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一种基于改进双向informed-RRT*的车辆路径规划方法: 本发明公开了一种基于改进双向informed‑RRT*的车辆路径规划方法，包括：1建立栅格地图，确定起始点和目标点；2利用组合扩展策略并融合双向RRT*算法进行采样，获取初始路径；3利用改进双向informed‑RRT*...; 姜平于海涛黄鹤吴润晨汤德江; 文献传递

均匀设计在数据挖掘中的应用被引量：3: 2006年; KDD以及DM技术的广泛应用,使人们从大量数据中提取知识成为可能,可是随着处理的数据库规模的不断扩大,现有的挖掘方法就显得无能为力了。文章主要将试验设计中的均匀设计思想应用于数据挖掘问题中,利用均匀设计的选点方法在已有的数据库中挑选出具有代表意义的数据组成新的决策表,再使用已有的挖掘算法对其进行处理,得出最终的挖掘结果。; 胡学钢于海涛; 关键词：均匀设计数据挖掘

抽样技术在数据挖掘中的应用研究: 本文主要对数据挖掘中的抽样技术进行研究。主要工作如下：　　(1)将最优统计样本数的概念引入抽样过程，以克服已有抽样挖掘算法主观因素过重的缺陷。以最优统计样本数为样本容量的抽样挖掘算法不仅能反映数据本身的分布特点，而且...; 于海涛; 关键词：数据挖掘分层抽样网格聚类; 文献传递

基于多模态输入的对抗式视频生成方法被引量：4: 2020年; 视频生成是计算机视觉和多媒体领域一个重要而又具有挑战性的任务.现有的基于对抗生成网络的视频生成方法通常缺乏一种有效可控的连贯视频生成方式.提出一种新的多模态条件式视频生成模型.该模型使用图片和文本作为输入,通过文本特征编码网络和运动特征解码网络得到视频的运动信息,并结合输入图片生成连贯的运动视频序列.此外,该方法通过对输入图片进行仿射变换来预测视频帧,使得生成模型更加可控、生成结果更加鲁棒.在SBMG(single-digit bouncing MNIST gifs),TBMG(two-digit bouncing MNIST gifs)和KTH(kungliga tekniska h?gskolan human actions)数据集上的实验结果表明:相较于现有的视频生成方法,生成结果在目标清晰度和视频连贯性方面都具有更好的效果.另外定性评估和定量评估(SSIM(structural similarity index)与PSNR(peak signal to noise ratio)指标)表明提出的多模态视频帧生成网络在视频生成中起到了关键作用.; 于海涛杨小汕徐常胜; 关键词：卷积神经网络

一种基于深度强化学习优先提取的汽车纵向多态控制方法: 本发明公开了一种基于深度强化学习优先提取的汽车纵向多态控制方法，其步骤包括：1定义汽车行驶的状态参数集s和控制参数集a；2初始化深度强化学习参数，并构建深度神经网络；3定义深度强化学习奖励函数以及优先提取规则；4训练深度...; 黄鹤吴润晨张峰王博文于海涛汤德江张炳力

Rough集理论在数据约简中的应用被引量：4: 2004年; Rough集是由Z.Pawlak于1982年提出的,它是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具。它能有效地分析不确定,不精确,不一致等各种不完备信息。其优点是无需任何关于数据的初始的或附加的信息,如统计学中的概率分布。而随着数据库系统中所包含的信息量地扩大,人们越来越认识到信息系统中数据急度膨胀的危害性,因此人们对数据进行约简的要求也越来越强烈。本文主要介绍Rough集的基本理论在数据约简中的应用。; 于海涛; 关键词：数据约简

一种基于模糊深度强化学习的自动泊车方法: 本发明公开了一种基于模糊深度强化学习的自动泊车方法，其步骤包括：1构建模糊动作网络，输出控制指令从而建立样本池集合；2搭建模糊评价网络用于训练模糊动作网络；3搭建目标模糊评价网络与目标模糊动作网络，用于训练模糊评价网络；...; 黄鹤张润张炳力郭伟锋沈干于海涛姜平; 文献传递

跨模态视觉内容生成: 跨模态视觉内容生成是指通过多种模态信息的输入完成视觉内容的生成，它同时涉及多个领域，如计算机视觉、自然语言处理，因此它的实现需要依靠深度学习、图片生成、文本特征编码等多种基础技术。视觉内容包括图片、视频等形式。目前的文本...; 于海涛

一种基于深度强化学习优先提取的汽车纵向多态控制方法: 本发明公开了一种基于深度强化学习优先提取的汽车纵向多态控制方法，其步骤包括：1定义汽车行驶的状态参数集s和控制参数集a；2初始化深度强化学习参数，并构建深度神经网络；3定义深度强化学习奖励函数以及优先提取规则；4训练深度...; 黄鹤吴润晨张峰王博文于海涛汤德江张炳力; 文献传递

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于海涛