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第一篇论文摘要：基于分治的背包问题DNA计算机算法
如何减少DNA计算机在求解大型难解问题中以问题输入纯指数增长的DNA链数,已成为DNA计算机研究的重要内容.将分治策略应用于背包问题的DNA分子计算中,提出一种求解背包问题的新的DNA计算机算法.算法由n位并行减法器、n位数据搜索器和其他4个子算法组成.算法的DNA链数可达到亚指数的O(2q/2),其中q为背包问题的维数.与最近文献结论进行的对比分析表明:算法将求解背包问题所需的DNA链数从O(2q)减少至O(2q/2),最大链长度减少为原来的1/2,因此,理论上新算法在试管级水平上能将可*的背包公钥的维数从60提高到120.
第二篇摘要范文：若干图论问题的DNA计算机算法研究
Ramsey数问题、图同构问题、最小生成树问题等图论问题在当今科学研究的多个领域都有着广泛的应用,随着其应用范围的扩大,这些问题的求解规模日益庞大,但由于求解这些问题算法的复杂度太高,极大地影响了此类问题的深层次应用研究.
上世纪90年代,随着Adelman在DNA计算领域的开拓性工作的展开,DNA计算凭借着其海量的存储空间与可高度并行运算的能力,在理论上克服了传统电子计算机存储与运算速度方面的不足,已成为求解图论中NP完全问题及其它难解问题的潜在解决方案之一.随着生化技术的不断成熟,理论和实验上能够求解的NP完全问题的规模也越来越大.
由于目前的DNA计算机尚不似传统计算机般通用,求解一个问题的DNA计算机算法很难不做修改的应用于其它类似问题,相应的几乎所有基于DNA超级计算的算法均采用完全穷举方式.这种方式的直接后果造成了目前DNA计算中的“指数爆炸”问题,即基于穷举方法的DNA计算算法中所需的DNA链的数目随问题规模的增大而呈指数量级增长,该问题已成为限制DNA超级计算机算法应用和发展的瓶颈.因此,既具有多项式求解时间又可克服DNA链数呈指数爆炸的DNA计算机新算法和模型的研究日显重要,已成为理论计算机科学的重要研究内容之一,具有相当的理论和实践意义.
本文对DNA计算的“指数爆炸”问题展开了一定的探索,通过将传统电子计算机并行算法设计的策略和方法引入到DNA超级计算中,设计了求解Ramsey数问题、图同构问题、最小生成树问题三种图论问题的DNA计算机新算法,并对其DNA生化计算过程进行了仿真模拟验证.
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Ramsey理论是图论中一个庞大而又丰富的领域,在集合论、逻辑学、分析、以及代数学上具有极重要的应用.Ramsey数的求解是当前科学极难解决的问题之一.将Adleman-Lipton模型生物操作与粘贴模型解空间相结合的DNA计算模型进行扩展,在许进等提出来的位序列编码方法的基础上,提出了一种用于求解Ramsey数的DNA计算模型与算法.算法从下界开始,直到上界,每次产生问题的解空间,然后根据Ramsey数的定义,删除满足特定条件的解,最后检测最终的试管,以确定当前值是否为所要求的Ramsey数,从而得到具体的Ramsey数值,算法性能的理论分析和模拟实验结果表明了本算法在求解Ramsey数上的理论可能性,同时,由于使用了错误率更低的DNA计算模型,和同类算法相比,新算法具有更低的误解率,生物操作也更为简单.
在上述算法的基础上,利用分治法这一算法设计技术,设计了一种基于分治的求解Ramsey数DNA计算机算法,和前述算法相比,新算法的操作时间基本维持不变,但显著地减少了算法所需的DNA链数,从而扩大了DNA计算理论上所能求解Ramsey数的问题的规模.
