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一种改进的Adaboost_BP算法在手写数字识别中的研究_叶晓波

为了提高神经网络对手写数字的识别率,基于Adaboost思想改进Adaboost-BP二分类算法,实现用于多分类的Adaboost-BP算法,提高了神经网络对手写数字的识别率。改进了"弱"分类器权重值的计算公式,将权重值归一化处理的步骤放到"弱"分类器迭代训练完成之后,"强"分类器的构成不使用符号函数而是直接计算分类结果。实验数据采用MNIST手写数据库,实验结果显示改进的Adaboost-BP算法构造出的"强"分类器分类结果正确率明显高于"弱"分类器。改进的Adaboost-BP算法可明显提高手写数字识别正确率。

  • 2021-05-06
  • 阅读183
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基于改进HMM模型的3D景区地图匹配算法_黄娟娟

针对GPS误差和地图系统误差导致3D地图定位精度较低的问题,提出一种基于改进隐性马尔科夫模型的地图匹配算法。使用面积重叠法获取候选路段,引入距离、道路宽度和历史定位点计算观测概率,利用路网拓扑信息、游客行为特性、景点与道路的相关性计算转移概率,采用Viterbi算法得出最优匹配路段。在Unity3D平台上实现景区场景3D可视化,利用校园地图进行实验验证,结果表明,该算法匹配精度达到95.4%,在3D景区导航中具有良好的实用性和较高的准确性。

  • 2021-05-06
  • 阅读160
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快速成型中保留模型特征的分层算法研究_丁承君

在快速成型领域,一般分层算法不考虑模型特征,这可能会导致一些重要特征的丢失或偏移。针对此问题,在充分研究现有分层算法的基础上,提出一种保留模型特征的分层算法。该分层算法首先对STL模型三角面片进行预处理排序,然后以自适应分层算法确定分层厚度,最后对特征进行识别,针对不同特征进行不同处理来调整分层厚度,使分层厚度考虑到加工层厚引起的误差,从而可以保证成型件特征位置的准确。通过实验验证,该分层算法可以精确地识别特征,合理地确定分层厚度,具有一定的参考价值。

  • 2021-05-06
  • 阅读162
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基于蜂群K_means聚类模型的协同过滤推荐算法_李艳娟

针对目前协同过滤推荐算法的推荐质量和推荐效率低的问题,提出了一种基于改进蜂群K-means聚类模型的协同过滤推荐算法。首先,根据用户属性信息,采用改进蜂群K-means算法对用户进行聚类,建立用户聚类模型；然后,计算目标用户与用户聚类模型中各聚类中心的距离,其中距离最近的类为目标用户的检索空间；最后,从检索空间中依据用户-项目评分矩阵通过相似度计算搜索目标用户的最近邻居,由最近邻居的信息产生推荐列表。实验结果表明,该算法降低了平均绝对误差值,缩短了运行时间,提高了推荐质量和推荐效率。

  • 2021-05-06
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双层集装箱运输配载模型与算法研究_杨广全

采用双层集装箱运输可以显著提高铁路运输能力,为保障双层集装箱列车的运行安全,针对人工编制双层集装箱运输配载方案费时费力技术难题,依据车辆、集装箱和双层集装箱连接锁技术参数,结合集装箱装载方式,推导车辆装载安全技术指标计算公式,建立双层集装箱运输配载模型,设计启发式遗传算法对该模型进行求解,并针对遗传编码设计交叉算子和变异算子,以保证生成可行解。案例计算结果表明,配载模型和求解算法能够得到合理的双层集装箱配载方案,满足双层集装箱装载技术要求,实现了双层集装箱装车配载的智能化。

  • 2021-05-06
  • 阅读162
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基于光线折射模型的水下图像转换算法研究_陈旭阳

针对水下目标成像时光线折射所造成的图像失真问题,以及现有图像转换算法因忽略光线二次折射所造成的转换误差,提出一种基于光线折射模型的水下图像转换转算法。该算法首先获取水下图像的像素点信息,通过映射关系计算得到像素点在等效空气图像中的对应坐标信息,从而获得水下目标的等效空气图像。实验结果显示,文中所提算法较之现有图像转换算法,u方向图像转换误差均值由2.289 5降为1.213 3,降低47.01%,v方向图像转换误差均值由3.252 5降为1.526 3,降低53.07%。同时,测距误差均值由58.83 mm降为28.88 mm,降低50.91%。

  • 2021-05-06
  • 阅读164
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基于卷积神经网络的人体动作识别_于华

针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法（DPM）以及卷积神经网络模型算法（CNN）的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结合分支定界（BB）算法；CNN采用连续的卷积层提取特征,使用的CNN模型是经过梯度优化训练的针对人体动作识别的卷积神经网络,两个算法并行进行。在特征融合阶段,用加权求和的方式把两个模型提取的特征进行融合。用softmax分类器进行人体动作的分类识别。实验结果表明,该算法在标准的数据集、自搜集数据集上的精度较传统的机器学习方法提高了约10个百分点。

  • 2021-05-06
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稀疏高斯厄米特PHD机动多目标跟踪算法_张文

针对基于概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）的非线性机动多目标跟踪精度低、滤波发散、目标数目估计不准确等问题,提出一种基于交互式多模型的稀疏高斯厄米特PHD算法.该算法在PHD滤波器下,采用稀疏高斯厄米特方法对目标进行状态预测和量测更新,构造一种稀疏高斯厄米特PHD滤波器；然后将交互式多模型算法融入稀疏高斯厄米特PHD滤波框架中,解决了目标机动过程中运动模式不确定的问题.仿真结果表明该算法能对机动多目标进行有效的跟踪,相比交互式多模型不敏卡尔曼PHD等滤波方法具有更高的状态估计精度,且目标数目估计更准确.

  • 2021-05-06
  • 阅读161
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