一种用于中文主题分类的CSVM算法

提出一种新的级联支持向量机分类算法CSVM,结合AdaBoost算法框架与支持向量机(SVM)进行多分类处理。针对多分类问题中支持向量机处理样本数量多和计算时间过长的问题,引入最小闭合球算法对原始样本数据进行提取,以缩短SVM的训练时间。实验结果表明,CSVM算法具有与AdaBoost-SVM算法相似的精确度,而计算时间仅为AdaBoost-SVM算法的35%。     

人脸检测级联分类器快速训练算法

目前AdaBoost训练算法已被广泛地应用于人脸检测中级联分类器的构建,而AdaBoost算法训练级联分类器的周期却十分漫长.为了减少训练时间,文中提出了一种基于AdaBoost的改进训练算法.该算法通过对弱分类器的阈值选择进行一趟处理来降低运算时间复杂度,并根据AdaBoost训练迭代中只改变样本权值而不更新样本的特点对特征值和排序结果进行缓存来提高训练算法的性能.实验结果表明,该算法大幅提高了人脸检测分类器训练系统的性能,使得分类器的训练时间缩短了60多倍.由于AdaBoost算法的通用性,该改进算法不仅适用于人脸检测,也适合所有进行权值更新迭代训练的Boosting算法.     

一种新的智能车辆前方障碍物识别方法研究

针对现有AdaBoost-SVM（Support Vector Machine）算法中训练轮数和核函数参数选取困难的问题,以及单一核函数无法兼顾学习能力和泛化能力的缺点,提出一种基于混合核函数的支持向量机分类算法——AdaBoost-MK-SVM,并应用于城区交通干道上前方障碍物的分类识别。该算法将混合核函数作为SVM的核函数,并结合AdaBoost对核参数进行自适应调整,从而得到一组弱分类器,然后将这组弱分类器加权组合得到一个强分类器。实验结果表明,该算法能有效地对城区交通环境下车辆前方障碍物进行分类识别,分类精度高,实时性好,具有一定的优越性。     

MK-LSSVM与AdaBoost-SVM在分类中的比较和研究

对基于多核函数的最小二乘支持向量机算法(MK-LSSVM)和采用支持向量机作为弱分类器的AdaBoost算法(AdaBoost-SVM)这两种新型的分类算法进行了研究.将这两种算法应用于求解心脏单光子发射计算机化断层显像(SPECT)图像数据的二分类问题和iris数据集的多分类问题,并从平均分类精度和平均运行时间两方面进行比较分析.最后通过Sammon映射给出了分类的可视化结果.试验结果验证了MK-LSSVM算法和AdaBoost-SVM算法的有效性和可行性,且MK-LSSVM算法在不损失分类精度的前提下,能够获得比AdaBoost-SVM更快的训练速度.     

高铁闸机智能监控系统中的行人检测算法研究

针对高铁闸机智能监控行人检测系统中较高的实时性要求,提出一种改进的基于梯度直方图(HOG)特征与AdaBoost分类的行人检测算法。首先对图像样本提取HOG特征,进行Gentle AdaBoost分类训练,得到高检测率的强分类器;然后对待测图像进行垂直边缘预处理,根据行人图像与非行人图像的边缘对称性特征,排除大量非行人窗口;最后对剩余窗口提取HOG特征,依据训练出的AdaBoost分类器检测HOG特征向量,判断窗口是否含有行人。实验结果表明:改进的行人检测算法比原算法计算量少,能够在保证原有准确率的基础上,对图像进行更快的检测,满足高铁闸机行人检测系统的实时性要求。     

基于ZYNQ的行人检测系统的设计与实现

随着行人检测技术的发展和应用,迫切需要能够进行实时处理的嵌入式行人检测系统。采用ZYNQ-7000作为算法平台,设计一种基于HOG与AdaBoost级联分类器的行人检测系统。利用FPGA的并行特性,采用流水线结构替代传统的串行结构,实现HOG算法加速;将AdaBoost级联分类器保存在FPGA的BRAM中,通过查找表的方式,在单个时钟周期内即可完成匹配判断。利用ZYNQ的软硬件协同设计,根据功能和资源进行软硬件分工,提高系统性能。实验结果表明,该设计方法在保持同等检测性能的条件下,检测速度相比ARM片上系统提高了44倍。     

基于快速级联分类的行人检测系统

行人检测系统难以同时具有高检测率、低误报率和较快的检测速度。为解决该问题,提出一种基于快速级联分类的行人检测系统。该系统包括预处理和分类检测2个部分,在分类检测阶段,利用AdaBoost算法选取部分最优的特征,通过固定训练样本的误报率,并结合串联分类器的优点,设计快速级联分类器(FastCascade),其中,单特征分类器使用快速排序策略,以提高系统的整体性能。仿真结果表明,该FastCascade的接收者操作特征曲线下面积、F-measure和G-mean结果均高于传统的AdaBoost算法、UnderSampling算法和EasyEnsemble算法。     

基于BING似物性检测的行人快速检测算法*

针对传统滑动窗行人检测速度慢、实时性差的问题,提出了一种基于似物性的行人快速检测算法。首先,算法通过提取正负训练样本的规范化二进制梯度特征,训练级联SVM分类器得到行人似物检测模型。然后利用尺寸调节和聚类算法对初始候选区域进行聚类融合,进一步优化行人候选窗口区域。最后,提取各候选区域的HOG特征并利用SVM分类器对其进行进一步行人检测。实验结果表明：本算法在保证行人检测率的同时在检测实时性上有明显提高。     

一种改进的AdaBoost人脸检测算法

针对传统AdaBoost算法存在的所需样本数量大、训练时间长、分类器检测费时的问题,提出一种快速样本选择和分类器优化算法.首先,提出一个基于SVM的训练样本选择算法,来提高样本的有效率;其次,提出一种将多个分类器组合成一个新的分类器的算法,减少了分类器的总数,且新生成的分类器比原有多个分类器分类能力更强,提高了检测性能.实验结果表明,算法能够用更少的样本与时间达到与传统方法相同的性能.     

基于SVM和AdaBoost的人脸检测算法

提出了一种结合SVM和AdaBoost的人脸检测算法。该算法首先根据训练样本中的人脸和非人脸区域训练作为分量分类器的支持向量机（SVM）,然后通过AdaBoost算法把这些训练好的分量分类器组合成一个总体分类器;再利用该总体分类器来区分测试样本中的人脸和非人脸区域。实验结果表明,该算法不但提高了识别的正确率,而且大大提高了检测速度。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

基于空间复用的信号检测算法研究

为了在接收端恢复出发送端的原始数据,需要在接收端进行信号检测。对几种经典的传统信号检测算法进行了详细阐述和分析,并对各种算法进行了Matlab仿真和性能比较。由此得出,改进型的V-BLAST算法可以用于TD-LTE无线综合测试仪的开发。     

浅谈几种智能优化算法

该文首先介绍介绍了几种典型的群体智能算法,具体包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法,并对它们进行了详细的分析。