国家自然科学基金(61300127)
- 作品数：13 被引量：32H指数：3
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- 相关机构：湖北工业大学河南工程学院学研究院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于分辨函数的极大团搜索算法被引量：1
- 2014年
- 寻找极大团是几何图论极为重要的基础研究问题之一。将分辨函数模型与极大团性质结合,定义了顶点的极大团分辨函数、顶点关于某顶点子集的布尔映射函数,得到了一些与极大团相关的重要性质与定理,证明了图的极大团搜索问题可快捷自然地转换为相对简单的分辨函数表达式约束,为设计极大团搜索算法提供了一种有效的理论依据与求解途径。进而引入约简树构造方法设计了基于分辨函数的极大团搜索算法,最后通过给定无向连通图实例说明了算法的可行性与有效性。
- 黄治国李娜
- 关键词：图论
- 基于人工神经网络的车牌识别被引量：14
- 2016年
- 车牌作为不同车辆的唯一标识,其识别技术是计算机视频图像在车辆牌照识别方面的一种重要应用,在各种场合是识别汽车身份的重要途径。由于现阶段技术的不断提升,识别过程中的问题也不断涌现,而在车牌预处理、分割以及识别阶段中,车牌识别是现代交通系统中非常重要的功能模块,而其关键因素在于汉字、数字以及字母的识别。通过提高车牌的识别率来提高交通部门的工作效率。目前,人工神经网络因其优越性被广泛应用于各种图像识别中,但因其收敛速度慢,运耗时间长,对实际应用产生了很大的限制。采用遗传算法与神经网络相结合的方法并进行了仿真,实验结果表明,该方法对车牌有很好的识别作用,具有时效性和鲁棒性。
- 吴聪殷浩黄中勇刘罡
- 关键词：车牌识别神经网络遗传算法
- 一种雪堆博弈网络重构算法研究与仿真被引量：1
- 2016年
- 针对演化博弈网络拓扑难以事先确定的问题,提出一种基于压缩感知理论的雪堆博弈复杂网络重构算法。通过个体博弈时序信息将网络重构问题转化成压缩感知理论可以处理的形式,同时运用双曲正切函数和修正牛顿法对求解过程进行进一步优化,从而实现对网络拓扑的有效重构,并通过Matlab 7.0作为实验平台对算法进行相应的验证与仿真实验,实验结果表明,只需要较少量的时序信息就可以快速准确地完成重构工作。
- 杨爱云娄红
- 关键词：时间序列压缩感知复杂网络
- 代数与信息论观点的分辨矩阵属性约简研究被引量：3
- 2014年
- 在不一致决策系统中,代数与信息论观点属性约简不等价.Skowron分辨矩阵为求取代数观点下属性约简提供了一种规范精确的数学模型,但不能刻画非一致系统信息论观点下的属性约简特性.基于条件决策分布函数定义简化决策系统,在此基础上设计满足两种观点属性约简的分辨矩阵,推理证明与仿真实例说明了该方法的可行性与有效性.
