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1.
改进的基本粒子群优化算法   总被引:23,自引:1,他引:23  
提出一种基本粒子群算法(BPSO)改进方案,将基本粒子群算法粒子行为基于个体极值点和全局极值点变化为基于个体极值中心点和全局极值点,使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身的状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明,新算法在解的收敛性和稳定性等方面优于基本粒子群算法.  相似文献   
2.
人脸的民族特征抽取及其识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
段晓东  王存睿  刘向东  刘慧 《计算机科学》2010,37(8):276-279301
人脸的民族特征是人脸信息描述的重要特征之一.首先构建了中国多民族人脸数据库,利用人脸识别技术提取民族面部特征和民族识别.在特征抽取方法中,采集人脸中的代数特征和几何特征,采用LDA(线性判别分析)算法提取人脸图像的代数特征.还构建了能够抽取人脸几何特征的弹性模板,并利用Gabor小波进行特征点定位.实验采用KNN和C5.0分别学习训练集中的代数特征和几何特征,并对测试集进行预测分类.实验结果表明,利用代数特征方法和几何特征方法对藏族、维吾尔族、壮族3个民族的平均识别准确率分别达到79%和90.95%.  相似文献   
3.
一种解决网络社区划分物理算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
网络结构挖掘目前是非规则数据的数据挖掘技术研究的热点之一,其中网络结构划分在并行计算和互联网结构分析中具有重要的实用价值.将电荷互斥和弹簧胡克定律引入网络结构划分,用其构建了网络中节点间的各种作用力,使得网络在力作用下产生相应运动,然后,在各种力的作用下达到平衡状态,将此平衡状态映射到二维平面,再将原先网络中的节点当作平面中的数据样本点.这样可以将网络结构信息(n+m)(其中n为网络中的节点个数,m为网络边的个数)压缩到2n,然后通过聚类算法对其进行划分.构建此算法并用多种算法与传统的GN分裂算法进行对比,发现新算法的划分质量与高效的GN算法相当,新算法还可以通过节点代表对网络进行约减,使得算法的速度可以根据精度调节.本算法的构建为网络结构划分提供了一种新的途径,同时对网络平衡状态的研究提出了相应的方法.  相似文献   
4.
详细介绍了元胞自动机中各种元胞一维、二维音符映射规则,而且详细讲解了其实现技术,而且通过对音乐序列元胞规则的特征进行分析,构建了基于Hilbert曲线映射元胞音符映射方案,实验也表明该音符映射方案能够反映出二维元胞的图案周期变化.  相似文献   
5.
基于SIFT的边缘局部仿射的图像拼接算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文针对累计误差形成的多幅图像拼接产生畸变的问题,提出了一种基于边缘局部仿射的拼接算法,在拼接过程中逐步衰减仿射变换,使得图像在拼接过程中逐渐降低过仿射带来的畸变.同时为从视觉上分析图像拼接过程特征点的变化情况,本文还提出了一种基于特征点的骨架图算法,通过拼接后骨架图的图像来分析各种拼接算法.可以广泛应用于拼接算法的测试过程.  相似文献   
6.
人脸民族特征选取与分析是人脸识别与人类学重要研究方向之一.本文建立了中国三个民族人脸数据库,通过流形结构来研究和分析人脸的民族特征.首先,在体质人类学定义的人脸几何特征指标进行流形分析,未形成按语义分布的子流形.因此本文将人脸特征扩至全部组合的长度、角度和比例特征进行分析,利用mRMR算法对2926个长度特征、21万余个角度特征、427万个比例特征中冗余特征进行筛选,加上人类学指标及混合筛选的数据集共形成5个数据集.利用LPP、Isomap、LE、PCA和LDA等流形方法分析5数据集,其中的4个数据集都形成了民族语义的子流形分布.为验证筛选特征指标的有效性,本文利用分类算法J48、SVM、RBF network、Naive Bayes、Bayes network在Weka平台对数据集以族群语义作为类别进行交叉验证实验,实验结果表明混合特征的人脸数据集族群分类平均准确率最高,且比例特征分类指标优于其他特征数据集.本文通过大量实验揭示了民族人脸数据可在子空间内形成按民族语义分布的子流形结构.中国三个民族人脸特征在低维空间存在不同民族语义的子流形,通过流形分析和特征筛选构建的人脸测量指标不仅可为人脸族群分析提供方法,同时也将丰富和补充体质人类学的相关研究工作.  相似文献   
7.
图像拼接在卫星图像遥感、医学图像处理都具有广泛的应用价值。利用SIFT作为图像局部特征,构建一种基于SIFT特征的仿射计算方法,利用网格覆盖匹配特征点,通过该方法在SIFT匹配特征点中选取仿射点,进而构建相应的仿射变换,通过仿射待选点建立拼接边缘,还给出了不同程度仿射变换的图像拼接方法来解决边缘图像仿射失真的问题。实验结果表明该方法可以克服传统方法的仿射不稳定问题,具有较好的稳定性和准确度。  相似文献   
8.
生物地理学优化算法综述   总被引:10,自引:2,他引:8  
生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization).生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注.对生物地理学优化算法的设计原理、迁徙模型、算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述.通过BBO算法在14个基准函数下与传统算法,如遗传算法、蚁群算法和粒子群等优化算法的性能比较,表明生物地理学优化算法是有效的.论述了算法与传统优化算法之间的差异以及BBO算法有待解决的问题.  相似文献   
9.
文中利用Haarlike模板来对不同族群的人脸进行特征提取.利用Haarlike模板生成算法筛选出用于分析人脸特征的Haarlike模板,对构建的人脸数据库进行特征提取,利用C5.0、C&R Tree、BP NN和SVM对训练样本进行学习,并对测试集进行分类和预测,其对维族、藏族、壮族的识别精度分别为80%、74%、88%.为人脸的民族特征识别提供了一种高效快速的方法.  相似文献   
10.
一种基于粒子群算法的分类器设计   总被引:7,自引:2,他引:7  
将粒子群算法应用于数据分类,给出了适用于粒子群算法的分类规则编码,构造了新的分类规则适应度函数来更准确的提取规则集,并通过修改粒子位置更新方程使粒子群算法适于解决分类规则挖掘问题,进而实现了基于粒子群算法的分类器设计。该文进一步用UCI基准数据集对作者提出的粒子群分类器进行了测试,并将几种不同速度与位置更新策略的粒子群算法分类器与遗传算法分类器进行对比,实验结果表明,这种粒子群分类器是一种有效、可行的分类器设计方案。  相似文献   
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