检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2009年第4期45卷 169-172页

作者：杨长盛陶亮安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室合肥230039

BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机(SVM)和集成学习是目前应用最为广泛的四种机器学习方法。将这四种常用的机器学习方法分别应用于人脸识别,并利用ORL人脸图像库对各学习方法性能进行了测试和评估。测试结果表明SVM和集成学习在实... 详细信息

BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机(SVM)和集成学习是目前应用最为广泛的四种机器学习方法。将这四种常用的机器学习方法分别应用于人脸识别,并利用ORL人脸图像库对各学习方法性能进行了测试和评估。测试结果表明SVM和集成学习在实验中取得了较好的性能,最适合用于人脸识别中特征分类器。

关键词：人脸识别机器学习反向传播神经网络径向基函数神经网络支持向量化集成学习比较

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基于整体变分降噪算法下的多频率超声衍射层析成像

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电子学报 2009年第4期37卷 828-832页

作者：方杰韦穗苏守宝安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学安徽省现代成像与显示技术重点实验室安徽合肥230039

根据傅立叶衍射投影定理,不同频率超声波得到的投影数据的傅立叶变换分布在复平面为不同半径的圆弧,提出了多频率超声衍射层析成像思想,并进行了实验研究,重建的时间比单频率法短约70%.由于多频率投影数据傅立叶变换比单频率法在复平面... 详细信息

根据傅立叶衍射投影定理,不同频率超声波得到的投影数据的傅立叶变换分布在复平面为不同半径的圆弧,提出了多频率超声衍射层析成像思想,并进行了实验研究,重建的时间比单频率法短约70%.由于多频率投影数据傅立叶变换比单频率法在复平面上分布更加不均匀,故重建的噪声也更大,整体变分法将图像恢复的数学模型转化为带有整体变分正则化项的能量泛函问题,采用变分原理将其中的最小化问题转为偏微分方程的求解.降噪后的多频率超声图像的误差比降噪前的图像小约50%.

关键词：衍射层析成像傅立叶衍射投影定理整体变分正则化

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佳点集遗传覆盖算法

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计算机工程 2009年第24期35卷 196-198页

作者：贾瑞玉李永顺李景成冯伦阔安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室

针对覆盖算法中识别精度与泛化能力之间的一对矛盾,结合佳点集遗传算法思想,提出佳点集遗传覆盖算法。通过在覆盖种群中引入竞争,淘汰不好的覆盖,保留较优的覆盖,减少了覆盖个数和拒识样本个数,从而提高了整体覆盖种群的分类能力。与Lib... 详细信息

针对覆盖算法中识别精度与泛化能力之间的一对矛盾,结合佳点集遗传算法思想,提出佳点集遗传覆盖算法。通过在覆盖种群中引入竞争,淘汰不好的覆盖,保留较优的覆盖,减少了覆盖个数和拒识样本个数,从而提高了整体覆盖种群的分类能力。与Lib-SVM、领域覆盖、交叉覆盖的对比实验证明了该算法具有良好的分类识别精度与泛化能力。

关键词：佳点集遗传算法机器学习领域覆盖

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一种基于图理论的非刚体形状匹配算法

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仪器仪表学报 2009年第10期30卷 2027-2032页

作者：鲍文霞梁栋程志友宣善立王年安徽大学计算机智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学电子科学与技术学院合肥230039

提出了一种基于图理论的非刚体形状匹配算法。该方法在每次迭代过程中,先利用形状上下文算法获得待匹配形状点集的初始匹配,然后利用图理论剔除误匹配点,并估算匹配点集之间的TPS(thin plate spline)变换参数,再利用这些参数使待匹配点... 详细信息

提出了一种基于图理论的非刚体形状匹配算法。该方法在每次迭代过程中,先利用形状上下文算法获得待匹配形状点集的初始匹配,然后利用图理论剔除误匹配点,并估算匹配点集之间的TPS(thin plate spline)变换参数,再利用这些参数使待匹配点集相互逼近,最终实现非刚体的形状匹配。实验结果表明该算法提高了匹配的精度。

关键词：图理论形状匹配形状上下文 TPS变换

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实值离散Gabor变换窗函数的快速求解方法

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计算机工程与应用 2009年第9期45卷 57-59页

作者：徐沁陶亮安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

为了有效地实现实值离散Gabor变换,给出了一种基于DHT的实值离散Gabor变换窗函数的快速求解方法。该方法利用Hartley函数的正交性将原求解窗函数的双正交条件式简化,将原求解方程组分解成若干独立的子方程组,从而节省了大量的计算量,加... 详细信息

