检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2019年第8期40卷 2190-2195页

作者：冯重锴李波武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

传统UDP算法的参数选择是一个经典问题,至今仍没有一种有效的方法从根本上解决这个问题。针对复杂的参数选择,提出一种基于组稀疏的参数自适应学习UDP算法(SUDP)。使用组稀疏来描述样本点的几何结构,自适应地构造样本点的近邻图,避免传... 详细信息

传统UDP算法的参数选择是一个经典问题,至今仍没有一种有效的方法从根本上解决这个问题。针对复杂的参数选择,提出一种基于组稀疏的参数自适应学习UDP算法(SUDP)。使用组稀疏来描述样本点的几何结构,自适应地构造样本点的近邻图,避免传统UDP算法中使用K-NN算法带来的弊端。由于稀疏表示带有天然判别信息的优势,SUDP算法比传统的UDP算法有着更强的判别能力。在6个广泛使用的人脸数据集上进行的实验,实验结果表明了SUDP算法的有效性和稳定性。

关键词：流形人脸识别无监督判别投影组稀疏无参数自适应 L2,1范数

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基于PageRank与HITS的改进算法的网页排名优化

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武汉科技大学学报 2019年第2期42卷 155-160页

作者：库珊刘钊武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对传统网页排序算法PageRank和HITS中存在的主题漂移、检索效率低等不足,本文提出了一种改进算法PHIA(PageRank and HITS Improved Algorithm)。该算法继承了HITS算法获取根集和基本集的方法,并且使用根集中所有网页的PageRank值作为... 详细信息

针对传统网页排序算法PageRank和HITS中存在的主题漂移、检索效率低等不足,本文提出了一种改进算法PHIA(PageRank and HITS Improved Algorithm)。该算法继承了HITS算法获取根集和基本集的方法,并且使用根集中所有网页的PageRank值作为Hub和Authority初始迭代值,最后根据马尔可夫链求随机矩阵的特征向量的方式来获取网页排名的静态分布。基于随机关键词的检索结果可知,相比于传统的PageRank和HITS算法,改进PHIA算法具有更快的收敛速度,并且在一定程度上提高了网页排序的准确度。

关键词： PageRank算法 HITS算法链接结构网页排序算法改进

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一种动态迭代分区紧急消息广播方法

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小型微型计算机系统 2019年第8期40卷 1689-1694页

作者：聂雷张全玉李鹏何亨吴黎兵武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 武汉大学计算机学院武汉430072

基于Black-burst的多跳广播方法在车联网环境中能够有效地传播紧急消息,该类方法利用车辆间的Black-burst交互,通过迭代分区快速缩小最佳候选车辆的竞争范围,从而实现减少竞争冲突和提高紧急消息传播速度的目的.然而,现有这类方法的迭... 详细信息

基于Black-burst的多跳广播方法在车联网环境中能够有效地传播紧急消息,该类方法利用车辆间的Black-burst交互,通过迭代分区快速缩小最佳候选车辆的竞争范围,从而实现减少竞争冲突和提高紧急消息传播速度的目的.然而,现有这类方法的迭代分区机制较为固定,没有考虑车流密度对分区机制效果的影响.针对上述问题,本文提出了一种基于动态迭代分区机制的多跳广播(Dynamic and Iterative Partitioning Scheme based Multi-hop Broadcast,DIPS-MB)方法,该方法首先估算当前的车流密度,并利用Black-burst交互确定最佳的迭代分区机制,在尽可能减少冲突区域的前提下缩小了寻找最佳中继车辆的时间.数学分析和仿真实验验证了DIPS-MB方法的有效性.与同类型方法进行对比,基于DIPS-MB的紧急消息在动态车流环境中具有更小的单跳时延和更快的传播速度.

关键词：紧急消息广播多跳广播 Black-burst交互动态迭代分区车联网

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面向少样本网状结构体的候选区域自适应检测方法

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计算机应用研究 2019年第12期36卷 3842-3845,3852页

作者：牟磊陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065

在仅有少量标签数据的图像网状结构检测任务中,需要大量训练数据的目标检测模型,检测性能大幅下降。基于区域候选的目标检测模型在预测时,检测目标越多,检测时间越长。若基于区域候选的目标检测模型产生候选框的数量固定不变,而不同图... 详细信息

