论文研究能量感知的WSN自适应数据融合路由算法.pdf

基于自适应采样的环境遮挡算法，谭洪颂，李建明，本文提出了一种自适应采样的环境遮挡算法(AmbientOcclusionbasedonadaptivesampling)，该算法通过对遮挡光线采样数量的自

针对基本果蝇优化算法(FOA)寻优精度不高和易陷入局部最优的缺点,提出自适应变异的果蝇优化算法(FOAAM)。该算法在运行过程中根据群体适应度方差和当前最优解的大小判断算法陷入局部最优时,首先将最优果

针对人工蜂群（ABC）算法的不足，以种群收敛程度为依据，结合混沌优化的思想，提出一种改进的人工蜂群算法—自适应搜索空间的混沌蜂群算法（SA-CABC）。其基本思想是在原搜索区域的基础上，根据每次寻优的

阐明了具有量子行为的粒子群优化算法理论（QPSO）,并提出了一种基于全局领域的参数控制方法。在QPSO中引入多样性控制模型,使PSO系统成为一个开放式的进化粒子群,从而提出了自适应具有量子行为的粒子群

在传统的自适应阈值分割算法的基础上，提出了一种改进的指纹图像分割算法。该算法根据指纹与背景交接区域，以及指纹内部脊线太淡或脊线粘连的区域中图像的灰度统计特性，对此类区域采取逐点分割，从而以较低的计算代

论文研究-基于混沌算法的自适应预测模型.pdf,  在混沌算法神经网络的预测模型中 ,适当选择非线性反馈项 ,能使网络的动力学在权空间具有混沌行为 ,网络系统在学习和训练过程中能够跳出能量的局域极小达

DBSCAN算法需要人为确定[Eps]和[minPts]两个参数，导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择，因此提出一种新的参数确定方法，采用非参数核密度估计理论分析数据样本的分布特征来自动确定

为了提高粒子群算法的寻优速度和精度，提出一种改进的云自适应粒子群算法（MCAPSO）。算法中根据粒子适应度值把种群分为三个子群，分别采用不同的惯性权重生成策略和进化策略，普通子群粒子采用云自适应惯性权

为获得科学合理的群体决策结果，并在综合集成研讨厅中维护一个动态的专家权重信息库，提出了一种基于TOPSIS法和灰色关联度的专家权重自适应调整算法，算法综合考虑了专家个体与群体在方案重要属性以及方案序的

中值滤波是图像处理中常用的滤波方法，其优点是能有效滤除图像中的噪声像素，同时还有一定的保持图像边缘的效果；其缺点是滤波速度慢、图像边缘细节保持效果不理想。在分析中值滤波及其改进算法的基础上，提出了自适