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粒子群算法的新改进思想—递进式搜索被引量：1: 2009年; 针对传统粒子群算法的不足,提出了一种改进思想:分"初选"和"细搜"两个阶段搜索,分别设立评价能力递增的不同适应度函数和采用不同的惯性权重,进行递进式搜索;构造了一种新的网格构造图——中心对称标距图,并结合目前广泛研究的航迹规划问题,设定3种不同情况对改进算法进行了仿真验证。结果表明,改进后的粒子群算法寻优能力增强,收敛速度也有所提高。; 权文王晓丹王坚俞群; 关键词：粒子群算法航迹规划

SVM增量学习中的概念迁移问题及处理方法被引量：4: 2008年; 支持向量机由于其自身的特点使其在许多应用中表现出了特有的优势,是目前研究的热点。由于标准的SVM学习算法并不直接支持增量式学习,所以研究有效的SVM增量学习方法具有重要理论意义和实用价值。对SVM增量学习中动态目标学习的有关问题进行了深入讨论,定义了静态目标学习与动态目标学习。针对动态目标学习提出了概念迁移问题,给出了SVM增量学习概念迁移的数学表达。讨论和分析了现有的SVM增量学习方法、以及目前处理SVM增量学习中概念迁移问题的方法并得出了结论。; 白冬婴王晓丹张宏达权文; 关键词：支持向量机支持向量

基于特征点的快速匹配算法被引量：14: 2009年; 为了实现快速、高精度的图像匹配,将基于灰度的图像匹配技术与基于特征的图像匹配技术相结合。定义了一种灰度值特征,并提出一种基于图像灰度值特征点的快速匹配搜索算法。该算法利用得出的灰度值特征点作为搜索依据,改变了传统匹配方法遍历性质的搜索策略。由于特征点的选取对噪声和灰度值的线性变化具有一定的"免疫性",因此对灰度值不均匀的图像匹配问题同样适用。该算法在大大提高匹配速度的同时兼顾了匹配精度,实现了高效率、高精度的图像匹配。通过实验,证实了该算法的快速性和准确性。; 甘进王晓丹权文; 关键词：图像匹配搜索策略特征点灰度值图像处理

一种基于局部冲突分配的DST组合规则被引量：21: 2012年; 冲突证据融合是信息融合中一个非常重要但始终没有很好地解决的问题.本文从选择有效的冲突衡量参数的角度出发,分析了悖论与证据冲突的关系,给出了新的冲突衡量参数,并基于此参数提出了一种新的基于局部冲突分配策略的证据推理组合规则.大量实例表明,提出的证据推理组合规则能够解决现有的证据理论悖论问题,是一种较为通用的证据推理组合规则.; 权文王晓丹王坚张玉玺; 关键词：证据组合规则

加权解码在解决纠错输出编码Consistent-Diverse平衡问题的应用被引量：8: 2011年; 纠错输出编码作为解决多类分类问题的通用集成框架,能有效的把多类问题分解为二类问题从而使问题得以简化.然而在生成基分类器的过程中,经常面临提高基分类器之间的差异性和增加各基分类器与集成分类器学习的一致性的矛盾,称之为consistent-diverse平衡问题.在保证差异性的前提下减小由学习不一致性引起的分类错误率是解决该平衡问题的一个出发点,在此利用加权解码,通过对加权系数矩阵的再学习进而减弱和消除由基分类器学习不一致性产生的误差.实验利用人工数据集和UCI数据集分别加以验证,结果表明以集成分类器的分类错误率为适应度函数的遗传算法搜索出的最优加权系数矩阵相比其它方法产生的系数矩阵在解决consistent-diverse平衡问题更具有优越性.; 周进登王晓丹权文许燕姚旭; 关键词：多类分类遗传算法

基于改进Hough变换与直线特征的图像配准方法: 利用机场跑道或公路在边缘图像中近似表现为两条平行线段的特性，提出了一种基于改进Hough变换与直线特征的图像配准方法。该方法首先利用Canny算子提取参考图像和待配准图像的边缘信息，利用改进Hough变换提取边缘图像中的...; 吴祟明王晓丹甘进权文; 关键词：图像配准 HOUGH变换; 文献传递

基于粒子群优化算法的最大相关最小冗余混合式特征选择方法被引量：11: 2013年; 在分析粒子群优化(PSO)算法和简化PSO算法的基础上,提出一种基于PSO的最大相关最小冗余的Filter-Wrapper混合式特征选择方法.Filter模型是基于互信息和特征的相关冗余综合测度,Wrapper模型是基于改进的简化粒子群算法.在PSO搜索过程中,引入相关冗余度量标准来选择特征子集,将Filter融合在Wrapper中,利用Filter的高效率和Wrapper的高精度提高搜索的速度和性能.最后以支持向量机(SVM)为分类器,在公共数据集UCI上进行实验,实验结果表明了所提出算法的可行性和有效性.; 姚旭王晓丹张玉玺权文; 关键词：粒子群优化 FILTER WRAPPER 互信息

基于数字孪生的防空反导数智平行战场构建方法研究: 2025年; 构建“研、战、试、实、训”一体化功能的数字化平行战场,是提升作战指挥与联合训练能力、应对未来大国智能化高端战争的有效支撑手段。针对防空反导领域数字化平行战场构建时所面临的复杂场景难构设、虚实兵力难交互、作战行为难仿真等难题,本文采用基于模型的系统工程(Model-Based System Engineering,MBSE)数字孪生建模方法,实现复杂场景精确构设;建立基于LVC(Live-Virtual-Constructive)的虚实结合分布式仿真体系架构,实现虚实交互与高效协同;提出规则与数据双驱动的Agent模型建模方法,实现防空反导作战智能行为仿真;构建面向平行战场的多分支仿真推演与辅助决策框架,实现战场态势分析、方案生成及评估优选的有机统一;运用软件定义方法完成系统开发,实现系统资源动态调度、灵活重构与敏捷部署。研究结果表明,基于数字孪生理念构建的防空反导新型数智化平行战场,可为防空反导领域装备试验、作战实验、联合训练及指挥决策等多场景仿真应用提供技术支撑。; 王刚杨科权文郭相科赵小茹; 关键词：防空反导

对求壳向量算法的分析与实验: 为提高SVM增量学习速度，求壳向量算法被用来求训练样本集中最有可能成为支持向量的样本。针对求壳向量算法在增量学习中的应用，本文分析了求凸壳算法的复杂性，对求凸壳算法在不同情况下的性能进行了实验与分析，并指出了求凸壳算法的...; 白冬婴王晓丹张宏达权文; 关键词：支持向量机 SVM增量学习凸壳算法; 文献传递

基于近似Markov Blanket和动态互信息的特征选择算法: 2012年; 针对大量无关和冗余特征的存在可能降低分类器性能的问题,提出了一种基于近似Markov Blanket和动态互信息的特征选择算法。该算法利用互信息作为特征相关性的度量准则,并在未识别的样本上对互信息进行动态估值,利用近似Markov Blanket原理准确地去除冗余特征,从而获得远小于原始特征规模的特征子集。通过仿真试验证明了该算法的有效性。以支持向量机为分类器,在公共数据集UCI上进行了试验,并与DMIFS和ReliefF算法进行了对比。试验结果证明,该算法选取的特征子集与原始特征子集相比,以远小于原始特征规模的特征子集获得了高于或接近于原始特征集合的分类结果。; 姚旭王晓丹张玉玺权文; 关键词：MARKOV BLANKET 互信息

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