在仅有少量标签数据的图像网状结构检测任务中,需要大量训练数据的目标检测模型,检测性能大幅下降。基于区域候选的目标检测模型在预测时,检测目标越多,检测时间越长。若基于区域候选的目标检测模型产生候选框的数量固定不变,而不同图像中网状结构目标数量不同,造成目标检测中额外的时间消耗。针对该问题,通过对训练样本中网状结构目标在图片中的密度分析以及根据网状结构体在图片中的特征分布,提出一种面向少样本网状结构体的候选区域自适应检测方法。该方法通过基于二值标签图标注方法得到大量训练样本,由候选区域自适应方法选取合理的候选框数量。与未改进的模型相比,在几乎不损失准确率的情况下,其加快了检测速度,尤其在目标数量稀少的数据中优势更为明显。

关键词：少样本网状结构体样本标注候选区域自适应

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基于有偏随机游走的曲线目标断裂连接方法

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计算机工程与设计 2019年第10期40卷 2921-2925页

作者：卢明陈黎田菁武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430081

曲线型目标的分割结果受光照,灰度不均等干扰因素影响,易造成曲线型结构断裂的问题,为此提出一种基于有偏随机游走的线状目标连接算法。以引力作为游走者的驱动力,不同连通块的线型目标对游走者提供不同的引力,在最邻近线型目标块的中... 详细信息

曲线型目标的分割结果受光照,灰度不均等干扰因素影响,易造成曲线型结构断裂的问题,为此提出一种基于有偏随机游走的线状目标连接算法。以引力作为游走者的驱动力,不同连通块的线型目标对游走者提供不同的引力,在最邻近线型目标块的中心线的引导下,进行游走,连接断裂目标。综合中心线信息以及外周邻近线区域块的信息调整游走者转移概率,驱使单游走者游走路径趋于线型,多游走者的路径综合为曲线型结构。实验结果表明,即使在复杂的环境中,该算法也有一定的自适应性,应对不同变化场景有相应的连接效果。

关键词：曲线目标有偏随机游走引力断裂连通性

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基于二段多项式的窄空间平行泊车路径规划方法

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计算机系统应用 2020年第8期29卷 211-216页

作者：熊莹毛雪松武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室武汉430065 武汉科技大学信息科学与工程学院/人工智能学院武汉430081

针对窄空间平行泊车路径规划问题,提出一种基于二段五阶多项式的方法分别计算车辆前进路线与倒车路线,其中前进路线用于调整车辆位姿,实现倒车入库路径曲率最优.根据常规停车位大小与家庭轿车的尺寸建立仿真环境,结合车辆运动模型,搜索... 详细信息

针对窄空间平行泊车路径规划问题,提出一种基于二段五阶多项式的方法分别计算车辆前进路线与倒车路线,其中前进路线用于调整车辆位姿,实现倒车入库路径曲率最优.根据常规停车位大小与家庭轿车的尺寸建立仿真环境,结合车辆运动模型,搜索自由空间内无碰撞路径.仿真结果表明,二段五阶多项式法可以实现在有限空间范围内的智能泊车,且在由两段路径连接得到的路径上方向盘转向角连续变化.

关键词：无人驾驶自主泊车约束空间多项式路径规划

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轨迹特征融合双流模型的动态手势识别

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计算机技术与发展 2020年第12期30卷 34-39页

作者：林玲陈姚节徐新郭同欢武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430070 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430070 冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心湖北武汉430070

针对现有动态手势识别任务的识别率不高、鲁棒性不强等问题,提出一种新的动态手势识别方法。该方法将轨迹特征与手型时空特征融合到自适应分配权值的双流网络模型中,实现动态手势有效准确的识别。通过Kinect采集到整个动态手势的深度图... 详细信息

针对现有动态手势识别任务的识别率不高、鲁棒性不强等问题,提出一种新的动态手势识别方法。该方法将轨迹特征与手型时空特征融合到自适应分配权值的双流网络模型中,实现动态手势有效准确的识别。通过Kinect采集到整个动态手势的深度图序列和彩色图序列,从中提取出动态手势的轨迹特征曲线图与手型特征变化序列图;而后利用2D残差网络对动态手势的轨迹特征曲线图进行识别,得到轨迹信息识别结果;同时采用二模态训练后的3D双卷积神经网络对动态手势时空信息进行识别,得到时空网络识别结果;再根据两种网络的识别结果通过自适应分配权值进行融合得到最终的识别结果。实验结果表明,该方法在自制SKIG数据集上的识别率平均为99.52%,相比于其他方法取得了更高的识别精度,体现了该方法的鲁棒性与优越性。

