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多物体遮挡情况下的视觉跟踪算法徐萧萧,王智灵,吴亮,陈宗海中国科学技术大学自动化系摘 要:针对视频监控中多运动物体间的遮挡问题,提出一种结合全局特征匹配与局部特征匹配的目标跟踪算法.该算法采用基于直方图和基于分块的方法共同表达目标的灰度特征.遮挡发生前实时进行遮挡预判,遮挡时采用基于块分类的方法跟踪目标,遮挡结束后通过直方图匹配重新定位目标.实验结果表明了该方法的有效性和优越性.关键词:视频监控;目标跟踪;直方图匹配;块分类;......
GDOP引出的冲突证据组合新算法周皓,李少洪北京航空航天大学电子信息工程学院摘 要:基于无源定位中精度几何稀释度(GDOP)的概念,定义了证据理论中命题稀释度的概念.利用命题的稀释度调整各证据的未知度和命题的支持度,并利用DS组合公式完成证据组合,以解决冲突证据的合成问题.分析表明,该算法更加符合人们的认识规律.经算例对比,该算法显示出良好的性能.关键词:证据理论;冲突证据;精度几何稀释度;DS规则;数据融合;......
一种基于主动学习的SVM增量训练算法徐海龙,王晓丹,廖勇,权文空军工程大学导弹学院摘 要:针对SVM训练学习过程中难以获得大量带有类标注样本的问题,提出一种基于距离比值不确定性抽样的主动SVM增量训练算法(DRB-ASVM),并将其应用于SVM增量训练.实验结果表明,在保证不影响分类精度的情况下,应用主动学习策略的SVM选择的标记样本数量大大低于随机选择的标记样本数量,从而降低了标记的工作量或代价,并且提高了训练速度.关键词:支持向量机;增量训练;主动学习;被动学习;监督学习;......
基于群能量恒定的粒子群优化算法王建林,薛尧予,于涛,马江宁北京化工大学信息科学与技术学院摘 要:针对标准粒子群优化(PSO)算法在寻优过程中容易出现早熟的情况,提出一种群能量恒定的粒子群优化(SEC-PSO)算法.算法根据粒子内能进行动态分群,对较优群体采取引入最差粒子的速度更新策略,对较差群体采取带有惩罚机制的速度更新策略,由其分担由于较优群体速度降低而产生的整群能量损失,从而有效地避免了PSO算法的早熟.典型优化问题的仿真结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,优化性能得到显著的提高.<......
高维多目标进化算法研究综述孔维健1,丁进良1,柴天佑1,21. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室2. 东北大学自动化研究中心摘 要:传统的多目标进化算法能够有效地解决2个或3个目标的优化问题,但当优化目标超过4维即具有高维目标时,其优化效果将大大下降,因此高维多目标进化算法的研究得到了较多的关注.鉴于此,对高维多目标进化算法的研究进展进行系统地分类综述,分析了高维目标对优化算法造成的困难以及改进的可视化技术;总结了各类算法的特点与缺陷,并给出进一步可能的研究方向.关键词:Pareto......
基于密度的混合属性数据流聚类算法黄德才,吴天虹浙江工业大学计算机科学与技术学院摘 要:数据流聚类分析是当前数据挖掘研究的热点问题,为了克服数据流聚类框架CluStream算法不能处理混合属性数据流的缺陷,提出了基于密度的混合属性数据流聚类算法MCStream.在微聚类中使用面向维度的距离来度量对象之间的相似度,在宏聚类中使用改进的密度聚类算法M-DBSCAN对微簇进行聚类.实验结果表明,MCStream算法能快速有效地处理混合属性数据流聚类问题.关键词:数据流;数据挖掘;聚类;混合属性;密度;......
一种适用于复杂环境的冗余检测算法屈巍,汪晋宽,刘志刚东北大学信息科学与工程学院摘 要:在无线传感器网络中,由于节点能耗的不均衡导致节点感知半径的不同.针对这种复杂环境的应用,提出了一种分布式冗余检测算法,给出了相应的冗余检测准则,并对该准则的合理性进行了理论分析.在保持网络原始覆盖质量的前提下,能够更充分地检测冗余节点.仿真实验表明,复杂环境中节点感知半径相同时,算法激活的工作节点数目少,冗余检测完整;感知半径不同时,算法仍能充分,有效地检测冗余节点,从而节省能量,延长网络生存时间.关键词:无......
改进的基于核密度估计的数据分类算法李俊林1,符红光21. 电子科技大学计算机科学与工程学院2. 中国科学院成都计算机应用研究所摘 要:目前,很多基于核密度估计的数据分类算法采用的判别规则忽视了不平衡类问题.对此,提出了改进的基于核密度估计的数据分类算法.该算法可处理不平衡类带来的影响,并在不平衡类问题严重时也能发挥好的效果,而且可以推广到多分类问题.实验结果表明了这种改进是非常有效的,它提高了基于核密度估计的分类算法对不平衡类的适应力.关键词:核密度估计;数据分类;不平衡类问题;判别式改进;......
基于投票信息熵的AdaBoost改进算法唐焕玲,鲁明羽,邬俊大连海事大学信息科学技术学院摘 要:针对AdaBoost算法不能有效提升NB(Naive Bayesian)的分类性能,提出一种改进的样本权重维护策略.权重的调整不仅依据样本是否分错,还需考虑前几轮的多个基分类器对它的投票分歧.基分类器的信任度不但与错误率有关,还与基分类器间的差异性有关.这样可以提高基分类器的正确性,增加基分类器的差异性.实验结果表明,改进的BoostVE-NB算法能有效地提升NB文本分类性能.关键词:AdaBoos......
一种基于神经网络复杂度的修剪算法张昭昭1,2,乔俊飞1,韩红桂11. 北京工业大学电子信息与控制工程学院2. 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院摘 要:针对神经网络结构设计问题,提出一种基于神经网络复杂度的修剪算法.其实质是在训练过程中,利用网络连接权矩阵的协方差矩阵计算网络的信息熵,获得网络的复杂度;在保证网络信息处理能力的前提下,删除对网络复杂度影响最小的隐节点.该算法不要求训练网络到代价函数的极小点,适合在线修剪网络结构,并且避免了结构调整前的网络权值预处理.通过对典型函数逼近的实验结果表明,该算法在......