基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法

提出一种基于局部线性嵌入的最大散度矩阵算法——FSLLE。引入线性映射解决局部线性嵌入算法的样本外学习问题,通过自适应动态地确定局部线性空间邻域参数,最大化地融合样本数据的类别信息和局部结构信息矩阵,以获取髙维数据的最佳分类低维子空间。在JAFFE人脸表情库对该算法进行测试,结果表明,FSLLE算法能根据流形结构动态地确定局部邻域的大小,具有较好的表情识别率。     

旅行商问题的改进差分进化方法

TSP(Traveling Salesman Problem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题,目前大多采用遗传算法求解.差分进化算法(Differential Evolution Algorithm, DE)作为一种新型的进化算法,与遗传算法有很多相似之处.提出用改进的差分进化算法解决TSP问题.采用基于整数序规范的辅助算子解决变异问题,并引入刘海交叉算子.实验结果表明该方法有效地提高了算法的收敛速度与寻优质量,表现出了良好的特性.