国家自然科学基金(6077311)
- 作品数：3 被引量：7H指数：2
- 相关作者：李长云潘伟强胡盛龙李妍霍阔更多>>
- 相关机构：湖南工业大学深圳大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家技术创新计划湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种快速收敛的自适应蚁群算法被引量：1
- 2012年
- 针对蚁群算法收敛速度慢、参数选择难的不足,通过分析各参数对算法的影响和比较多种参数寻优方法,采用粒子群算法对蚁群算法进行参数寻优,并提出了一种快速收敛的自适应蚁群算法。针对旅行商问题的仿真试验表明,该算法是可行且有效的。
- 潘伟强李长云胡盛龙
- 关键词：蚁群算法自适应旅行商问题
- 一种重叠视域多摄像机环境下的运动目标匹配SHFSM算法被引量：3
- 2013年
- 针对重叠视域下多摄像机间目标匹配问题,提出了一种基于色度特征信息的色度特征区间集合匹配算法。通过分析目标颜色色度分量对光照强度的不变性,依据色度分量直方图定义了色度特征区间,并证明了其相关特性。该算法首先获取目标色度特征区间集合,并依据区间内特征信息像素的数量对特征区间进行排序,最后采用模糊匹配原理对排序的色度特征区间集合进行匹配。实验结果表明,算法匹配正确率可达95%,通过与经典算法对比体现了其准确率高、可靠性强的优点。
- 霍阔李长云李妍赵阳
- 基于支持向量机的室内舒适度评价方法被引量：4
- 2013年
- 针对室内环境因素多元化、动态变化的特点和目前评价方法的不足,建立了基于支持向量机的室内舒适度混合评判模型。首先将从真实环境中采集的数据集进行数据规范化处理;然后根据群体和个体感觉,分别用离线训练和在线训练的方法训练分类器;最后使用训练好的分类器预测样本的标签。以Matlab为开发工具,编写了基于支持向量机的室内舒适度评价算法,并与BP神经网络和概率神经网络等室内舒适度评价算法进行了比较,仿真结果表明,该方法是可行且有效的。
- 潘伟强李长云胡盛龙
- 关键词：室内舒适度支持向量机BP神经网络概率神经网络