关键词：轨迹识别时空信息识别双流网络自适应分配权值手势识别

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基于跨邻域搜索的连续域蚁群优化算法

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武汉科技大学学报 2019年第3期42卷 212-219页

作者：夏媛李俊周虎武汉科技大学武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩... 详细信息

针对连续域蚁群算法寻优能力差、容易产生局部最优的问题,提出了一种基于跨邻域搜索的改进蚁群算法。首先,通过自适应种群划分方式计算可行解和不可行解群体;然后,针对不可行解群体利用自主选择学习算子选择对象进行学习,目的是不断扩大种群规模,避免算法陷入局部极值点,继而对可行解群体采取全局跨邻域搜索的方式,引导蚂蚁向全局最优解靠近,加快收敛速度;最后,基于全局最优解采用局部跨邻域的方式引导蚂蚁在小范围内进行细致搜索,提高收敛精度。通过与其他连续域蚁群优化算法针对CEC2017测试函数在低维和高维情况下的实验对比,证明本文算法具有较好的寻优能力和稳定性,能有效避免陷入局部最优。

关键词：蚁群优化算法改进连续域跨邻域搜索自适应种群划分自主选择学习收敛精度

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基于正六边形建模的无人水面艇路径规划

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计算机技术与发展 2020年第11期30卷 37-41页

作者：程杰陈姚节武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 冶金工业过程国家级虚拟仿真实验教学中心湖北武汉430065

针对传统A*算法在栅格环境中进行路径规划无约束条件导致的安全隐患以及计算时间较长的问题,提出一种基于正六边形网格建模及改进A*算法的路径规划方法。首先,提取电子海图数据中的海洋环境信息,采用正六边形网格划分建立路径搜索空间... 详细信息

针对传统A*算法在栅格环境中进行路径规划无约束条件导致的安全隐患以及计算时间较长的问题,提出一种基于正六边形网格建模及改进A*算法的路径规划方法。首先,提取电子海图数据中的海洋环境信息,采用正六边形网格划分建立路径搜索空间的海洋环境模型,使用立方体坐标系对正六边形网格统一编号简化坐标运算;其次,通过引入"引导量"对A*算法启发函数进行改进,减少具有相同估价值的网格数量优化算法搜索效率;最后,分析不同扩展邻域对算法效率以及规划路径的影响。将A*算法分别在基于栅格法划分和基于正六边形网格划分建立的环境模型下进行仿真实验对比,然后将改进A*算法和传统A*算法在正六边形网格划分建立的环境模型下进行仿真实验对比,结果表明,基于正六边形网格建模和对A*算法的改进可以增加算法搜索效率,减少转弯次数,增加路径安全性。

关键词：无人水面艇 A*算法路径规划电子海图正六边形网格划分

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基于深度神经网络的肺炎图像识别模型

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计算机应用 2019年第6期39卷 1680-1684页

作者：何新宇张晓龙武汉科技大学计算机科学与技术学院武汉科技大学大数据科学与工程研究院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室

当前的肺炎图像识别算法面临两个问题:一是肺炎特征提取器使用的迁移学习模型在源数据集与肺炎数据集上图像差异较大,所提取的特征不能很好地契合肺炎图像;二是算法使用的softmax分类器对高维特征处理能力不够强,在识别准确率上仍有提... 详细信息

当前的肺炎图像识别算法面临两个问题:一是肺炎特征提取器使用的迁移学习模型在源数据集与肺炎数据集上图像差异较大,所提取的特征不能很好地契合肺炎图像;二是算法使用的softmax分类器对高维特征处理能力不够强,在识别准确率上仍有提升的空间。针对这两个问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的肺炎图像识别模型。首先使用ImageNet数据集训练好的GoogLeNet Inception V3网络模型进行特征提取;其次,增加了特征融合层,使用随机森林分类器进行分类预测。实验在Chest X-Ray Images肺炎标准数据集上进行。实验结果表明,该模型的识别准确率、敏感度、特异度的值分别达到96.77%、97.56%、94.26%。在识别准确率以及敏感度指标上,与经典的GoogLeNet Inception V3+Data Augmentation(GIV+DA)算法相比,所提模型分别提高了1.26、1.46个百分点,在特异度指标上已接近GIV+DA算法的最优结果。

关键词：肺炎图像分类迁移学习深度卷积神经网络随机森林敏感度特异度

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