,采用合适的方法分别处理这两部分产生的不可行解。获得解后,通过引入交换邻域的爬山法思想进一步尝试优化解。最终在保证求解精度的前提下,减少求解所需的迭代次数。实验结果表明,在需要保证求解精度的前提下,相比传统GA,该方法的求解效率提高了一个量级。