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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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基于环绕数约束模型的轮廓识别算法研究_李泗兰

为了解决当前图像轮廓识别算法中由于区域标记和轮廓标记性质不同,导致难以将多标记融合识别技术应用于图像轮廓识别中的问题,本文提出了一种基于环绕数约束的能量最小化模型,用以精确识别目标轮廓.在这种模型中,区域标记(如颜色和纹理均匀性)和轮廓标记(如局部对比度和连续性)通过一个目标函数进行描述,实现多标记融合识别.首先,将环绕数作为约束,将其引入到能量最小化模型中,得到区域标记与轮廓标记的线性约束;然后,对区域标记、轮廓标记以及曲率标记进行融合,实现对图像中目标轮廓的识别;最后,将能量最小化模型与标记相结合,通过比率能量函数对算法进行实例应用分析,验证算法的有效性.实验结果表明:与传统轮廓识别算法相比,所提算法具有更高的轮廓识别精度.

  • 2021-05-06
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基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法_方阳

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态;采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

  • 2021-05-06
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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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遗传算法与行人疏散模型结合的建筑出口优化_韩雨烔

构建基于遗传算法与行人运动仿真模型的双层优化框架,选取单室双出口场景,考虑两个出口在同一侧、相邻侧、相对侧3种典型布局,设定3种人员身形,3种疏散初始人群密度,9种疏散出口大小条件,形成243个数值实验场景,分别计算获得最有利于人员疏散的出口布局。研究发现疏散出口宽度与疏散效率呈正向关系,疏散人员半径、初始人员密度与疏散效率呈负向关系,同时在不同布局中,影响疏散效率的关键参数有一定区别。

  • 2021-05-06
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基于改进涡流搜索算法的支持向量机分类模型_李学贵

支持向量机(SVM:Support Vector Machine)是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,参数的选择决定了其学习性能和泛化能力。针对此参数选择问题,采用改进的涡流搜索算法对支持向量机参数进行选择,寻找最优适应度函数。仿真实验表明,改进的涡流搜索算法是一种有效的SVM参数选择方法,有利于跳出局部最小值,其优化性能不低于涡流搜索算法。

  • 2021-04-30
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基于PCA_LSTM模型的多元时间序列分类算法研究_张可

多元时间序列数据广泛存在于金融市场、动作识别等众多领域,但由于其存在指标多、时序长等特点,现有分类算法难以兼顾两个维度的特征提取。文章提出将PCA和LSTM综合应用于多元时间序列分类问题中序列,采分用类P算CA法提。取并指通标过维与度k N特N征、SV,利M用等L分ST类M算遗法忘在门多学个习数时据间集维上度的特实征验,对从比而,建验立证基了于该P方C法A-不LS仅TM降的低多了元计时算间复杂度,且在多个数据集上均取得了精度较高的实验结果。

  • 2021-04-25
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希亚思课堂智能评测系统的应用介绍

2017年7月20日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。规划中明确指出:“人工智能在教育等领域广泛应用,将极大提高公共服务精准化水平,全面提升人民生活品质。”在众多的人工智能技术中,我们选用了新颖的、基于心理学理论依据的生物识别人工智能技——微表情识别AI,研究开发出了国内唯一拥有独立计算机软件著作权(软著登字第2595372号)的希亚思课堂智能评测系统。

  • 2021-04-27
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