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基于混合免疫遗传算法的车辆调度问题 总被引:4,自引:1,他引:4
免疫算法是模仿生物体高度进化,复杂的免疫系统仿生的一种智能化启发式算法。在描述车辆调度问题数学模型及免疫算法综述的基础上,引入了一种基于抗体亲和力的混合免疫遗传算法,改进了抗体的交叉算子,解决了路径长度受限的车辆调度问题,实验结果表明,与遗传算法相比较,混合免疫遗传算法能更有效的解决车辆调度问题。 相似文献
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针对车辆路径的优化问题,借鉴旅行商路径问题的解决,利用Hopfield神经网络,结合电子地图和交通路况的一些人为因素(禁行、单行道等),提出了车辆行驶接近最优路径的算法和参数的学习方法。 相似文献
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神经网络研究的关键问题之一是为神经网络提出有效学习算法。利用t-模的伴随蕴涵算子,为基于Max和TG合成的Hopfield网络Max-TGFHNN提供了一种新的学习算法,此处TG是Godelt-模算子。从理论上严格证明了,只要存在连接权矩阵使得任意给定的模式集成为Max-TGFHNN的平衡态集合,则依该学习算法所确定的连接权矩阵(W$)是所有这样的连接权矩阵中的最大者。并用实验验证该学习算法的有效性。 相似文献
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一种基于粒子群优化的多QoS约束选播路由算法 总被引:7,自引:4,他引:3
提出一种基于粒子群优化算法的多QoS约束选播路由算法(RDO-PSO).算法使用特殊相加算子,使得路径之间能够相互进行学习,解决了较差路径向较好路径学习的问题;通过设计随机扰动算子,使算法在陷入局部最优时迅速跳出局部最优,保证了粒子的多样性.网络仿真结果表明,算法有效可行,收敛速度快. 相似文献
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近年来,我国大力推进智慧城市和智慧交通建设,在车牌识别领域所要求的识别精度、场景适用性和反映灵敏性也越来越高。文章提出了一种基于深度神经网络算法的高精度车辆识别系统,利用开源图形化视觉处理库OpenCV和数据分析处理库NumPy对车牌进行图像预处理。基于预处理后的数据,利用深度神经网络学习框架TensorFlow进行学习训练,实现了对车牌的快速精准识别。系统首先对车牌所在位置进行定位,其次对锁定后的车牌图像进行切割,再次将车牌背景和文字通过像素点移位算法由彩色图像转换为灰度图像,最后实现字符的切割与识别,得到所要识别的车牌数据。实验结果表明,与传统识别系统相比,基于深度学习的识别系统准确率更高,识别速度更快。 相似文献
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手势识别是人机交互,智能语义识别和远程人机 交流领域的热门研究课题。目前基于 视觉的手势识别问题仍是研究的难点,在多变背景下的手势姿态识别仍然存在较大问题。近 年来,随着深度神经网络技术的快速发展,利用网络自主学习的方法来提取手势姿态有关特 征得到了广泛关注。由于卷积神经网络具有较强的学习能力和个体特征的表达能力,本文针 对传统手势识别算法精度低,鲁棒性差的问题,提出了基于卷积神经网络的TensorFlow框架 下加入扁平卷积模块的FD-CNN网络手势识别算法。在预处理数据集后,基于FD-CNN网络的 手 势识别方法可以直接将预处理后的图像输入网络进行训练,最终输出测试结果的识别精度为 99.0%。与传统方法和经典卷积神经网络方法相比,本文方法提高了 网 络系统对样本数据的多样性和复杂性的有效识别,具有较高的识别率和较好的鲁棒性效果。 相似文献
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本文首先介绍了深度学习中用于车辆跟踪的神经网络模型,以及通过这些网络模型衍生的基于预训练、在线训练和离线训练的跟踪算法,同时列举了车辆跟踪相关数据集和评价标准,最后对目前车辆检测中待解决的问题、未来待改进的方向进行了分析和讨论。 相似文献
