一种创新的医学图像处理算法探索 (2007年)

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量增加或局部最优解。为解决这一问题，Rao等人（2011）引入了基于教学的优化(TLBO)算法，该算法无需特定于算法的参数，只需要通用的控制参数，如种群大小。

探索图论算法: 一种基于 Matlab 的方法 本资源深入研究图论算法领域，并提供基于 Matlab 的实践方法。内容涵盖经典算法（如最短路径、最小生成树）以及网络流和匹配等高级主题。通过实际示例和 Matlab 代码实现，帮助读者掌握将理论应用于实际问题。

本项目是使用Matlab实现的图像处理算法集合。其中包括： 色彩空间转换：将彩色图像转换为灰度图像。 特征脸生成：利用PCA算法创建特征脸。 火焰模拟：使用贝塞尔曲线模拟火焰。

矩阵束作为一种常见的系统模态参数估计方法，通常在信号的观测中面临信噪比较低的挑战。为了改善实测信号的质量，引入了随机减量技术，提出了一种改进的矩阵束方法。研究还利用蒙特卡罗方法对信噪比变化和算法参数的影响进行了详细的统计分析。与传统方法相比，改进的矩阵束方法显著提升了模态参数估计的精度。

我由衷感谢教授Alireza Nasiri Avanaki在这项工作中的大力支持。在此过程中，我们提出了一种有效的微阵列图像压缩方法，利用了混合波-MATLAB开发。

本项目包含一系列使用 MATLAB 实现的图像处理算法，涵盖图像压缩、增强、噪声模拟等领域。 图像压缩：利用二维离散余弦变换 (DCT) 实现图像压缩。 对比度增强：采用灰度变换技术增强图像对比度。 噪声模拟：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声影响的效果。

受麻雀群体智慧、觅食和反捕食行为的启发，提出了一种新的集群优化方法，即麻雀搜索算法（SSA）。

频繁项集的挖掘是数据挖掘中的核心问题之一，在多个关键数据挖掘任务中至关重要。引入了一种名为N-list的新型垂直数据表示形式，灵感源自于类似FP-tree的编码前缀树（PPC-tree）。N-list存储了频繁项集的关键信息，通过该数据结构，我们提出了一种高效的挖掘算法PrePost，能够有效地发现所有的频繁项集。PrePost算法的高效性源于几个关键因素：N-list的紧凑性，基于交集的项目支持计数转换，以及利用N-list的单路径属性直接发现频繁项集。我们在多种真实和合成数据集上对PrePost算法进行了实验评估，并与四种先进算法进行了比较，结果显示PrePost算法在大多数情况下表现最优。尽管在处理稀疏数据集时会消耗更多内存，但其速度仍然超群。

挖掘最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。提出一种新算法，利用前缀树压缩数据存储，并通过深度优先策略直接在前缀树上进行挖掘，避免了条件模式树的创建，大幅提升了挖掘效率。该算法调整节点信息和节点链，采用高效的策略处理数据集，以应对大规模数据挖掘的需求。