为了有效地实现实值离散Gabor变换,给出了一种基于DHT的实值离散Gabor变换窗函数的快速求解方法。该方法利用Hartley函数的正交性将原求解窗函数的双正交条件式简化,将原求解方程组分解成若干独立的子方程组,从而节省了大量的计算量,加快了求解速度。文中还给出了实验做比较,验证了方法的有效性和在计算时间方面的优越性。

关键词：实值离散Gabor变换窗函数信号分析

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一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

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系统仿真学报 2009年第14期21卷 4345-4350页

作者：唐俊王年梁栋范益政贾兆红安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学数学系合肥230039

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法。工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性。首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率。然后,借助于概率松弛算法,... 详细信息

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法。工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性。首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率。然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果。对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度。

关键词： Laplace谱点模式匹配双随机矩阵形状上下文概率松弛

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基于局部合作的RoboCup多智能体Q-学习

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计算机工程 2009年第9期35卷 11-13,16页

作者：刘亮李龙澍安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对多智能体Q-学习中存在的联合动作指数级增长问题,采用一种局部合作的Q-学习方法,在智能体之间有协作时才考察联合动作,否则只进行简单的个体智能体的Q-学习,从而减少学习时所要考察的状态-动作对值。在机器人足球仿真2D平台上进行... 详细信息

针对多智能体Q-学习中存在的联合动作指数级增长问题,采用一种局部合作的Q-学习方法,在智能体之间有协作时才考察联合动作,否则只进行简单的个体智能体的Q-学习,从而减少学习时所要考察的状态-动作对值。在机器人足球仿真2D平台上进行的实验表明,该方法比常用多智能体强化学习技术具有更高的效率。

关键词：马尔可夫决策 Q-学习局部合作仿真2D

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无线传感器网络中最小能量编码方法的改进

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信号处理 2009年第8期25卷 1266-1269页

作者：谢绍国胡艳军安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039

在无线传感器网络中有效地减少能量的消耗可以增加传感器的使用寿命。因此,在无线传感器网络中能量的有效性研究非常重要。最小能量编码方法(minimum energy coding)可以有效地减少传感器的能量消耗。本文提出了一种改进的最小能量编码... 详细信息

在无线传感器网络中有效地减少能量的消耗可以增加传感器的使用寿命。因此,在无线传感器网络中能量的有效性研究非常重要。最小能量编码方法(minimum energy coding)可以有效地减少传感器的能量消耗。本文提出了一种改进的最小能量编码方法(modified minimum energy coding),该编码方法是把码字分成几个子结构,每个子结构的第一个比特是指示比特,通过使用指示比特减少了信号的接收时间,从而减少了无线传感器网络系统的能量消耗。仿真结果表明,改进的最小能量编码方法比原来的最小能量编码方法要更有效地节省无线传感器网络的传输能量。

关键词： SNR 无线传感器网络最小能量编码 DS-CDMA

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基于场景任务划分的多智能体Q-学习研究

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计算机工程与应用 2009年第21期45卷 21-24页

作者：刘亮李龙澍安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

从研究分层强化学习入手,提出由MAS中任务结构分析产生的分层合作研究方法,通过区分子任务并以此建立更大粒度层面上的基于任务场景的状态空间,并结合以联合动作为基础的任务动作与势能场模型,从而解决强化学习中的状态空间的维数灾难... 详细信息

从研究分层强化学习入手,提出由MAS中任务结构分析产生的分层合作研究方法,通过区分子任务并以此建立更大粒度层面上的基于任务场景的状态空间,并结合以联合动作为基础的任务动作与势能场模型,从而解决强化学习中的状态空间的维数灾难。文中给出了基于机器人足球的子任务的算法应用,其效能得到实验的验证。

关键词：多Agent系统强化学习 Q-学习任务场景

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分层的局部合作Q-学习

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计算机工程与应用 2009年第22期45卷 7-9,26页

作者：刘亮李龙澍安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

多智能体Q-学习问题往往因为联合动作的个数指数级增长而变得无法解决。从研究分层强化学习入手,通过对强化学习中合作MAS的研究,在基于系统工作逻辑的研究基础上,提出了基于学习过程分层的局部合作强化学习,通过对独立Agent强化学习的... 详细信息

多智能体Q-学习问题往往因为联合动作的个数指数级增长而变得无法解决。从研究分层强化学习入手,通过对强化学习中合作MAS的研究,在基于系统工作逻辑的研究基础上,提出了基于学习过程分层的局部合作强化学习,通过对独立Agent强化学习的知识考察,改进多Agent系统学习的效率,进一步提高了局部合作强化学习的效能。从而解决强化学习中的状态空间的维数灾难,并通过仿真足球的2vs1防守证明了算法的有效性。

关键词：多智能体系统局部合作 Q-学习过程分层

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