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二阶先验模型下SA-GA混合优化策略的图像景深提取
图像3D重建 二阶先验模型 建模
2009/11/30
解决从不同角度拍摄的一系列平面图像中解算图像中物体的景深问题，使用一个新颖的二阶先验模型来建模光滑3D物体的表面信息，此模型比传统的一阶模型有很大优势。同时提出一个混合优化策略——模拟退火算法（SA）和遗传算法(GA)来提高优化效率。实验结果表明：二阶先验模型在解算典型场景的景深时要优于一阶模型。混合优化比单独的SA、GA优化效果好。
基于GA的时变路网中车辆动态派遣的研究
车辆派遣 时变 动态
2009/7/21
为了使网络中的车辆调度问题更加符合实际交通状况，针对时变网络中的车辆调度问题进行了研究。将传统车辆调度模型进行了修改，目标函数中考虑了车辆的总行驶费用、总迟到惩罚、车辆总启用费用3种因素，以提高模型的适应性和通用性。由于车辆调度问题属于NP难问题，提出了采用遗传算法对问题进行求解。采用标准的VRP问题进行测试，仿真结果表明该算法简单可行，较BC-Saving启发式算法有更好的求解性能。
为降低新药在临床实验的失败率，提高新药的ADME特性，在制药初期需考虑预测药物与HSA（人血清白蛋白）的结合能力，以提高预测正确率为目标并因此选取合适的制药成分。首先采用遗传算法对分子描述符进行筛选，然后利用支持向量机（SVM）模型预测药物与HSA的结合能力。针对支持向量机的分类精度和泛化能力取决于核函数参数选取的特点，提出了基于粒子群优化算法（PSO）的SVM核参数优化选择法。通过PSO自动获取...
基于改进的RS-GA图像特征选择方法
粗集理论 属性约简 图像特征选择
2009/1/7
针对目前图像识别中原始特征数量大、不相关特征多以及冗余等现象，提出了一种图像特征选择方法。将遗传算法(GA)与粗集(RS)思想有机结合进行特征选择，引入粗集中相关属性依赖度的定义，设计了适应度函数和遗传算子，以提高算法时间效率和获得最佳搜索结果，并将该特征选择方法应用于图像，实验表明，基于改进的RS-GA图像特征选择方法达到了较好的效果，并具有较高的算法效率。
GA模糊控制支持QOS约束的Web服务选择模型
QOS GA模糊控制
2008/3/10
Web服务是一种基于分布式组件的软件平台,是面向服务的Internet应用,如何动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务,是一个成熟的Web服务构架亟待解决的问题之一。提出了一种用遗传算法结合模糊控制系统,实现动态、精确、具有自学习能力的个性化Web服务选择的策略,并在此基础上设计了一种基于模糊控制专家系统支持QOS的Web服务模型框架。