A recurrent stochastic binary network

Stochastic neural networks are usually built by introducing random fluctuations into the network. A natural method is to use stochastic connections rather than stochastic activation functions. We propose a new model in which each neuron has very simple functionality but all the connections are stochastic. It is shown that the stationary distribution of the network uniquely exists and it is approxi-mately a Boltzmann-Gibbs distribution. The relationship between the model and the Markov random field is discussed. New techniques to implement simulated annealing and Boltzmann learning are pro-posed. Simulation results on the graph bisection problem and image recognition show that the network is powerful enough to solve real world problems.     

基于马尔可夫随机场的嘴唇特征提取方法*

讨论了基于马尔可夫随机场(MRF)模型的融合颜色和边缘信息的嘴唇特征提取方法.首先进行嘴唇区域检测,再结合嘴唇形状特点建立了基于MRF的嘴唇图像分割模型,构造相应的能量函数,并采用改进的最高置信度优先(HCF)算法求解能量函数的最优解,得到图像标记场,进而提取出嘴唇轮廓.结合人脸结构信息,提出了融合鼻孔角度信息的嘴唇特征点提取方法.实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性.     

基于FCM的特征融合医学图像检索

针对医学内窥镜图像,提出一种基于模糊C-均值聚类算法(FCM)的综合颜色直方图和颜色相关图两种特征的特征融合算法.据此,在Windows 2003下,用VC#和SQL2000实现了一个图像检索的原型系统,依据所设计的评价实验,对实验结果进行了比较和分析.实验表明,文中所提出的方法,在基于内容的医学内窥镜图像检索中,具有较好的检索效果.     

一种基于FCM的医学图像检索方法与实现

针对医学内窥镜图像,提出两种基于模糊C-均值聚类(FCM)的特征融合算法:融合颜色相关图和图像纹理特征算法以及融合颜色直方图和颜色相关图算法。据此,实现了一个图像检索的原型系统,依据所设计的评价实验,并对实验结果进行了比较和分析。实验表明,基于FCM的融合颜色相关图和纹理特征的特征融合算法,在基于内容的医学内窥镜图像检索中,具有相对较好的检索效果。     

基于物理模型的交互式服装实时动画

提出了一种用于实现基于物理模型的交互式服装实时动画的方法。由于基于物理的服装模型本身与碰撞检测涉及大量的计算,因此随人体运动的交互式服装实时动画一直是一个具有挑战性的课题。为了提高模拟性能,首先简化经典的“质点-弹簧”模型,并利用“半刚性-复杂摆”模型经向与纬向约束分开计算的优点;其次,在服装与人体之间的碰撞检测采用椭圆包围盒的检测方法,并根据碰撞检测本身存在的局部性,通过时间与空间相关性来加速。实验结果证明,本文方法与传统的方法相比,大量减少了计算,完全可以实现随人体运动的交互式服装实时动画。     

基于平均值位移聚类与EMD测量的图像检索

视觉特征的描述和相似度的测量是图像检索的两大关键.本文提出在较为均匀的L*a*b*颜色空间,利用平均值位移聚类算法提取主色,相似度的测量采用EMD方法,利用粗略检索减少查询时间.然后利用相关反馈与多次检索有效地提高检索准确率.最后通过在原型系统上的两个实验,从查准率、平均序号和检索时间验证了此方法的有效性.     

遗传算法的一个调节算子研究

虽然遗传算法在许多领域获得了成功应用，但它本身存在不成熟的过早收敛问题是影响其发展的中的课题，本文通过对遗传算法要理的分析和认识，给出了遗传算法早熟现象产生的原因是模式缺少，并提出了一个在遗传算法中在于模式抽取和模式补偿的调节算子以解决早期现象，最后给出了运算实例证明该算子是有效的。     

具有分工的蚁群算法及应用

人工蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,但也存在一些缺点,特别是在规模大的问题中,如计算时间较长、容易陷入局部极小等.本文在基本人工蚁群算法的基础上,引入遗传算子;为保持种群的多样性在选择策略中引入感觉阈值;并根据蚁群蚂蚁是分工的这一思想将其引入蚁群算法中,我们称之为具有分工的蚁群算法,将其应用到TSP问题求解和一些函数优化的实例中.实验结果表明改进是有效的.     

颜色、纹理、形状及相关反馈在图像检索中的应用

图像数据库的不断庞大使基于内容的图像检索成为研究热点,目前主要集中于底层特征的相似度匹配。文章重点介绍了颜色特征中的分块主色法,纹理特征中的灰度共生矩阵法和形状特征中的小波变换及不变矩法。在利用单一特征检索的基础上,该文提出了一种综合利用上述三种特征共同进行检索的方法。同时,还将相关反馈技术融合到算法中,通过权值矩阵的正负调整及三种特征系数的调整来提高检索准确率。由实验数据表明,文中的方法是很有效的。     

一个协同进化计算模型

针对遗传算法的早熟现象、模式欺骗和局部搜索能力弱等缺陷提出了一个协同进化计算模型.该模型在基本遗传算法基础上引入多种群协同进化,利用性别特征改进交叉算子,采用小生境技术保持多样性.通过将问题求解转变为有向图遍历提出了染色体基因定位算子,使得问题求解和染色体中基因定位结合起来,提高问题求解的质量.在定位过程中可以和模拟退火等局部搜索能力强的启发搜索算法结合.通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数和多峰函数测试,表明几乎所有的峰值都得到了理论值.