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当用单个图像传感器采集彩色图像时需要一个彩色滤光阵列（ColorFilterArray）,这个阵列覆盖在图像传感器前面。由于彩色滤光阵列使图像传感器的每个像素只能感测一种颜色分量,所以在复原全彩色图像
针对基本粒子群算法在背包问题上表现的不足，在基本粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子，提出了一种新的算法——模糊粒子群算法。该算法结合了模糊控制器中输入/输出的模糊化处理和粒子群寻优的特
贪心粒子群算法求解多维0-1背包问题，郝俊玲，，本文将单维背包问题求解中常用的贪心思想推广到多维0-1背包问题，但多维背包问题的多约束特性使得单维背包问题中按物品性价比非增
多维背包问题（MKP）是经典的NP难的组合优化问题。引入有导向变异算子的进化算法GM-EA（GuidedMutationEA）来求解该问题，通过结合粒子群优化的方法改进郭涛算法，更好地利用种群中的全局
粗糙集的属性约简是一个NP难问题，获得较为高效的算法是研究的主要目的。针对传统的粗糙集属性约简算法效率不高、速度不快的问题，提出基于相关系数和条件信息熵的属性约简算法，把决策表的非核属性约简过程转化为
提出了一种限速粒子群算法用于求解多重背包问题。通过对迭代过程中不同位置的限速更新，使得搜索效率大大提高，获得最优值的概率也大幅提高。给出了算法流程图，分析了限速值对计算结果的影响。算例的计算结果证明了
将粒子群算法与贪心思想相融合，提出一种用于求解0/1背包问题的更贪心混合粒子群算法。对超过背包重量约束的粒子的处理措施是去掉已经装进去且性价比最差的物品，直至满足重量约束为止，这种思想在改善粒子质量的
多选择背包问题是组合优化中的NP难题之一，采用一种新的智能优化算法——人工蜂群算法进行求解。该算法通过雇佣蜂、跟随蜂和侦察蜂的局部寻优来实现全局最优。基于算法实现的核心思想，用MATLAB编程实现，对
蜂群遗传算法求解多选择背包问题，吴迪，杨欣宇，多选择背包问题是组合优化中的典型NP难题之一，本文采用蜂群遗传算法进行求解。该算法通过设置两个自适应变化的种群，雄蜂群负责�
基于多背包容器的组卷算法，熊仕勇，冯俊翔，随着
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