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971.
边界效应是制约相关滤波跟踪性能的一个重要因素.目前大多数方法只是简单地采用先验知识,如逆高斯分布,预设掩模等,或者分割前景目标作为正则化项,进行约束求解,并没有考虑目标的空时域特性.针对这一问题,本文提出一种基于注意力学习的正则化相关滤波跟踪算法.该方法考虑目标在空间中的分布特性,利用注意力机制学习目标的特定空间权重,适应目标在空域中的变化;同时利用目标在时域中的连续性,通过对注意力权重矩阵的约束来间接调整滤波器;最后通过交替方向乘子(ADMM)算法迭代优化模型.我们在标准的数据库上进行大量实验,结果表明本文算法能实时跟踪目标,并且在精确度和成功率上都有了一定的提升. 相似文献
972.
973.
给出了李群机器学习(LML)的学习子空间轨道生成格及相关的基本概念,包括:李群机器学习中的样例数据集,轨道生成格理论及其算法,同时也给出了实例验证分析,并与决策树学习算法C4.5作比较,在分类的正确性方面优于C4.5算法,由此进一步证明了该理论的可行性以及算法的有效性。 相似文献
974.
电力能源的合理使用和调度一直是关系民生的重要问题,其中的电力负荷预测是近年来学者研究的重点.传统的基于统计学习方法的预测方法由于负荷的非线性和随机因素导致效果不佳,因此研究者把目光放在了近年来热门的人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域,比如人工神经网络(Artificial Neural... 相似文献
975.
976.
塑料因其可塑性与低成本在日常生活与工业中被广泛使用,然而这也带来环境污染与资源浪费等问题,因此塑料分类成为重要研究课题。为验证高光谱成像技术在塑料分类中的可行性,采用近红外高光谱成像技术(NIR-HSI),比较了1100~1650 nm波段数据在9种常见塑料分类中的效果。涵盖K邻近法(K-NN)、支持向量机(SVM)、粒子群算法训练的SVM(PSO-SVM)、遗传算法优化的SVM(GA-SVM)等机器学习方法。通过验证数据筛选模型准确率后,将其应用于高光谱图像,通过可视化分类对比原始图像评估模型效果。结果显示,基于欧氏距离、余弦相似度的K-NN和GASVM分类效果最佳,验证数据的精度分别达到96.14%、96.21%和98.67%,在可视化分类上也呈现出良好效果。高光谱成像技术在塑料分选中具有很高的应用价值,只需获取特定塑料的光谱数据并进行适当处理,即可对不同颜色、形状、工艺的同类塑料制品进行有效区分。 相似文献
977.
978.
基于集成的流形学习可视化 总被引:14,自引:0,他引:14
流形学习有助于发现数据的内在分布和几何结构.目前已有的流形学习算法对噪音和算法参数都比较敏感,噪音使得输入参数更加难以选择,参数较小的变化会导致差异显著的学习结果.针对Isomap这一流形学习算法,提出了一种新方法,通过引入集成学习技术,扩大了可以产生有效可视化结果的输入参数范围,并且降低了对噪音的敏感性. 相似文献
979.
980.
求解车间调度问题的一种新遗传退火混合策略 总被引:8,自引:0,他引:8
综合了遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种新的遗传退火混合优化策略。该算法引入模拟退火算法作为遗传算法种群的变异算子,增强和补充了遗传算法的进化能力,同时将机器学习原理引入混合算法中,增加了种群的平均适值,有效地避免了最优解的丢失,加快了进化速度,使系统能够在很短的时间内得到最优解。针对车间调度的典型问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性。 相似文献