图的同构问题属于经典的NP完全问题之一,在Sun基于粘贴模型提出的DNA分子计算算法的基础上,对图同构问题的DNA计算机算法进行进一步研究,提出了一种基于粘贴模型和Adleman-Lipton解空间的图同构问题DNA计算机算法,算法中利用了结点的度序列概念,算法操作简单,在最坏情况下仅需O(2~n),DNA链数,其
中n是图的顶点数,而且保持了算法的生化操作次数仍为多项式量级.最小生成树是图论中被广为研究的问题之一,具有重要的应用背景.本文基于Adleman模型的生物操作与粘贴模型的解空间,提出的一种求解最小生成树问题的DNA计算机新算法.新算法由解空间生成器、边导出子图搜索器、生成树搜索器及最小生成树搜索四部分组成,算法求解具有m条边, n个顶点的最小生成树问题所用到的生物操作数为O(n~2),测试试管数为O(n),最大链长度为O(m + n),DNA链数为O(2~m).由于使用了具有更低杂交错误率的DNA计算机模型,该算法提高了基于DNA计算解决生成树问题算法的容错性与精确性.
第三篇计算机算法论文摘要：子集和问题的O(1.414~n)链数DNA计算机算法
随着DNA计算机研究的不断深入,如何克服DNA生物计算中穷举法的极限已成为DNA计算研究的重要内容之一.为设计可扩展的子集和问题DNA计算机算法,文中将Aldeman-Lipton模型的操作与粘贴模型的解空间结合,引入荧光标记和凝胶电泳技术,通过设计DNA并行搜索器,提出一种求解子集和问题的DNA计算机模型和算法.与已有文献结论的对比分析表明:文中算法在保持多项式生物操作复杂性的条件下,将穷举算法中的DNA分子链数从O(2n)减少至O(1.414n),其中n为子集和问题的维数.因此,文中算法理论上在试管级生化反应条件下能将可*子集和公钥的维数从60提高到120.
第四篇计算机算法论文摘要模板：常用计算机算法简介及C语言举例
该文主要是简单介绍了常用的几种计算机算法,如迭代法、递推法、递归法、穷举法等,并举例用C语言进行实现.
第五篇计算机算法论文摘要怎么写：高中数学“算法初步”的教学实验
人类已进入了21世纪,这是一个以计算机为代表的高度信息化的时代.算法作为一个全新的课题,已经成为计算科学的重要基础,每一个公民都必须具备信息素养,作为信息内容之一的算法进入高中数学课程并成为必修的内容.《普通高中数学课程标准(实验)》(2003.4)把“算法初步”列入了必修课程的5个模块中(数学必修3).算法是数学课程中新增加的内容,在实际的教学中并没有现成的经验可以借鉴.这给在职的高中数学教师提出了挑战,如何在课堂中实施“算法初步”这一新的内容已成为每个高中数学教师关注的焦点.
本研究通过调查、访谈、测试、教学实验等方式来探讨算法内容的教学方法,通过调查发现目前高中在职数学教师对算法及算法教学的认识和准备情况不够理想,特别是边远地区高中在职教师(调查见附录一).具体主要存在以下一些问题:1.对算法概念以及计算机的概念认识不够清晰,2.对新课程中的算法内容不够熟悉,3.计算机的知识很贫乏.
为此,本文主要分为两部分,第一部分以“算法初步”的概述为主,阐述了“算法”及“计算机算法”的涵义,即“算法”就是解决一类问题的有效机械步骤.“计算机算法”就是计算机解决问题的机械过程.以及高中数学“算法初步”的教学内容和要求,从内容、模式和特征上分析了算法初步培养学生计算机算法的可行性.
论文的第二部分主要是“算法初步”的教学实验,阐述了“算法初步”教学实验的目的和方法,以及教学实验的过程,通过对教学实验结果的分析,我们得到高中数学“算法初步”的教学方法以及算法初步”教学与培养高中生计算机能力的关系,最后给出了几个有待进一步研究的有关算法教学的问题.
