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11.
提出一种新的基于颜色和形状的图像检索方法.将彩色图像转换到HSV空间将彩色图像转换到HSV空间,同时将检索图像分块,分别计算每个子块图像的颜色信息熵和中心矩;同时利用Harris算法提取检索图像的兴趣点,计算兴趣点环形空间分布的颜色信息熵和中心矩,以此表征图像的形状特征.针对颜色和形状特征进行高斯归一化,分别计算图像颜色和形状的相似度.最后,利用颜色和形状相似度的加权和进行图像检索.试验结果表明本文算法比CCSI算法和SCH算法具有较高的检索率. 相似文献
12.
多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势 总被引:6,自引:1,他引:6
本文对有关强化学习及其在多Agent系统中的应用等方面的研究现状、关键技术、问题和发展趋势进行了综述和讨论,试图给出强化学习目前研究的重点和发展方向。主要内容包括:(1)强化学习的框架结构;(2)几个有代表性的强化学习方法;(3)多Agent系统中强化学习的应用和问题。最后讨论了多Agent系统中应用强化学习所面临的挑战。 相似文献
13.
在大型信息系统的设计中,访问控制一直是一项复杂的工作。基于角色的访问控制(RBAC)被推荐来代替传统的访问控制模型。应用到信息系统中时,需要解决RBAC的控制粒度问题。我们需要一个能够基于上下文进行细粒度访问控制的RBAC模型,即基于对象实例上下文上的访问控制。对现有的解决方案进行综述和比较,提出了使用会话期上下文检查的RBAC模型:RBACCCS。RBACCCS中用了参数化权限,在权限检查时用上下文变量实例化这些参数化权限,这样就解决了上下文的表示和上下文作用机制问题。最后对RBACCCS模型进行 相似文献
14.
支持向量机最优模型选择的研究 总被引:18,自引:0,他引:18
通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法——OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值. 相似文献
15.
基于加权本体的个性化语义搜索 总被引:2,自引:0,他引:2
为了实现语义层次上的个性化搜索,建立了一个集成语义信息和用户偏好的加权本体,在此基础上给出了一个个性化搜索框架WOPS.WOPS能够在利用本体描述用户兴趣模型的同时,进一步地将本体蕴涵的语义信息应用于个性化搜索的过程中.最后通过实验证明了基于加权本体的个性化搜索的有效性. 相似文献
16.
17.
18.
太赫兹时域光谱技术是(THz-TDS)以飞秒激光为基础的一种新型的相干远红外光谱测量技术。利用THz-TDS在室温氮气条件下研究了2-氨基-4-硝基甲苯和对氯苯胺在0.2~3 THz范围内的光学特性,从而获得样品的太赫兹时域谱,通过傅立叶变换得到频域光谱,同时获得对应的吸收谱。结果表明2-氨基-4-硝基甲苯和对氯苯胺在此波段都存在多个明显的特征吸收峰。这项研究表明:太赫兹光谱可以鉴别不同的偶氮染料中间体分子,这为进一步检测其他染料分子提供了一种新的测试方法。 相似文献
19.
20.