河南省科技攻关计划(0624220081)
- 作品数：7 被引量：26H指数：3
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- 相关机构：河南工业大学解放军信息工程大学教育部更多>>
- 发文基金：河南省科技攻关计划郑州市科技攻关计划项目教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
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- QPSO与K-Medoids相结合的带障碍空间聚类新算法被引量：2
- 2011年
- 分析了现有的带障碍约束空间聚类算法,针对基于PSO优化的带障碍约束的K-Medoids聚类分析方法的不足,提出了QPSO与K-Medoids算法结合的带障碍空间聚类新算法(QKSCO)。在带障碍约束的空间条件下,该算法依据蚁群格网障碍距离作为聚类依据,引入了QPSO的快速全局收敛的特性,使之与K-Medoids算法的局部收敛特性相得益彰。实验结果表明该算法比PSO优化的带障碍约束的K-Medoids聚类算法更加稳定,聚类效果更好。
- 杨腾飞张雪萍刘亚威
- 关键词：空间聚类QPSO算法
- 求解粮库选址问题的量子粒子群优化算法被引量：1
- 2011年
- 首先分析粮食仓库选址的原则和影响因素等,研究建立了粮库选址模型;进而考虑带障碍约束条件,采用量子粒子群优化的空间聚类分析方法,解决了粮库选址问题;最后,以河南省粮库选址为实例进行了模型验证。实验表明,使用量子粒子群优化方法提高了粮库选址的科学性,为科学合理地进行粮库建设与布局提供了决策依据。
- 张雪萍杨腾飞付晓炎王家耀
- 关键词：量子粒子群优化空间聚类
- 粒子群K-Medoids带障碍约束空间聚类分析研究被引量：6
- 2009年
- 空间聚类分析是空间数据挖掘研究领域中的一个重要研究课题.传统聚类算法忽略了真实世界中许多约束条件的存在,而约束条件的存在会影响聚类结果的合理性.本文在分析粒子群优化算法和划分算法的基础上,研究一种基于粒子群和划分相结合的带障碍约束空间聚类分析方法,设计了一个粒子群K-Medoids带障碍约束空间聚类分析算法.对比实验表明,该方法不仅兼顾了局部收敛和全局收敛性能,又充分考虑到了现实障碍物对聚类结果的影响,使得聚类结果更具实际意义.与遗传K-Medoids带障碍约束空间聚类分析相比,该方法具有更好的可伸缩性,且所需输入的参数相对较少,更适合于对聚类速度要求较高的动态约束条件场合.
- 张雪萍王家耀范中山邓高峰
- 关键词：空间聚类粒子群优化算法
- 量子粒子群优化的城市公园选址应用研究被引量：3
- 2011年
- 针对城市公园选址问题,综合规划要求和约束条件,构建了一个混合整数规划模型,引入基于量子粒子群优化的带障碍约束的空间聚类方法进行求解,给出了详细设计步骤。在GIS下,以郑州市公园为例进行实验,结果证明,该方法执行效率高,考虑了障碍物对聚类结果的影响,对城市公园地址的选择更科学,更合理。
- 张雪萍杨腾飞王家耀秦奋魏欣
- 关键词：空间聚类量子粒子群城市公园
- 基于粒子群优化的带障碍约束空间聚类分析被引量：13
- 2007年
- 聚类分析是空间数据挖掘的主要方法之一。传统聚类算法忽略了真实世界中许多约束条件的存在,而约束条件的存在会影响聚类结果的合理性。在分析K中心聚类方法易陷入局部极小值和对初始值敏感的基础上,提出了一种新的聚类方法——基于粒子群优化的带障碍约束空间聚类方法。实验结果表明,该聚类方法不仅使得聚类结果更具实际意义,而且在全局寻优能力方面明显优于K中心聚类方法,且有较快的收敛速度。
- 李晓晴焦素敏张雪萍朱淑琴杜振芳
- 关键词：空间聚类粒子群算法
- 基于量子粒子群优化的最优障碍路径分析被引量：3
- 2011年
- 针对障碍环境下空间最优路径分析问题,提出了一种基于量子粒子群优化的空间最优路径分析方法。该方法采用栅格法进行环境建模,利用量子粒子群优化算法参数少、收敛速度快、鲁棒性好、能够较好地收敛于全局最优点等优点,搜索一条无障碍路径。仿真实验结果验证了该方法的有效性,是在障碍环境中寻找一条空间最优路径的一种较好的方法。
- 刘亚威张雪萍杨腾飞
- 关键词：量子粒子群优化障碍环境
- 基于计算全息图的内容易碎水印技术
- 2008年
- 在图像认证中,为了鉴定图像的完整性,内容易碎水印技术得到了广泛的研究和应用。结合计算全息图的内容丰富和敏感性特点,将计算全息图作为水印信息,通过傅立叶变换产生计算全息图,然后经过加密嵌入水印。在图像的认证鉴定时,通过比较提取的水印和初始水印的相关性来鉴定图像内容的完整性。同时,图像的内容被篡改时,水印信息应该提供图像被伪造的证据。实验结果表明,基于计算全息图的内容易碎水印技术可以有效地检测出图像的篡改。
- 陈经会张雪萍
- 关键词：易碎水印计算全息图图像认证高级加密标准
