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虹膜身份识别技术
- 介绍了当前最有发展前景的生物特征识别技术一虹膜身份识别技术，它包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码以及分类几个步骤。详细介绍了当今具有代表性的虹膜识别算法，指出各种算法的特点并比较其优劣。最后，针对 虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向，即精度高、速度快、鲁棒性好的定位算法，高效的特征提取方法，机器学习的分类方法，虹膜图像的质量评价方法，不完整、不合作情况下的虹膜识别研究以及活体虹膜检测等。
求解非线性方程组的混合人口迁移算法
- 摘要：针对变尺度法对初始值敏感和人口迁移算法容易陷入局部极值的缺陷，结合变尺度法和人口迁移算 法各自的优点，提出了一种混合人口迁移算法，用来求解非线性方程组。该混合算法不仅发挥了人口迁移算 法强大的全局搜索能力，而且利用了变尺度法的局部精细搜索能力。实验结果表明，该算法不但以较高的精 度求出了各种非线性方程组的解，而且鲁棒性强，收敛速度快速，是一种解决非线性方程组问题的较好方法。
求解非线性方程组的BFGS差分进化算法
- 摘要：针对差分进化算法进化后期收敛缓慢和稳定性不强的缺陷，将BFGS算法插入差分进化算法当中，提出了一种BFGS差 分进化算法，用来求解非线性方程组。通过5 个非线性方程组和一个工程实例的实验，说明：算法收敛精度较高、收敛速度较快、 鲁棒性强、收敛成功率高，是一种较好的解决非线性方程组的方法。
求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
基于小波变换的数字水印系统设计
- 本文提出一种基于小波变换的图像数字水印算法，通过将低频子图分块并量化其小波系数，实现水印的嵌入和提取，并对其进行抗噪声、JPEG压缩、旋转等实验。对于旋转攻击，该算法结合了图像的归一化技术。实验结果表明，该算法对常见图像处理和旋转都有较好的鲁棒性。
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
人脸检测算法详解
- 人脸检测作为人脸识别的第一步，那么检测的正确与否直接影响识别结果，该方法对人脸检测鲁棒性较高
基于遗传算法的PID参数优化
- PID控制一直是工业生产过程中应用最为广泛而且最为成熟的一种控制，它以其算法简单、可靠性高、鲁棒性好等优点应用于工业控制领域。PID 控制器有三个参数：比例、积分和微分系数，当PID结构确定的情况下，这三个参数将会决定控制器的品质，参数的调节和优化至关重要