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1.
《宜宾学院学报》2017,(6)
现有?1范数极小化的稀疏表示算法可大致分为三类:约束优化算法、Proximal算法及Homotopy算法,其中主要有交替方向法、增广拉格朗日算法和LASSO Homotopy算法.算法的特点有:(1)对简单场景的数据处理效果显著,但对复杂场景的数据处理效果甚微;(2)运行时间较长;(3)普遍稳定性较差,算法准确性和鲁棒性都有待加强;(4)初始值的选择较单一;(5)参数选择对该类算法影响甚大,但有关参数选取的研究很少.因此,该算法广泛应用于信号处理、图像处理、机器学习、计算机视觉中,特别是在图像去噪、去模糊、修复、超分辨率,视频跟踪,图像分类,图像分割等方面,尤其在视频跟踪方面具有很大潜力. 相似文献
2.
在图像分类技术中,图像的特征提取是其重要一环。为了实现图像的正确、快速分类,需要寻找一组可靠、独立且具辨别力的特征量。本文针对人工场景,提出了一种基于形状特征场景分类算法,其在通用的场景分类特征组中增加了形状分类特征。实验研究结果表明该算法是有效的。 相似文献
3.
基于支持向量机(SVM)的网络入侵,因SVM参数设置不当导致分类准确率偏低的问题,提出改进二进制鲸鱼算法优化支持向量机(IBWOA-SVM)的网络入侵检测。通过对鲸鱼优化算法中收敛因子的改进和更新机制融入粒子群策略的方式,改善其容易陷入局部最优且收敛精度慢的缺点。对初始化参数群采用改进二进制鲸鱼优化算法的更新机制不断地进行更新迭代,迫使鲸鱼搜索代理获取较优的参数值来建立性能较优的分类模型,进而提高网络入侵检测的分类性能。采用多个UCI数据集并与其他的参数优化方法进行对比,最后使用网络入侵检测KDD CUP 99数据集进行验证。结果表明,与遗传算法、粒子群算法和鲸鱼优化算法在SVM参数优化上的性能相比,IBWOA-SVM方法的分类准确率和适应度值在各数据集上都有所提高,从而有利于改善网络入侵检测参数优化中的分类性能。 相似文献
4.
段明秀 《当代教育理论与实践》2010,2(1):101-104
有一种基于PSO优化的模糊RBF神经网络学习算法,该算法首先将模糊RBF神经网络需要调整的参数作为粒子,利用PSO算法的全局搜索及快速收敛特性对模糊RBF神经网络结构进行优化,然后将经PSO算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,再结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整。将之应用于对UCI数据集的分类及函数逼近,仿真结果表明优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及鲁棒性。 相似文献
5.
为了改善复杂环境下的人脸识别精度,特别是在当前疫情防控转入常态化的形势下,提升戴口罩场景下的人脸识别精度及红外测温精度至关重要。基于对场景数据的统计和分析,通过对识别参数的动态优化,提升人脸算法识别精度;基于人脸检测的戴口罩检测算法,自动识别是否戴口罩,并针对戴口罩场景采用专用的人脸识别模型,提升人脸识别性能;基于人脸检测的红外测温技术,自动识别测温区域和距离,并对测温结果进行校正,提高测温精度。结果表明,开放场景下识别准确率超过98%;人证核验场景下识别准确率超过93%,戴口罩场景下识别准确率超过92%,红外测温误差小于0.3℃。基于场景适配的参数优化策略,能够在不依赖核心算法性能提升的条件下,使得人脸算法识别性能提升7%;基于人脸检测的红外测温技术,通过温度补偿策略,使得测温误差小于0.3℃。 相似文献
6.
针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。 相似文献
7.
在计算机视觉应用中,复杂场景运动目标检测是视频监控、目标追踪的基础,也是智能视频监控领域的研究热点之一。针对现有运动目标检测算法中阴影干扰和参数初始化粗糙的问题,在混合高斯背景建模的基础上采用HSV颜色空间替换原有的RGB颜色模式,并提出一种结合K均值算法与EM算法的参数初始化方法。实验表明,该算法可以有效抑制场景中运动物体的阴影干扰,检测结果更加精确,对复杂场景下的运动目标有较好的检测效果。 相似文献
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9.
以游戏场景设计与优化、AI（人工智能）系统为主要研究目标,阐述游戏场景搭建规范及优化技巧,分析AI设计过程中的主要思路和主要算法实现。通过高效的、复杂的AI系统,创造出游戏中更加真实的角色行为,提高玩家在游戏中与智能角色的互动体验。实践证明,该技术具有一定的实际应用价值。 相似文献
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杜锦程吴福森陈丙三 《福建工程学院学报》2021,(1):12-18
以探索概率筛振动参数与筛分效率之间的关系,为概率筛结构的进一步改进提供指导意义为研究目的,将LS-SVM分类算法引入自同步概率筛筛分效率预测建模,探讨LS-SVM建模的可行性。基于各个不同的应用领域,可以构造不同的核函数,针对核函数需要优化特征参数的问题,应用网格搜索和交叉验证算法,对核参数的选择进行优化。通过研究得出用多项式(Poly)核函数建模对预测样本的最高预测识别率达到96.7%,采用RBF核函数建模对预测样本达到了零错分率,表明将LS-SVM算法引入概率筛筛分效率预测建模是可行的。 相似文献
11.
