会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法_朱天明

针对行人检测中传统多尺度滑动窗口遍历搜索计算量大,计算速度慢的问题,提出了一种基于改进BING模型和边缘信息的行人检测算法。首先,通过样本采样规则的确定、样本阈值的选择和搜索尺度空间的优化对BING似物检测模型进行了改进；然后,针对提取的候选框存在偏移的问题,提出了基于边缘信息的候选框位置矫正方法；最后,利用经典的HOG-SVM行人检测算法,对提取的行人候选框进行最终的行人识别。实验结果表明,该算法在保证行人检测率的前提下有效提高了行人检测的实时性。

  • 2021-05-06
  • 阅读548
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

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548
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

基于混合布谷鸟算法的不确定手术调度模型求解_杨枫

针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期的问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标用于度量手术发生拖期的概率；然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6（3）×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能

  • 2021-05-06
  • 阅读548
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

基于粒子群优化算法的CE模型研究_汪瑾

针对CE模型多参数测量数据的融合性弱和自适应调度能力差的问题,提出基于粒子群优化算法的CE模型。首先构建多参数测量数据传输的约束进化参量,根据多参数测量数据融合的优化训练,得到粒子群的适应度函数,建立多参数测量数据传输模型,然后进行CE模型的约束参量输出控制。在此基础上采用粒子群寻优方法进行多参数测量数据的寻优控制,分布式检测多参数测量数据,建立多参数测量数据分布式检测模型,采用非线性重构的方法进行多参数测量数据CE模型构造过程中的自适应调度,实现多参数测量数据的稀疏性重组和融合调度。仿真结果表明,采用该方法进行多参数测量数据CE模型设计,提高了数据的融合和自适应调度能力,粒子群进化寻优的收敛性较好。

  • 2021-04-26
  • 阅读547
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

基于BP神经网络代理模型的交互式遗传算法_朱苗苗

针对交互式遗传算法存在用户评价噪声和审美疲劳的问题,提出一种基于误差反向传播神经网络用户认知代理模型的交互式遗传算法。通过构建用户评价噪声模型,形成进化个体动态模糊区间适应值,以刻画用户认知随机不确定性；在用户认知确定阶段历史评价信息基础上,构建误差反向传播神经网络代理模型,给出一种新的适应值估计策略；通过度量均方误差,实现代理模型的管理与更新。将所提方法应用于蜡染风格图案设计,并与其他典型算法对比。结果表明,该方法能够有效优化进化个体适应值质量、降低用户审美疲劳。

  • 2021-05-06
  • 阅读546
  • 下载0
  • 6页
  • pdf

基于梯度提升树算法的玉米施肥模型构建_卓越

为了模拟作物的土壤养分含量、施肥量与产量之间的非线性关系,利用玉米"3414"试验数据进行插值,以土壤养分含量和施肥量作为输入量,产量作为输出量,使用梯度提升树（GBDT）算法建立施肥模型,并与BP神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）算法建立的施肥模型进行对比。结果表明:应用构建的GBDT模型得到的玉米产量平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差分别为0.46%、48.7和62.2 kg/hm2,优于其他3种算法。基于GBDT算法的施肥模型在模拟土壤养分含量、施肥量与产量之间关系时具有较高精度,对于指导精准施肥具有较强的应用价值。

  • 2021-04-25
  • 阅读545
  • 下载0
  • 7页
  • pdf

基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法_张雷杰

针对基于图的半监督学习算法由于先构造关联矩阵再在对应的图上进行标记传播而导致只能得到原问题次优解的问题,提出基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法。首先,使用约束矩阵,基于低秩表示模型,实现部分已标记样本对应的低秩表示系数一致；其次,解决基于图的半监督学习算法中两阶段模式所带来的次优解问题,实现了联合进行低秩图的学习与图上的半监督标记传播；最后,通过实验检验了算法的可行性。改进算法获得的结果比现有的主流算法均有较大优势,在标准数据集上的性能得到较高的提升。

  • 2021-05-06
  • 阅读543
  • 下载0
  • 7页
  • pdf

基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测_以云贵高原为例_刘振男

为准确预测干旱情势,提高防旱抗旱能力,构建了遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）模型进行干旱预测。以近年来干旱频发的云贵高原为研究区,利用该模型以关键致旱因子为输入变量实现了云贵高原中长期干旱预测,并与自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neural Fuzzy Inference System,ANFIS）模型、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）模型的预测结果进行比较。结果表明:GA-ELM模型适用于云贵高原地区的干旱预测；与ELM模型相比,不同时间尺度下GA-ELM模型的干旱预测结果精度均有明显提升；在干旱强度和干旱历时方面,GA-ELM模型的预测精度总体上也优于ANFIS模型。

  • 2021-04-23
  • 阅读542
  • 下载0
  • 6页
  • pdf