BP神经网络的IAPSOBPNN组合训练算法

针对BP神经网络易陷入局部极小点、泛化能力低的缺陷,提出了BP神经网络的IAP-SOBPNN(Particle Swarm Optimization with Immunity Algorithm Back Propagation Neural Network)组合训练算法,即免疫算法、粒子群算法和BP算法的组合.将此组合训练算法应用到非线性函数逼近和具有复杂非线性动力学特征的股价预测中,仿真实验表明,该算法避免了网络陷入局部极小点,提高了网络的泛化能力,同时为BP网络参数的确定提供了一条崭新的思路.     

复杂样本分类系统的FAGABPNN法

针对复杂样本的模式分类问题，提出了有效的因子分析法（FA）、遗传算法（GA）和BP神经网络（BPNN）相结合的FAGABPNN分类方法，基本思想是：首先利用因子分析法对输入样本降维，然后利用遗传算法和BP神经网络相结合的方法对系统进行建模．仿真结果表明，该系统为给复杂样本的分类提供了一条有效的途径．     

融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法

现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分,但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高,难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发,提出一种融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering recommendation integrating user-centric Natural Nearest Neighbor,CF3N）,该算法首先自适应地寻找目标用户的自然最近邻居集,再融合目标用户的自然最近邻居集与活动近邻用户集,使用融合后得到的邻居集合预测目标用户评分。实验使用了MovieLens数据集,以RMSE和MAE为评测标准,比较CF3N、CF-KNN与INS-CF算法,结果显示在电影领域该算法的推荐准确率有显著提高。     

任务驱动教学模式在数据结构课程设计中的应用探究

在分析数据结构课程特点的基础上,针对实际教学中所出现的问题,提出任务驱动教学模式,阐述了任务驱动教学模式的内涵和实施步骤,并将该教学模式应用于数据结构课程的具体教学中,有效地激发了学生学习的主动性,使学生更好地掌握了所学的知识,同时,提高了学生的综合能力。     

基于多模态特征融合的轻量级人脸活体检测方法

人脸活体检测是人脸识别过程中的一个重要环节，对于身份验证的安全性尤为重要。针对人脸识别过程存在照片、视频、面具、头套、头模等欺骗手段，通过Intel Realsense相机采集人脸RGB图和深度图信息，并在MobileNetV3的基础上提出了特征融合的轻量级活体检测网络，将深度图与RGB图的特征融合起来并且进行端到端的训练。而为了解决深度学习中参数量较大以及网络尾部对于权重区域的区分的问题，提出在网络尾部采用Streaming Module以减少网络参数量并且对权重区域进行区分。在CASIA-SURF数据集以及所制作的CQNU-LN数据集上进行仿真实验，结果表明所提方法在两个数据集上均于TPR@FPR=10E-4的级别上达到了95%的精度，相较对比方法中精度最高的ShuffleNet分别提高了0.1%和0.05%；在所制作的CQNU-3Dmask数据集上，所提方法于TPR@FPR=10E-4的级别达到了95.2%的精度，比仅训练RGB图或仅训练深度图的方法分别提升了0.9%和6.5%，并且，模型的参数文件的大小仅为1.8 MB，每秒浮点数运算量（FLOPs）仅为1.5×10⁶。该方法能够在实际应用中对提取到的人脸进行准确的实时检测。     

复杂样本分类系统的FAGABPNN法

针对复杂样本的模式分类问题,提出了有效的因子分析法(FA)、遗传算法(GA)和BP神经网络(BPNN)相结合的FAGABPNN分类方法,基本思想是:首先利用因子分析法对输入样本降维,然后利用遗传算法和BP神经网络相结合的方法对系统进行建模.仿真结果表明,该系统为给复杂样本的分类提供了一条有效的途径.     

用MATLAB编程构造最优二叉树

本文利用MATLAB编程实现了最优二叉树的构造，说明了基于MATLAB6．0用动态规划法求解问题的方法。     

基于异构分类器集成的增量学习算法

将集成学习的思想引入到增量学习之中可以显著提升学习效果,近年关于集成式增量学习的研究大多采用加权投票的方式将多个同质分类器进行结合,并没有很好地解决增量学习中的稳定-可塑性难题。针对此提出了一种异构分类器集成增量学习算法。该算法在训练过程中,为使模型更具稳定性,用新数据训练多个基分类器加入到异构的集成模型之中,同时采用局部敏感哈希表保存数据梗概以备待测样本近邻的查找;为了适应不断变化的数据,还会用新获得的数据更新集成模型中基分类器的投票权重;对待测样本进行类别预测时,以局部敏感哈希表中与待测样本相似的数据作为桥梁,计算基分类器针对该待测样本的动态权重,结合多个基分类器的投票权重和动态权重判定待测样本所属类别。通过对比实验,证明了该增量算法有比较高的稳定性和泛化能力。