提出了一种基于小波变换的图像自适应数字水印算法。首先对水印图像作置乱处理;然后对原始图像进行小波分解,并根据人类视觉系统的特性,在小波分解的低频域中,采用邻域均值代替单个小波系数进行估计和量化的方法,
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
针对基本果蝇优化算法因参数选取不当而导致的收敛精度偏低且不稳定的问题,提出了自适应调整参数的果蝇优化算法(FOAwithAdaptiveParameter,FOAAP)。该算法在每个进化代输入描述种群
CDMA系统中的自适应阵列算法,贺欣,贺志强,本文主要对CDMA系统中的自适应阵列算法进行了深入的系统的分析和概括。CDMA由于其码分多址系统的特殊性,自适应算法也应该有其自身
标准粒子群算法易陷入局部最优值。根据粒子群算法中的不确定性因素,提出自适应模糊的粒子群优化算法(AFPSO)。在该算法中,对惯性权值和位置更新采用模糊控制,用所有粒子的个体最优的加权平均替代全局最优值
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
论文研究-BP网络的快速自适应学习算法.pdf, 针对BP网络现有学习算法的不足,在研究多种改进算法的基础上,在非线性规划理论的指导下,在共轭梯度法中巧妙地运行间插步骤和不精确的一维搜索技术,因而形成
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
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
