检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2008年第15期44卷 4-7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

强化学习在多Agent系统中面对的最大问题就是随着Agent数量的增加而导致的状态和动作空间的指数增长以及随之而来的缓慢的学习效率。采用了一种局部合作的Q-学习方法,只有在Agent之间有明确协作时才考察联合动作,否则,就只进行简单的个... 详细信息

强化学习在多Agent系统中面对的最大问题就是随着Agent数量的增加而导致的状态和动作空间的指数增长以及随之而来的缓慢的学习效率。采用了一种局部合作的Q-学习方法,只有在Agent之间有明确协作时才考察联合动作,否则,就只进行简单的个体Agent的Q-学习,从而使的学习时所要考察的状态动作对值大大减少。最后算法在捕食者-猎物的追逐问题和机器人足球仿真2D上的实验结果,与常用的多Agent强化学习技术相比有更好的效能。

关键词：多Agent系统强化学习 Q-学习局部合作

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改进EM算法的CDMA盲多用户检测

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应用科学学报 2008年第3期26卷 264-268页

作者：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

对基于期望值最大化的统计盲多用户检测方法进行改进.针对期望值最大化(expectation maximization,EM)算法的高复杂度及性能欠佳的缺点,在进行最大似然估计时先考虑用户所受的多址干扰及噪声,修改最大似然估计函数,并加以分解简化,提出... 详细信息

对基于期望值最大化的统计盲多用户检测方法进行改进.针对期望值最大化(expectation maximization,EM)算法的高复杂度及性能欠佳的缺点,在进行最大似然估计时先考虑用户所受的多址干扰及噪声,修改最大似然估计函数,并加以分解简化,提出一种改进的EM算法实现CDMA盲多用户检测,并进行了实验仿真.实验结果表明,改进方法提高了系统的抗干扰性能,且降低了算法复杂度.

关键词：码分多址盲多用户检测 EM改进算法

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快速自适应模板图像修复算法

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中国图象图形学报 2008年第1期13卷 24-28页

作者：屈磊韦穗梁栋王年安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

在对图像局部特性分析的基础上,提出了一种简单的非迭代自适应模板快速图像修复算法。该算法首先通过对待修复点邻域像素梯度值进行排序,估计出该点的等照度线方向,从而自适应地确定其修复模板,然后利用快进法(fast marching method)确... 详细信息

在对图像局部特性分析的基础上,提出了一种简单的非迭代自适应模板快速图像修复算法。该算法首先通过对待修复点邻域像素梯度值进行排序,估计出该点的等照度线方向,从而自适应地确定其修复模板,然后利用快进法(fast marching method)确定修复路径并完成对整个破损区域的修复。实验结果表明,该算法对边缘细节及平滑区域均有良好的修复能力,在相近的修复时间内能得到明显优于一般快速图像修复算法的修复效果。

关键词：图像修复自适应模板快进法

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基于非抽样Contourlet变换的医学图像融合算法

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计算机工程与应用 2008年第26期44卷 186-187,220页

作者：何国栋于梅殷兵梁栋安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

分析了非抽样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的原理,提出了一种新的基于NSCT的医学图像融合算法,应用NSCT对CT和MRI图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取模最大融合,最... 详细信息

分析了非抽样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的原理,提出了一种新的基于NSCT的医学图像融合算法,应用NSCT对CT和MRI图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取模最大融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好。

关键词：图像融合 Contourlet变换非抽样Contourlet变换

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基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型

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计算机应用研究 2008年第10期25卷 2920-2921,2931页

作者：杨雪洁赵姝张燕平安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型... 详细信息

针对传统时间序列预测模型不适应非线性预测而适应非线性预测的BP算法存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题,提出一种基于构造性神经网络的时间序列混合预测模型。采用构造性神经网络模型(覆盖算法)得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,建立一种同时考虑时间序列自身周期变化和外生变量因子对时间序列未来变化趋势影响的混合预测模型,涵盖了实际问题的线性和非线性两方面,提高了预测精度。将该模型应用到粮食产量的预测中,取得了较好的预测效果。

关键词：时间序列预测构造性神经网络统计时间序列模型产量预测

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基于粒度计算的覆盖算法

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计算机科学 2008年第3期35卷 225-227页

作者：赵姝张燕平张铃安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039

为了更好地解决高维海量数据的分类问题,本文提出一种基于粒度计算的覆盖算法。该算法以粒度计算为理论依据,指出在分析研究某一问题时,可以适当将其属性、论域或者结构粗化,求得某个商空间,在该商空间中抓住事物的本质对其研究,对某些... 详细信息

为了更好地解决高维海量数据的分类问题,本文提出一种基于粒度计算的覆盖算法。该算法以粒度计算为理论依据,指出在分析研究某一问题时,可以适当将其属性、论域或者结构粗化,求得某个商空间,在该商空间中抓住事物的本质对其研究,对某些在同一个粗粒度世界无法识别或者彼此特征区别很弱的对象可以换一个粒度世界对其分析,从而全面了解整个问题;以构造性学习算法——覆盖算法为具体实现工具,得到多个商空间中的结果,最终由商空间理论中的函数合成法获得完整结果。实验证明这种基于粒度计算的覆盖算法在解决分类问题时是行之有效的。

关键词：粒度计算商空间覆盖算法分类

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基于非负矩阵分解与邻接谱的图像分类

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中国科学技术大学学报 2008年第3期38卷 247-251页

作者：张江王年梁栋唐俊周梅菊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

提出了一种非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和邻接谱相结合的图像分类方法.该方法首先利用图像中的特征点构造邻接矩阵,然后使用邻接谱作为非负矩阵分解迭代规则的初始值,并将经过非负矩阵分解得到的基向量作为图... 详细信息

提出了一种非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和邻接谱相结合的图像分类方法.该方法首先利用图像中的特征点构造邻接矩阵,然后使用邻接谱作为非负矩阵分解迭代规则的初始值,并将经过非负矩阵分解得到的基向量作为图像的分类样本,最后采用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)分类器对图像进行分类.模拟实验和真实实验的比较表明,该方法是可行和有效的,并且进一步提高了图像分类的准确率和稳定性.

关键词：非负矩阵分解邻接谱图谱图像分类

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基于曲率驱动方向性热流的图像修复模型