第六篇摘要范文：基于计算机视觉的手势跟踪与识别算法研究
基于计算机视觉的手势识别是新一代的人机交互手段,有着重要的理论研究价值和应用前景.本文对手势图像的预处理、特征提取、手势的跟踪与识别进行了研究,并在Microsoft Visual C++ 6.0环境下编程实现了对从摄像头输入的10个常用手势的识别,并以此为基础建立了一个简单的手势交互系统,以验证算法的可行性.实验结果表明,本文方法对目标手势的实时跟踪有较好的鲁棒性,且对手势的识别取得了良好的效果.
首先从输入视频流中采集手势图像,经过预处理建立了手势样本库.在手势图像特征提取阶段,根据识别对象是交互手势这一特点,本文采用Hu矩作为待识别手势的特征,利用几何矩不随图像旋转、平移、尺度的变化而变化的特性,较好的解决了特征提取时的旋转、尺度等不确定性问题.
在支持向量机(SVM)多分类方面,分析并验证了“一对多”、“一对一”和决策有向无环图等多分类算法应用于手势识别时的性能,并进一步对SVM在手势识别中的参数优化进行了研究和仿真实验,实验结果表明“一对多”径向基核函数的支持向量机算法在手势识别中取得了理想的识别效果.此外,针对一个手势样本同时属于多个类的错分情况,本文提出将基于后验概率的SVM多分类算法应用于手势识别,并对该算法进行了仿真实验.以概率作为手势分类的输出,在一定程度上减少了误判情况的发生,最终测试样本集的识别率为98.9%.
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在算法应用方面,本文对自定义的10个数字手势的识别进行了仿真实验,并基于VC++6.0平台编写了Word数字录入程序,将手势识别应用于人机交互中,实现了从摄像头输入手势对Word文件的操作.
本文的创新点:一是提出将基于Hu矩特征和“一对多”径向基核函数支持向量机相结合的算法应用到手势识别,并对该算法进行了仿真实验,收到理想的识别效果.二是针对一个手势样本同时属于多个类的错分情况,提出将基于后验概率的多类分类算法应用于手势识别,进一步提高了识别率.
第七篇计算机算法论文摘要范文：一种求解Ramsey数的DNA计算机算法
Ramsey理论是组合数学中一个庞大而又丰富的领域,在集合论、逻辑学、分析以及代数学上具有极重要的应用.Ramsey数的求解是非常困难的,迄今为止只求出9个Ramsey数的准确值.探讨了DNA生物分子超级计算在求解这一困难数学问题的可能性.将Adleman-Lipton模型生物操作与粘贴模型解空间相结合的DNA计算模型进行扩展,在许进等人提出来的位序列编码方法的基础上,提出一种用于求解Ramsey数的DNA计算模型与算法.从下界开始,直到上界,每次产生问题的解空间,然后根据Ramsey数的定义,删除满足特定条件的解,最后检测最终的试管以确定当前值是否为所要求的Ramsey数,最终得到具体的Ramsey数值.算法性能理论分析和模拟实验结果表明了本算法在求解Ramsey数的理论可能性.
第八篇计算机算法论文摘要格式：城市公交网络出行路径选择的计算机算法研究
利用数据库技术设计了公交网络数据结构和求解公交出行路径选择的计算机算法,并采用存储过程技术和Transact-SQL语言实现了求解大规模公交网络出行路径选择方案的算法.在兰州市部分公交线路的实例应用中,计算机算法以毫秒时间为度量单位完成了出行方案的查询.
第九篇计算机算法论文摘要：基于DEM的洪水淹没计算机算法优化研究
本文以数字高程模型(DEM)为基础,在给定水位条件下进行洪水淹没分析的计算机算法研究,着重介绍了计算机算法的优化过程,包括从递归算法到迭代算法的演变以及两种算法的综合比较.
