基于非线性复扩散耦合冲激滤波器的图像放大算法研究 为了提高放大算法的适应性，采用改进的非线性复扩散和自适应冲激滤波器，提出了一种图像放大方法。根据像素局部方差进行自适应改变扩散门限，扩散图像的虚部除以扩散时间以消除扩散时间的影响，特别是初期扩散近似线性扩散的特性，得到改进的复扩散模型耦合冲激滤波器进行无噪图像放大。对于噪声图像放大，根据像素局部方差进行自适应非线性复扩散，耦合局部方差约束的冲激滤波器增强模糊的图像边缘和细节。自适应非线性复扩散通过局部方差和图像二阶导数相结合分辨边缘和噪声，对噪声进行平滑的同时保持边缘，克服了复扩散不能分辨噪声和边缘的缺陷，同时保持复扩散保护斜坡结构，免除阶梯效应的优点。仿真实验验证了所提算法不仅对无噪图像有较好的放大效果，而且对一定范围的噪声图像也有较好的放大效果。

现代数据中心网络资源管理技术分析与综述 现代数据中心网络结构特征和应用模式的深刻变革，给网络资源管理带来了全新的挑战。地址自动配置技术、传输控制技术、流量管理技术以及虚拟化管理技术等是现代数据中心网络资源管理的重要内容，也是近年来学术界研究的重要方向。结合当前的研究现状，对以上几个方面的最新研究成果进行分析综述，并就网络资源管理未来的发展趋势进行展望。

基于群体早熟程度和非线性周期振荡策略的改进粒子群算法 提出了一种新的粒子群优化算法——基于群体早熟收敛程度和非线性周期振荡策略的自适应混沌粒子群优化算法。利用混沌的遍历特性初始化粒子的速度和位置，根据种群的早熟收敛程度和粒子的适应度值自适应地调整惯性权重；学习因子则采用非线性周期振荡策略，模拟鸟类觅食过程中交替出现的分散和重组现象。基准测试函数的仿真结果表明，所提出的算法不仅收敛速度快、寻优质量高，而且具有良好的稳定性。