- 黄治国刘罡
- 关键词：分辨矩阵属性约简
- 基于改进分辨矩阵的属性约简方法被引量：4
- 2014年
- 在分辨矩阵的属性约简算法的研究中,需比较决策系统中各对象生成矩阵元素,导致所得分辨矩阵过于庞大,且造成较大的时间开销。为降低利用分辨矩阵求取属性约简算法的复杂度,依据条件等价类将原决策系统分解为一相容对象集与一非相容对象集,给出条件相对于决策的可辨识关系定义与改进的分辨矩阵定义,将条件相对于决策的可辨识关系变化作为属性约简的判定标准,结果证明改进分辨矩阵的属性约简与保持正域不变的属性约简等价。推理证明与仿真实例说明,改进方法的高效性与完备性。
- 黄治国杨晓骥
- 关键词：粗糙集决策系统分辨矩阵属性约简
- 基于高斯采样和随机采样聚类的差分演化算法
- 2016年
- 基于中心采样的概念,提出随机采样方法。研究差分演化算法,提出基于高斯采样和随机采样的聚类差分演化算法。通过实验,论证了高斯采样和随机采样显著的加快收敛速度、提升算法的求解能力,表明该算法对复杂的全局优化问题有很好地求解能力,比经典差分演化算法具有更好的求解性能。
- 程钢刘罡胡延忠
- 关键词：差分演化算法全局优化随机采样
- 交互式差分演化策略图像空间滤波方法被引量：2
- 2015年
- 针对传统图像空间滤波方法适应性差和算法缺少交互等问题,提出基于交互式差分演化策略的图像空间滤波方法.该方法由结合差分演化算法及演化策略思想设计的交互式差分演化策略和演化函数矩阵构成.同时,交互式差分演化策略通过引入人的主观评价控制演化过程,使滤波结果更符合人的视觉需求,同时也使该算法具有更好的鲁棒性和全局优化能力.针对交互式中人工评价产生的噪声问题,该方法采用演化函数矩阵建立适应值近似评价模型,实现了主观适应值的自动评价,有效减少了人的评价次数,从而减少了评价噪声.实验结果表明该方法具有更强的全局优化能力和更好的滤波效果,明显优于传统图像空间滤波方法和基于演化策略的图像空间滤波方法.
- 刘罡彭浚哲陈颉熊才权
- 结合深度置信网络与混合神经网络的图像分类方法被引量：3
- 2017年
- 图像分类方法主要是使用分类器对提取的图像特征进行分类.因此,提取的图像特征和使用的分类器直接影响分类结果.图像特征提取一般是人为设定特征提取模式,然而,对于内容复杂的图像难以人为设定有效的特征模式.此外,随着训练集规模的增加,分类器想要获得更好的分类精度需要大量的训练时间.为了解决这些问题,提出混合神经网络分类器,并将该分类器和深度置信网络结合设计了新的图像分类方法.混合神经网络分类器由演化函数模块层和神经元层组成,演化函数模块层作为输入层,神经元层作为分类结果的输出层.深度置信网络是一种用于自动提取输入数据深层特征的网络模型.本文中提出的新的图像分类方法分为2个步骤,首先,堆叠受限玻尔兹曼机构成的深度置信网络用于提取图像的特征向量,其次,使用混合神经网络分类器对提取的特征向量进行分类.采用MNIST数据集和UCI数据集对提出的方法进行实验验证.实验结果表明,与堆叠受限玻尔兹曼机和softmax分类器的组合,堆叠受限玻尔兹曼机和基于演化策略的softmax分类器的组合以及堆叠受限玻尔兹曼机和支持向量机的组合相比,提出的分类方法可以在更短的时间内获得比较高的分类精度并且具有更好的抗过拟合能力.
- 刘罡徐超陈思义吴聪
- 关键词：图像分类
- 基于区域生长算法的车牌图像分割被引量：1
- 2017年
- 准确分割车牌图像,可为分割目标的提取奠定良好的基础。试验中采用基于OTSU和区域生长的算法,实现了车牌图像的精准分割,通过最大类间方差法得到自适应阈值,代替了传统手动选择阈值的方法,再结合中值滤波对图像进行预处理,避免了传统阈值造成的过分割或者欠分割现象,且预防图像噪声,使得图像像素值变得缓和,从而有效地分割出车牌图像。
- 吴聪殷浩黄中勇王凯
- 关键词：最大类间方差车牌分割中值滤波
- 基于影响集与修正权重的协作过滤推荐方法被引量：1
- 2014年
- 协作过滤推荐算法是构造推荐系统最成功的推荐技术之一。提出了一种基于影响集与修正权重的协作过滤方法:该方法选择被用户共同评分的项目集计算项目间相似性,过滤其相似度超过预定阈值的项目集作为影响集,然后设置项目共同出现的频次参数进行权重调整;并结合影响集与权重调整作出评分预测。实验结果说明了该方法的可行性与有效性。
- 黄治国杨爱云
- 关键词：推荐系统