第十篇摘要范文：基于计算机视觉的运动目标跟踪算法研究
随着计算机理论、技术和应用的快速发展,视频图像处理和计算能力得到了极大的提高,使得计算机视觉成为了计算机领域与人工智能领域中最热门的研究课题之一.基于计算机视觉的运动目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要问题,是研究视频图像序列中运动目标的检测、提取、识别和跟踪,获得运动目标的运动参数,如位置、速度、加速度等,以及目标运动的轨迹,从而进行进一步处理与分析,实现对运动目标的行为理解,以完成更高一级的任务.作为一个有着广泛应用背景的研究领域,基于计算机视觉的目标跟踪吸引了大批研究学者参与,许多国外研究机构也将其列为重要研究方向,并已取得了很多成果.但是一般意义上的跟踪技术还远未成熟,要开发出真正鲁棒、实用的跟踪应用系统还需要解决大量的问题.
论文研究了基于图像特征的目标分割、模板匹配、Mean shift算法等目标跟踪问题,在实际的序列图像场景分析中,以航天器发射中运载火箭的起飞和飞行时的轨迹和姿态获取为背景,通过高速摄像机获得的视频图像进行火箭目标的处理和跟踪,针对不同场景下的火箭目标跟踪问题,研究了基于计算机视觉的运动目标跟踪算法.
论文对基于计算机视觉的目标跟踪技术的研究现状进行了探讨,讨论了当前基于计算机视觉的目标跟踪技术中目标的表示方法以及目标跟踪特征选择标准,对基于计算机视觉的运动目标跟踪算法进行了分类并指出了各种目标跟踪算法的优缺点.对计算机视觉理论框架进行了探讨,在Marr的计算理论框架下提出了本文的研究思路.重点对基于计算机视觉的火箭目标跟踪场景中的目标及背景进行了深入分析.在此基础上,提出了基于计算机视觉的火箭目标跟踪中存在的难点问题.
针对火箭目标的跟踪问题,在对比不同的边缘检测算子对火箭图像序列进行边缘检测的基础上,选择使用Robert边缘检测算子对火箭目标进行边缘检测.根据目标的灰度分布性改进了最大类间差分法,提高了火箭分割的精确度与实时性.提出了一种带方向的非线性滤波方法去除背景边缘的算法,有效的解决了火箭边缘图像中存在的干扰边缘问题.仿真实验结果表明了该算法对火箭目标具有很好的分割效果.
针对在火箭目标飞行过程中大小和姿态变化情况下,对火箭目标稳定跟踪的问题,提出了基于多关联模板匹配的模板匹配策略,通过仿射变换根据伸缩比和旋转角度从上帧最优模板中产生出多关联模板以自适应火箭的大小和姿态改变提高算法的匹配精度.采用了卡尔曼滤波对火箭的运动进行轨迹预测,根据预测目标位置确定图像待匹配区域,有效地减小了算法时间复杂度,提高了算法的实时性.仿真实验结果表明了该算法具有很好的匹配精度与实时性,对于目标的状态、大小变化与遮挡现象有较好的鲁棒性.
在研究了Mean shift算法与火箭目标飞行特点的基础上,提出了使用Mean shift算法与帧间差分法相结合的火箭目标跟踪算法,对Mean shift算法进行了改进.采用帧间差分法提取火箭目标运动区域,然后在此基础上使用Mean shift算法实现目标的精确跟踪.仿真实验结果表明了该算法能有效地对火箭目标进行跟踪,并能很好的解决跟踪过程中的跟踪误差累积问题.
针对在Mean shift目标跟踪算法框架中只使用单一固定图像特征表示火箭目标、不能自适应的根据跟踪场景选取最佳跟踪特征对火箭目标进行表示、选用的特征模板不能随跟踪环境自适应更新而经常造成模板漂移导致跟踪失败的问题,提出了一种在线自适应多特征融合算法和模板自适应更新机制.融合火箭目标的颜色、边缘、纹理特征,对火箭目标进行表示.通过构建前后相邻两帧间的相似度函数,对跟踪模板进行自适应更新.实验证明了该算法对复杂背景下的火箭目标具有较好的跟踪效果.
最后,对全文的研究工作进行了总结,并指出了今后工作中进一步研究的方向.
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