您的位置： 专家智库 > >

国家自然科学基金(61273308)

作品数：3 被引量：79H指数：3
相关作者：屈鸿黄利伟柯星黄海波解修蕊更多>>
相关机构：电子科技大学更多>>
发文基金：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更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 1篇动态复杂环境
  • 1篇动态环境
  • 1篇信任
  • 1篇信任关系
  • 1篇移动机器人
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群算法
  • 1篇人脸
  • 1篇三维人脸
  • 1篇似然
  • 1篇推荐系统
  • 1篇退火算法
  • 1篇匹配方法
  • 1篇曲面
  • 1篇群算法
  • 1篇最大似然
  • 1篇最短路径
  • 1篇协同过滤
  • 1篇模拟退火
  • 1篇模拟退火算法

机构

  • 3篇电子科技大学

作者

  • 2篇屈鸿
  • 1篇王晓斌
  • 1篇刘贵松
  • 1篇解修蕊
  • 1篇柯星
  • 1篇黄利伟
  • 1篇杨媛静
  • 1篇黄海波

传媒

  • 3篇电子科技大学...

年份

  • 2篇2015
  • 1篇2014
共 3 条 记 录，以下是 1-3
全选 清除 导出
排序方式：
基于模拟退火算法的三维人脸匹配方法被引量：3
2015年
基于模拟退火算法,利用深度信息对三维人脸进行匹配和识别。通过具有全局优化能力的模拟退火算法搜索获取全局极值,选择合适的适应度函数MLESAC和SIM控制匹配过程获得识别结果。基于"由粗到细"的思想,分3步匹配三维人脸,并对精准匹配阶段进行改进,通过选择合适的区域和分类器能够更好地应对表情的影响。实验结果表明,模拟退火算法跳出了局部最优解而获得了全局优化解,同时通过选择MLESAC和SIM作为不同匹配阶段的适应度函数能够有效控制匹配过程,提高了识别精准率。
王晓斌冯鲁桥杨媛静
关键词：模拟退火算法
动态环境下基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究被引量：72
2015年
针对动态复杂条件下的移动机器人路径规划问题,根据全局静态环境先验知识,提出一种改进蚁群算法。在经典蚁群算法的基础上通过调整转移概率,限定信息素强度的上下界,并引入相关策略解决死锁问题,可以避免初期规划的盲目性,增加解的多样性,提高算法的全局搜索能力,进一步减小算法早熟的可能性。在规划过程中,根据动态障碍物运行方向的变化与否,提出了相应的碰撞避免策略,并针对环境突发状况引入Follow_wall行为进行改进。仿真实验证明,该算法优于经典蚁群算法,可有效地指导移动机器人避免环境中的动态障碍物,获取无碰最优或次优路径,并能更好地适应环境的变化。
屈鸿黄利伟柯星
关键词：蚁群算法动态复杂环境移动机器人
基于最短路径信任关系的推荐项目计算方法被引量：4
2014年
针对社交网络中协同过滤推荐算法的推荐速度计算问题,提出了一种基于最近邻方法的改进计算方法,并对算法有效性进行了分析。该算法对用户的相似性度量采用基于最短路径的信任关系,用分层图和动态规划的方法进行计算,并在社交网络的应用中对关系链的深度进行限制。对该算法基于KDD Cup 2012 Track 1的数据进行了仿真,并与其他方法做了性能比较。实验表明,改进算法可以很好地平衡推荐效率和准确率指标。
刘贵松解修蕊黄海波屈鸿
关键词：协同过滤推荐系统最短路径信任关系
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0