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81.
结合车间调度问题本身的特点,采用关键路径块邻域结构,混合禁忌搜索算法和粒子群优化算法,设计了一种快速混合调度算法.该算法对预选择的块邻域解的性能进行快速估计,对不可行解尽早舍去,大大减小了邻域解的搜索空间.仿真结果表明,该算法在求解平均时间和性能方面均具备明显优势. 相似文献
82.
83.
针对彩色视频图像提出了一种DCT域内基于矢量量化的高效编码方法。为去掉彩色图像各分量间的相关性,首先将图像由RGB空间转换到YUV空间,然后根据人类视觉特征(HVS)对色度信号U、V进行了亚采样和平均化处理;对亮度信号Y则进行分块DCT变换,并根据HVS特征对变化域内的块矢量进行自适应分类,然后根据矢量的类型分别构造码矢和进行全局码书设计。提出的全局码书设计方案可以根据帧间相关性及码字使用频率,对码书的内容自动进行更新和替换,以适应场景内容的变化。实验结果表明:在保证图像重建质量的前提下,本文提出的方法具有较高的压缩效率,比较适合于视频会议以及水下视频观测等应用场合。 相似文献
84.
邓玉婷宋威马伟 《微电子学与计算机》2017,(2):20-24
针对人工蜂群算法易陷入局部最优和收敛速度慢的不足,提出了一种基于全局信息的人工蜂群聚类算法.基于全局信息的人工蜂群聚类算法通过加入食物源平均丰富度(richness),利用中间聚类效果,更好地更新食物源;并且通过引入全局最优信息,提高跟随蜂的搜索效率,以获取聚类问题的全局最优解.同时在UCI机器学习库的4个标准数据集上进行了大量的实验来评估算法的性能.并将该算法和基本人工蜂群算法、粒子群算法和Kmeans算法进行比较.实验结果证明提出的基于全局信息的人工蜂群聚类算法具有更好的性能. 相似文献
85.
基于注意力机制的行人重识别方法更多利用图像中 一阶信息,忽略了特征中二阶信息 ,不能挖掘特征图之间的相关性和细粒度信息。提出一种基于二阶混合注意力的行人重 识别算法(second-order mixed attention module,SMAN)。二阶混合注意力模块(second-order mixed attention module,SOMA)由二阶通道注意力(second-order channel attention,SOCA)和二阶空间注意力模 块(second-order information,SOSA)组成,该方法将全局协方差池函数嵌入到SOCA和SOSA模块中,学习特征中二阶信息 。SOCA模块学习特征图之间相关性,SOSA模块则重新为特征图分配权重,关注特征图空间域 的细粒度信息。SMAN算法在Market-1501和 DukeMTMC-ReID数据集上的首位准确率分别 为 94.3%和87.1%,mAP分别达到85.7%和74.5%,同时使用类激活图验证SOMA模块的影响 ,实验表 明SMAN算法充分利用特征图的通道域和空间域中二阶信息。算法的性能优于现有的一些基于 注意力机制行人重识别方法,甚至接近某些优秀的方法。 相似文献
86.
针对具有不确定干扰和建模误差的多关节机械臂轨迹跟踪控制问题,基于自适应鲁棒控制算法提出事件驱动跟踪控制器。通过自适应鲁棒控制保证多关节机械臂轨迹跟踪精度,处理不确定干扰和建模误差带来的不确定性影响。利用事件驱动控制框架,以当前跟踪误差和期望状态等变量作为输入定义事件驱动系统的变量。根据Lyapunov稳定性理论获得了驱动条件,且证明了无Zeno现象发生,使系统在满足驱动条件时更新控制指令,从而减少系统能耗与通信频率,提高系统的可靠性,保证多关节机械臂跟踪控制系统半全局最终一致有界。通过仿真验证了理论结果的有效性。 相似文献
87.
88.
VLSI布局问题是集成电路物理设计过程中的关键步骤,它直接影响整个设计的成败。Slicing结构是一种简单而高效的布局表示方法,采用正则波兰表达式编码,将模拟退火与禁忌搜索算法结合形成了一种以模拟退火算法为基础的混合算法进行求解,用MCNC benchmarks进行实验,结果表明:文章提出的混合算法比模拟退火算法在求解效率和质量上都有较大的提高。 相似文献
89.
为了更好地凸显复杂环境的红外目标特征,提出 一种融合局部和全局特征的红外图像 显著性检测方法。在获取图像超像素的基础上,提取每个区域空间距离加权的邻域对比度特 征,并考虑区域大小和位置的影响,构建局部显著图;然后提取每个区域空间距离加权的全 局灰度特征,构建全局显著图;最后融合局部和全局显著图,实现图像显著性检测。实验结 果 表明,本文方法的显著图结果目标区域一致高亮且边缘清晰,同时背景杂波抑制效果好。无 论 主观评价还是客观指标,本文方法都优于当前流行的图像显著性检测方法。 相似文献
90.
嵌入式导航系统中路径分析的优化 总被引:1,自引:0,他引:1
由于嵌入式计算机受到硬件资源的限制,特别是芯片速度的限制,若在车载导航系统中采用通用算法进行路径分析,则会使得分析很低效,耗时很长,尤其对大跨度,更加难以忍受。针对该问题,提出了3个优化路经分析的方法,即分层分析方法、经验数据方法和优化搜索算法,并给出了双向搜索算法和使用启发信息的方法。通过实验证实了这几种方法能有效地提高路径分析速度,大大提高嵌入式导航产品的实用性。 相似文献