论文研究 抗窄带干扰应用中自适应技术的研究 .pdf

照度不均匀图像的分辨率较低，高光区与阴影区会隐藏很多的图像信息。针对照度不均匀导致成像的不同区域存在不同的光照效果，提出了一种新的局部自适应Gamma校正方法，先使用K近邻法估计出图像中不同区域的合适

针对XCP的α参数在网络中流的个数变化明显以及链路带宽相差比较大的网络环境中影响带宽利用率提高的问题，提出一种自适应的XCP改进算法——AXCP。该算法基于平均队列变化率来判断网络的稳定状态，并依此调

自适应的遗传算法参数，朱彦廷，，用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率取代固定的的适应度函数、交叉概率及变异概率来改进遗传算法，并与标准遗传算法进行了

Srinvivas等提出一种自适应遗传算法，交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中，群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零，这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改

为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题，探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子，使样本的隶属关系不只受距离的影响，而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验，证明该

蛙跳算法是一种受自然界生物现象启发产生的群体进化算法，计算速度快，寻优能力强，但局部搜索能力较弱，容易陷入早熟收敛。针对其缺点，结合高斯变异和柯西变异的优点，提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进后的算法

针对知识管理中本体构建存在的问题，将聚类算法与ODP（Open Directory Project）目录有机结合，给出了一种基于知识资源元数据的自适应本体学习方法。根据元数据对文档进行聚类形成本体概念

针对现有轨迹数据压缩算法难以确定压缩阈值的缺点，提出了自适应参数的轨迹压缩算法。该算法根据用户期望达到的压缩效果，按照优先保证压缩比的策略，在保证压缩效率和压缩效果的情况下，帮助用户自动确定压缩阈值，

提出一种新的用于计算图像相似性的模型，该模型利用图像区域的相似性表示图像的相似性，针对不同的区域提取不同的特征或特种组合计算图像的相似性，利用遗传算法进行优化，利用实验进行验证及评价，表明方法能够获得

针对原始压缩跟踪使用固定大小的跟踪框来跟踪目标，提出一种尺度自适应的压缩跟踪算法，在原始的压缩跟踪算法的基础上加入粒子滤波方法，利用分类器的响应产生粒子权重，根据粒子权重大小重新采样，从而避免了粒子退