在知识发觉中遗传算法已经广泛应用于分类,模型选择和其它优化问题.但是它的行为和表现却直接受其输入参数值(如交叉概率和变异概率)的影响,不合理的参数设置通常会导致许多问题比如早熟问题.为此有的学者提出用自适应技术在算法过程中自适应调整这些参数,但这并未对遗传算法产生整体的改善,因为参数设置是依赖于具体问题的.提出了基于染色体个体寿命特征的遗传算法,用模糊逻辑控制器自适应调整交叉概率和变异概率.这个方法加强了遗传算法的全局搜索能力,很好的解决了早熟问题.将本算法和标准遗传算法及自适应遗传算法比较,仿真结果表明本算法在克服早熟问题上的明显优势. 相似文献
12.
回顾了近几年来混沌优化方法及其在PID控制器的参数调整方面应用的研究进展，对混沌优化方法的特点及其在解决函数优化问题和组合问题上进行了说明。通过混沌优化方法在PID参数调整上的应用分析了此种方法的优越性，展望了此种方法随着与神经网络、遗传算法等优化算法的结合的发展将会给HD控制器的参数调整带来更好的前景，同时也说明了一些需要解决的问题和今后的研究方向。 相似文献
13.
基于最优化原理和计算技术的机械结构优化设计,能从众多的设计方案中找出最佳方案,从而大大提高了设计效率和质量。为此,本文总结了机械结构优化设计的发展、分类、算法及应用,并对其发展趋势进行了研究,为机械结构设计提供了一种高效快速方法。 相似文献
14.
对影响FDM制件翘曲变形的各种工艺参数进行深入分析,结合MEM200快速成形机的特点,确定了影响翘曲变形的五个主要的工艺参数,利用正交试验对主要影响因素进行了实验研究,为神经网络预测模型提供了学习样本。采用贝叶斯正则化算法,通过分析比较确定网络的最佳结构,以提高网络对翘曲变形和成形时间的预测能力。在此基础上,采用优化算法,利用Matlab编制程序实现了工艺参数的优化,经成形验证,表明了该方法能够减少制件的翘曲变形。 相似文献
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最小二乘支持向量机寻优的算法在实际生活中有着广泛的应用,用量子粒子群算法（Q PSO ）优化最小二乘支持向量机模型（LS -SVM ）能极大地提高最小二乘支持向量机的寻优能力。本文利用 QPSO 算法优化 LS - SVM 模型,以MATLAB7．0为平台,对企业的销售管理问题进行寻优,兼顾了公司、营销部的利益以及客户的需求,做到均衡销售,最后使公司的利益最大,证明了方法的有效性。 相似文献
16.
林关成 《渭南师范学院学报》2012,(2):83-86
传统的支持向量机分类算法在优化过程中对所有支持向量都进行优化,增加了计算量,降低了训练效率.针对上述缺点,在分析样本模糊隶属关系的基础上,采用改进的K近邻算法为已知样本分配隶属度,根据训练样本的隶属关系,剔除非支持向量,减少训练样本,并将其用于中文网页的分类中,得到了较好的分类效果.仿真实验结果表明,改进后的方法不仅相对简单,而且在保证分类器性能的情况下,能有效地减少支持向量机的训练样本数,从而提高支持向量机的训练和测试速度. 相似文献
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介绍BP神经网络的结构及相关算法,并通过实验比较不同情况下对BP神经网络的收敛速度与分类精度的影响。实验表明,合适的参数设置能提高BP神经网络算法的分类精度。 相似文献
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该文提出了基于遗传算法的PID控制器参数优化方法，该方法只需给出大概的PID参数范围即可得到控制性能最优的PID参数。仿真结果表明：当被控对象存在较大纯滞后时间常数特性时，采用本方法优化PID控制器参数可获得比较满意的调节效果。 相似文献
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为了实现教育领域的“个性化”,无论是自由组卷的个性化,还是试题推荐的个性化,都首先需要确定试题难易度。研究目标为寻找新的方法解决基于试题难易度的分类问题,提高分类准确率。以高中数学为例,采用2018年多套高考数学试题作为实验数据,对原始数据各个特征进行相关性分析,剔除影响较小的特征,再采用随机森林算法探索试题难易度分类问题,对参数进行改进优化,并与其它分类方法进行对比。实验结果证明,采用随机森林的高中数学试题分类准确率高达90%,而其它3种分类算法准确率分别为72%、74%、74%。因此得出结论,随机森林算法在高中数学试题难易度分类上有较好表现,能够大幅提高分类准确率。 相似文献