基于MCS的SVM参数优化研究

由于优化杜鹃算法是利用了鸟类特殊的利维飞行模式的群体智能算法,并且增加了粒子间的信息交流,故将该算法引入支持向量机惩罚系数和核参数的自动寻优中。给出了实现方式,并讨论了概率参数的设置对收敛性的影响。通过与传统的GA/PSO-SVM对比验证,MCS-SVM方法使得分类精确率平均提高2.28%,既能显著提高分类效率,又表现出很好的泛化性能。     

基于超像素分割与闪频特征判别的视频火焰检测

视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分割并结合闪频特征进行判断识别的方法。首先在Lab颜色空间上利用超像素分割方法将待检测图像分割出近似均匀的若干个小区域,并以其形心点代表一个超像素,结合RGB颜色空间与Lab颜色空间中的静态特征,根据提出的一定规则提取出火焰候选区域,最终利用此区域内提取的闪频特征判别其是否为火焰。实验证明,该算法在样本较少的情况下检测率较高。     

基于模拟退火粒子群算法在数据关联上的研究

在高密集多回波环境下,数据关联问题仍是多机动目标跟踪难点问题之一。为了提高跟踪的精度和可靠性,应用智能的优化算法将数据关联问题表达为一类函数求近似最优解的问题。模拟退火粒子群算法是对模拟退火算法和粒子群算法取长补短,相互结合的一种优化算法。仿真结果表明,模拟退火粒子群算法能有效的解决数据关联问题,并且明显的优于独立地使用模拟退火和粒子群算法。     

编队协同干扰决策方法研究

将编队协同干扰过程看作一个基于协同的多阶段多指标系统,通过选择各阶段的干扰方案使得多个指标的综合效果达到最佳。通过分配指标的权重建立综合评价的模型,对局部优选的结果进行综合处理,最后将模糊优选理论与动态规划原理结合起来得到全局最优方案集,并将该方法应用到编队协同干扰决策中,结论明确合理。