一种求解图着色问题的改进粒子群算法

图着色问题是一个典型组合优化难题,文章尝试用改进的粒子群算法来解决此问题。为了增强粒子的搜索能力和提高粒子群算法的收敛速度,在传统的粒子群算法中引入了动态惯性权值递减的策略与记忆机制。实验表明,该算法在性能上明显优于传统的粒子群算法。     

JPEG2000压缩技术综述

本文从JPEG2000的诞生、原理、图像编解码系统、编码过程、优点、应用等方面介绍了一种静态图像压缩技术JPEG1000，将使读者对图象压缩的新技术有所了解。     

用贪心选择策略解决多机调度问题

给定n个独立的作业和m台相同的机器,找到一个比较合理的分配策略使n个作业在m台机器上完成的时间最短。     

基于随机域名检测和主动防御的用户站安全防护

电力监控系统是电力行业最重要的生产管理系统. 作为电力监控系统的重要组成部分, 缺少电网约束力的用户站将会成为网络攻击的重要目标. 为及时感知用户站侧网络攻击事件, 提出了一种结合用户站侧随机域名实时检测和主动防御的方法. 使用胶囊网络(CapsNet)结合长短期记忆网络(LSTM)对流量数据中提取的域名进行二分类, 当检测到随机域名时, 通过远程终端协议(Telnet)对路由器和交换机下发指令更新其安全策略或关闭路由器和交换机的业务接口以阻断网络攻击. 实验结果表明, 使用CapsNet结合LSTM分类算法在随机域名检测中准确率达到99.16%, 召回率达到98%, 通过Telnet协议可以联动路由器和交换机在不中断业务的情况下做出主动防御.     

基于改进的YOLOv3口罩佩戴检测和识别

新冠疫情仍在全球肆虐,佩戴口罩可以有效阻断新冠病毒传播,口罩佩戴检测系统能及时提醒公共场所活动的人佩戴口罩。针对该问题及小尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的网络模型Face_mask Net用于口罩佩戴检测。由于YOLOv3算法训练的网络模型对小目标检测率低,IoU值相同时不能反映预测框和目标框是否相交,以及传统NMS对于遮挡经常产生错误抑制情况,Face_mask Net改进了残差块和神经网络结构,引入SPP模块和CSPNet网络模块,并采用DIoU作为损失函数,DIoU-NMS算法作为分类器。实验结果表明,Face_mask Net可以有效提高目标检测准确率,AP75下的平均准确率为58.05%,相比由YOLOv3算法训练的网络模型提高了4.11%。     

用面向对象技术消除递归

程序设计中递归的运用可以使编程效率提高,但对时间要求及严的软件而言,递归带来的问题也很多,在网络几何画板软件开发中提出了一种运用面向对象技术消除递归的方法,使得软件代码大幅度缩短,结构清晰,软件的运行速度提高,瓶颈问题得以解决,论证了消除递归的重要性及面向对象技术在系统建模中的强大优势。     

粗糙集的模糊性度量与SVM的混合分类算法

采用信息熵的方法来度量粗糙集的模糊性可以在约简之前对粗糙的决策属性进行预处理,从而消除因决策属性的冗余而带来的分类决策的偏差。结合 SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。对该类别的方法进行了改进,并对分类的结果进行了测试。     

基于单纯形法的量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点,进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点,提出了将单纯形搜索法与量子粒子群算法混合的改进算法,更好的平衡了全局搜索和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法效率高、优化性能好,其性能远远优于一般的粒子群算法与量子粒子群算法.     

基于本体的图像语义检索模型

在分析目前基于语义的图像检索的局限性后,提出了运用本体论原理,结合MPEG-7的特征描述所构建的图像语义资源描述树来构建图像领域本体模型的方法.利用OWL强大的语义描述能力及自扩展机制来描述这个模型的组织结构,从而能够在模型的基础上建立有效的语义推理引擎,同时利用开发工具protégé实现了这个基于本体的图像语义检索模型,为今后模型在语义网络上的具体应用打下了良好的基础.     

基于粗糙集和mPCA的人脸识别算法

提出了一种粗糙集与mPCA相结合的人脸识别算法。根据一定规则将人脸图像模块化,对每一个小模块利用PCA进行处理,对于经过PCA降维后的数据再利用粗糙集约减,去除冗余信息。该方法可以减少姿势表情的变化给人脸识别带来的影响,去除大量的冗余信息,从而降低计算的复杂性,提高识别率。基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该算法正确识别率达到97%。