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提出了一种基于深度神经网络的提高材料去除模型精度的策略。提出一种具有特征选择能力的深度学习算法。在机器人抛光的材料去除率模型的基础上,生成由材料去除率和相应的抛光参数组成的一系列仿真样本。深度学习算法学习了仿真样本和实际样本,建立了深度学习模型。通过使用所提出的深度学习模型,根据抛光参数,估测测试样本的材料去除深度,并计算估测了测试样本的材料去除深度与实际的测试样本的材料去除深度之间的误差。结果表明:改进后的模型可以获得比传统模型更高的精度。 相似文献
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《现代电子技术》2016,(3):90-93
考虑到常规BP神经网络算法容易陷入局部最优解,所建立的网络遗传流量检测模型检测效率低,准确率不高等问题,提出一种改进型GA优化BP神经网络算法,并使用其建立网络遗传流量检测模型。常规遗传算法在搜索过程中,往往会由于出现影响生产适应度高的个体而对遗传算法搜索过程产生影响的现象发生,因此需要对常规遗传算法进行改进。使用的方法是通过混合编码方式进行改进,同时对交叉算子、变异算子、交叉概率以及变异概率等参数进行优化修正。使用KDD CUP99数据库中的网络异常流量数据进行实验研究,研究结果表明,所提出方法的检测性能要明显优于常规算法,其对BP神经网络的结构、权值以及阈值进行同步优化,避免了盲目选择BP神经网络结构参数带来的问题,避免了常规BP神经网络容易陷入局部最优解的问题。 相似文献
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如果采用旁路攻击方法对神经网络结构、框架进行攻击,恢复出结构、权重等信息,会产生敏感信息的泄漏,因此,需要警惕神经网络计算设备在旁路攻击领域产生敏感信息泄露的潜在风险。本文基于Jetson Nano平台,针对神经网络及神经网络框架推理时产生的旁路电磁泄漏信号进行采集,设计了基于深度学习方法的旁路攻击算法,对旁路进行分析研究,并对两个维度的安全进行评估。研究表明,良好的网络转换策略能够提升网络分类识别准确率5%~12%。两种评估任务中,针对同一框架下不同结构的典型神经网络推理时,电磁泄漏的分类准确率达到97.21%;针对不同神经网络框架下同一种网络推理时,电磁泄漏的分类准确率达到100%。说明旁路电磁攻击方法对此类嵌入式图像处理器(GPU)计算平台中的深度学习算法隐私产生了威胁。 相似文献
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智能网联交通系统中车载用户的高速移动,不可避免地造成了数据在边缘服务器之间频繁迁移,产生了额外的通信回传时延,对边缘服务器的实时计算服务带来了巨大的挑战。为此,该文提出一种基于车辆运动轨迹的快速深度Q学习网络(DQN-TP)边云迁移策略,实现数据迁移的离线评估和在线决策。车载决策神经网络实时获取接入的边缘服务器网络状态和通信回传时延,根据车辆的运动轨迹进行虚拟机或任务迁移的决策,同时将实时的决策信息和获取的边缘服务器网络状态信息发送到云端的经验回放池中;评估神经网络在云端读取经验回放池中的相关信息进行网络参数的优化训练,定时更新车载决策神经网络的权值,实现在线决策的优化。最后仿真验证了所提算法与虚拟机迁移算法和任务迁移算法相比能有效地降低时延。 相似文献
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传感器感知的信息需要通过网络传送给感兴趣目标节点,传统网络中的多播技术往往能耗高、实时性不够理想,不利于在传感器网络中使用。针对 WSN中节点对网络拓扑未知,该文先将多播路由问题演化为最优多播路径问题,通过启发式算法求解分布式最优路径,并通过一种基于贪婪思想的裁剪合并策略优化多播路由树,直至整个网络得到最优路径,最后并结合了节点区域集中以及无线多播特性,提出了 DCast 路由算法。最后通过仿真实验与uCast, SenCast等经典的传感器网络的多播路由算法仿真比较,可以得出其算法在时延性以及能耗等方面性能有优势。 相似文献
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一种遗传-梯度混合算法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出一种函数全局优化的遗传-梯度混合算法。该算法由选择、交叉和诱导变异算子组成。通过对自适应滤波和前向神经网络权值训练两个典型问题的数字仿真,表明该算法是一种快速有效的全局优化算法。 相似文献