搜索结果: 1-15 共查到“计算机科学技术 新算法”相关记录97条 . 查询时间(0.777 秒)
吉林大学人工智能学院李向涛教授指导的2020级硕士研究生于卓含同学的论文Elucidating Transcriptomic Profiles from Single-cell RNA-seq Data using Nature-Inspired Compressed Sensing近日被Briefings in Bioinformatics杂志接收。Briefings in Bioinforma...
据英国剑桥大学官网14日消息，来自该校和帝国理工学院的科学家开发出一种新AI算法，并借助大量CT扫描数据对其进行临床验证和测试，结果表明其能成功检测、分割、量化并区分不同类型脑部病变。新算法有望帮助研究人员为颅脑损伤开发出更多个性化疗法；也可以用于某些临床情况，例如在放射医生很少的地区使用。脑损伤是巨大的全球公共卫生负担，每年影响多达6000万人，它是造成年轻人死亡的主要原因。头部受伤的患者通常会...
近期，美国国家标准技术研究院（NIST）和密歇根大学合作研究，开发出一种算法，突破指纹自动识别的关键步骤。该算法主要是减少人的主观性，使指纹分析更加可靠和高效，避免一旦有效信息不足时，分析将因人而异，形成不同的结论。如犯罪现场获取的指纹质量较高，可简单匹配，而采取该自动识别技术，可以使匹配结果更加持续，研究误差缩小，还可修复指纹，使探员更加高效处理证据，减少积压，花费更少的时间应对指纹证据搜集的挑...
联合对角化方法是求解盲源分离问题的有力工具.但是现存的联合对角化算法大都只能求解实数域盲源分离问题，且对目标矩阵有诸多限制.为了求解更具一般性的复数域盲源分离问题，提出了一种基于结构特点的联合对角化（Structural Traits Based Joint Diagonalization，STBJD）算法，既取消了预白化操作解除了对目标矩阵的正定性限制，又允许目标矩阵组为复值，具有极广的适用性....
基于X射线脉冲星的导航技术，无论技术研究还是实验验证，都是以X射线脉冲星信号为基础。但是实际的观测数据无法确定其精确值，不便于进行导航算法的分析验证。因此，通过模拟算法重构X射线脉冲星信号十分必要。基于泊松分布建立X射线脉冲星信号模型，介绍脉冲轮廓的构建方法；介绍了两种纯数值的脉冲星信号模拟算法。针对这两种算法因近似导致信号模拟不精确的问题，提出一种基于精确光子流量函数的纯数值X射线脉冲星信号的模...
为了提高求解半定规划问题的运算效率,提出了一种新的求解半定规划的非单调信赖域算法。将半定规划的最优性条件转化为无约束优化问题,并构造无约束优化问题的信赖域子问题,修正信赖域半径的校正条件,当初始搜索点处于峡谷附近时仍能搜索到全局最优解。实验结果表明,对于小规模和中等规模的半定规划问题,该算法的迭代次数都比经典的内点算法少,运行速度快。
冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的韧性子空间跟踪新算法
投影近似子空间跟踪(PAST) 相关熵 冲激噪声 M估计
2017/1/9
本文采用最大相关熵准则(MCC)对投影近似子空间跟踪(PAST)算法中基于最小平方误差(MSE)准则的目标函数进行修正,推导出适用于冲激噪声环境的韧性投影近似子空间跟踪新算法(MCC_PAST算法).对两种冲激噪声模型包括,稳定分布噪声模型和混合高斯噪声模型环境下的时变波达方向估计问题的实验仿真表明,与基于韧性M估计的PAST改进算法(RLM_PAST算法)相比,MCC_PAST算法可以自适应地调...
基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述新算法
多尺度熵 局部聚集特征 非线性降维
2017/1/12
为寻找更具鲁棒性和计算简便的特征描述子，提出了一种基于SIFT和MSE的局部聚集特征描述算法.分析说明了该方法在继承SIFT算法良好性质的基础上，通过对多尺度下信息熵的估计，能够快速准确找出图像局部结构特征并利用改进的非线性降维方法对特征描述子进行特征重划.实验结果表明，在图像尺度缩放、旋转、模糊、亮度变化等多种变换条件下，该描述子不仅能够取得更多的特征效果，并且计算速度较原算法大幅提升.该算法适...
新算法让监控复杂系统变简单
新算法 监控复杂系统 变简单
2013/3/4
在一个复杂系统中，如包含了2万个互相联系的基因的人类基因组，要想一次监控整个系统几乎是不可能的。据物理学家组织网近日报道，来自美国东北大学、麻省理工大学等单位的研究人员开发出一种新算法，能识别出复杂系统的子单位或必要结点，使监控大型复杂系统成为可能。相关论文发表在最近出版的美国《国家科学院学报》上。
为了有效地保护数字作品的版权，提出了一种以离散小波多级分解与奇异值分解相结合的数字水印新算法。该算法充分利用小波与奇异值的固有性质，对原始图像进行多级小波分解，并对部分子带作奇异值分解。将水印置乱来保证一定的安全性，再对其进行分块离散余弦变换，然后将它嵌入到中间奇异值及其周围的部分矩阵块中。实验表明，该方法不仅有较好的透明性，而且能抗大多数处理攻击，有较好的鲁棒性。
一种变步长迭代正则化图像复原的新算法
图像复原 正则化方法 变步长
2010/8/30
针对现有迭代正则化方法复原质量不高的问题 ,提出了变步长迭代正则化图像复原方法 ,并在三种不同的正则参数下对该方法的恢复性能进行了检验。实验结果表明 ,该方法不仅提高了图像复原的质量 ,极大地减少了迭代算法的运行时间 ,而且当噪声能量增大时 ,迭代过程中解的稳定性也不会受到影响 ;更重要的是它对正则参数的选择不敏感。
一种公交网络最优路径新算法
最优路径 步行愿望系数 公交线路查询
2010/8/30
从出行者的实际情况出发，提出步行愿望系数，综合考虑最小换乘次数、最短时间以及最小费用等因素，提出了一种公交网络最优路径新算法，应用于广州市大学城内公交线路查询，实现相应的仿真系统。
基于混沌和免疫应答的增量聚类新算法
人工免疫系统 增量聚类 免疫应答 混沌
2010/12/3
受免疫应答原理的启发, 提出了一种适用于增量数据聚类的人工免疫系统框架, 以及在此框架上的结合混沌的自组织增量聚类新算法, 称为免疫应答算法(Immune response algorithm, IRA). 新算法利用Logistic混沌序列生成初始抗体种群, 利用其多样性识别新增的不属于任何已知簇的数据, 该过程模拟了初次免疫应答. 同时, 初次免疫应答形成的记忆抗体可用于二次免疫应答, 即识别...
粗糙集理论中要求离散化保持原有决策系统的不可分辨关系，但以往的一些算法在离散过程中会使近似精度控制在可以接受的范围，即允许一定的错分。针对此不足，在保证决策属性绝对不改变的情况下，提出一种新的区间拆分方法，更合理有效地对连续属性进行离散化。实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别与分类预测，实验结果证明了算法的有效性。