比较空域内不包含对角线邻域的laplacian算子增强和包括对角线邻域的laplacian算子增强图像效果的区别。

利用邻域粗糙集进行属性约简，里面加入了8个数据集，有离散型数据，连续性数据，字母型数据。因此程序也加入了数据类型转换和归一化处理。程序函数在最下面部分。

本文是基于均值滤波的邻域滤波法，用来实现图像去噪。

在许多实际的数据挖掘应用程序中，例如文本分类，可以轻松获得未加标签的训练示例，但获得加标签的训练示例则相当昂贵。 因此，半监督学习算法引起了数据挖掘和机器学习领域的极大兴趣。 近年来，基于图的半监督学习已成为半监督学习社区中最活跃的研究领域之一。 本文提出了一种基于线性邻域模型的新颖的基于图的半监督学习方法，该方法假设每个数据点都可以从其邻域进行线性重构。 我们的算法称为线性邻域传播（LNP），可以使用这些线性邻域以足够的平滑度将标签从标记点传播到整个数据集。 本文对LNP的性质进行了理论分析。 此外，我们还导出了一种简单的方法来将LNP扩展到样本外数据。 对于合成数据，数字和文本分类任务，提出了有希望的实验结果。

在一个移动机器人的路径规划问题中，目标是找到一个最优的碰撞自由路径 将源代码发送到单个或多个目标。基于领域知识的遗传算法已被提出解决有单个和多个独立目标的路径规划问题。四个新的基于域知识的运算符，即“电路去除操作符”、“插入-删除操作符”、本文中引入了“细化算子”和“目标对齐算子”。其中四个操作符，前三个被用于具有单一目标的路径规划问题，而所有这四个算子已被用于具有多个独立目标的路径规划问题。所提出的方法已被部署在几个不同大小的模拟环境中。从实验结果表明，基于领域知识的算子增强了计算性能传统遗传算法的能力。我们提出的移动机器人的路径规划方法单一目标的问题优于先前提出的基于进化算法方法。

为了提高蚁群算法的路径寻优效果和搜索效率,提出一种改进的蚁群算法,用于移动机器人在栅格环境下的路径规划. 在标准蚁群算法中,蚂蚁的搜索方式一般是4方向4邻域或者8方向8邻域,在此基础上提出一种16方向24邻域的蚂蚁搜索方式,给出蚂蚁的移动规则;针对启发信息,结合向量夹角的思想设计2种启发信息的计算方法,通过实验分析两种计算方法的使用特点;在转移概率部分引入转移概率控制参数,通过调整转移概率控 制参数可以调控算法的搜索范围. 最后,在不同规模的栅格地图环境下,通过实验仿真验证所提算法的有效性.

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