辽宁省自然科学基金(20072197) 作品数:8 被引量:67 H指数:3 相关作者: 段晓东 王存睿 张庆灵 刘向东 李志洁 更多>> 相关机构: 大连民族学院 东北大学 更多>> 发文基金: 辽宁省自然科学基金 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 自然科学总论 建筑科学 更多>>
基于Hilbert映射的元胞自动机音乐生成算法 被引量:1 2010年 详细介绍了元胞自动机中各种元胞一维、二维音符映射规则,而且详细讲解了其实现技术,而且通过对音乐序列元胞规则的特征进行分析,构建了基于Hilbert曲线映射元胞音符映射方案,实验也表明该音符映射方案能够反映出二维元胞的图案周期变化. 王存睿 段晓东 刘向东 李志洁关键词:元胞自动机 动态环境下粒子分群与种群多样性的关系研究 被引量:4 2009年 如何构建策略解决动态优化问题一直是智能计算研究的重点。采用种群熵来刻画粒子群算法中群体的多样性,在由DF1(Dynamic Function 1)生成的动态环境下分析了4种不同粒子群方法中群体的多样性以及对动态目标点的跟踪效果。实验结果表明,动态环境下,群体多样性保持能够影响算法的跟踪效果。可以通过调整分群比例来改变群体的多样性,进而在不同的动态环境下采取不同比例的分群策略以达到较好的跟踪效果。 段晓东 徐平 王存睿 刘向东 张庆灵关键词:群智能 种群熵 动态优化 基于网络权重的多社团网络结构划分算法 被引量:5 2009年 利用社团网络的统计特性,提出一种适于社团网络线性时间复杂度的多社团识别算法。构造复杂网络中节点的权重计算函数,进而生成计算序列,用迭代算法对复杂网络各种类型的节点进行集合分配。通过多个不同规模的网络结构数据对算法的性能进行测试,实验结果表明该算法时间复杂度为线性,能够在较短时间内对复杂网络中的社团数和社团结构进行发现,该算法还表现出对不同密度网络社团识别良好的适应性。 段晓东 王存睿 刘向东 张庆灵关键词:网络挖掘 网络社团 社团划分 基于SIFT的边缘局部仿射的图像拼接算法 被引量:1 2012年 本文针对累计误差形成的多幅图像拼接产生畸变的问题,提出了一种基于边缘局部仿射的拼接算法,在拼接过程中逐步衰减仿射变换,使得图像在拼接过程中逐渐降低过仿射带来的畸变.同时为从视觉上分析图像拼接过程特征点的变化情况,本文还提出了一种基于特征点的骨架图算法,通过拼接后骨架图的图像来分析各种拼接算法.可以广泛应用于拼接算法的测试过程. 王楠楠 王存睿 段晓东 焉德军关键词:SIFT 仿射变换 一种基于SIFT的网格仿射拼接算法 被引量:2 2011年 图像拼接在卫星图像遥感、医学图像处理都具有广泛的应用价值。利用SIFT作为图像局部特征,构建一种基于SIFT特征的仿射计算方法,利用网格覆盖匹配特征点,通过该方法在SIFT匹配特征点中选取仿射点,进而构建相应的仿射变换,通过仿射待选点建立拼接边缘,还给出了不同程度仿射变换的图像拼接方法来解决边缘图像仿射失真的问题。实验结果表明该方法可以克服传统方法的仿射不稳定问题,具有较好的稳定性和准确度。 王存睿 郭长青 段晓东 张庆灵关键词:仿射变换 基于Haarlike的人脸民族特征分析 被引量:2 2011年 文中利用Haarlike模板来对不同族群的人脸进行特征提取.利用Haarlike模板生成算法筛选出用于分析人脸特征的Haarlike模板,对构建的人脸数据库进行特征提取,利用C5.0、C&R Tree、BP NN和SVM对训练样本进行学习,并对测试集进行分类和预测,其对维族、藏族、壮族的识别精度分别为80%、74%、88%.为人脸的民族特征识别提供了一种高效快速的方法. 段晓东 王存睿 李志洁 张庆灵关键词:人脸识别 生物地理学优化算法综述 被引量:50 2010年 生物地理学(Biogeography)是一门研究自然界种群迁移机制的科学,Dan Simon用生物地理学的方法和机制来解决工程优化问题,提出了生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)。生物地理学优化算法以其独特的搜索机制和较好的性能在智能优化算法领域得到了广泛的关注。对生物地理学优化算法的设计原理、迁徙模型、算法流程及相应迁移和突变操作进行了综述。通过BBO算法在14个基准函数下与传统算法,如遗传算法、蚁群算法和粒子群等优化算法的性能比较,表明生物地理学优化算法是有效的。论述了算法与传统优化算法之间的差异以及BBO算法有待解决的问题。 王存睿 王楠楠 段晓东 张庆灵关键词:优化算法 生物地理学优化算法 一种解决网络社区划分物理算法 被引量:2 2010年 网络结构挖掘目前是非规则数据的数据挖掘技术研究的热点之一,其中网络结构划分在并行计算和互联网结构分析中具有重要的实用价值.将电荷互斥和弹簧胡克定律引入网络结构划分,用其构建了网络中节点间的各种作用力,使得网络在力作用下产生相应运动,然后,在各种力的作用下达到平衡状态,将此平衡状态映射到二维平面,再将原先网络中的节点当作平面中的数据样本点.这样可以将网络结构信息(n+m)(其中n为网络中的节点个数,m为网络边的个数)压缩到2n,然后通过聚类算法对其进行划分.构建此算法并用多种算法与传统的GN分裂算法进行对比,发现新算法的划分质量与高效的GN算法相当,新算法还可以通过节点代表对网络进行约减,使得算法的速度可以根据精度调节.本算法的构建为网络结构划分提供了一种新的途径,同时对网络平衡状态的研究提出了相应的方法. 王存睿 段晓东 刘向东 李志洁关键词:复杂网络