甘肃省自然科学基金(0803RJZA025)
- 作品数：10 被引量：34H指数：4
- 相关作者：李明刘涛郝元宏曹洁刘宗礼更多>>
- 相关机构：兰州理工大学甘肃联合大学甘肃农业大学更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金甘肃省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于SWRL元模型的本体公理建模方法被引量：5
- 2010年
- 针对传统SWRL元模型难以表达规则前件中OWL类实例的问题,提出改进的元模型,采用逻辑运算符连接并区分规则的UML模型中不同的OWL属性和OWL类的实例。为规则设计了基于UMLprofile的建模机制。通过引入horn短句集、描述逻辑等知识表示方式,论证了用描述逻辑对部分基于UML建模的规则形式化的可行性,并给出基于描述逻辑对其形式化的方法。
- 王小龙李明
- 关键词：本体统一建模语言元模型
- 基于多种群粒子群优化算法的主动轮廓线模型被引量：4
- 2008年
- 主动轮廓线模型凹陷边界点的寻优属于动态优化问题,由于其复杂性,传统方法不能准确搜索到最佳边界点。若采用单一的粒子群优化算法求解,不仅耗时,而且容易陷入局部极值。针对以上问题,提出一种多种群粒子群优化算法,并将其应用于主动轮廓线模型的边界寻优过程中。该算法为每个控制点设置一个种群,各种群之间通过共享信息的方式协作寻优,从而避免采用单一PSO算法容易早熟的缺点,同时扩大了控制点的搜索区域,提高了收敛速度。将改进方法与传统方法进行了对比,实验结果证明了改进方法的有效性。
- 李睿郭义戎郝元宏李明
- 关键词：多种群粒子群优化算法蛇模型主动轮廓线模型图像分割
- 基于改进粒子群算法的独立分量分析被引量：4
- 2010年
- 提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速有效地得到BSS的最优解.
- 谭萍李伟娟李明
- 关键词：盲源分离粒子群算法独立分量分析语音信号
- 基于二维最小Tsallis交叉熵和遗传算法的快速图像分割被引量：1
- 2010年
- 针对二维Otsu分割方法在求取最佳阈值时假设部分区域近似为0,降低了分割精度,以及采用的shannon熵因为具有广延性而忽略了两个分割子系统之间的相互作用的问题,提出一种基于二维最小Tsallis交叉熵和微粒群寻优的快速图像分割.利用灰度-梯度直方图并聚类得到有用区域,以具有非广延性的二维最小Tsallis交叉熵为优化函数,采用遗传算法得到最优的二维阈值.实验表明该算法对噪声图像具有良好的分割效果和较强的实时处理能力.
- 魏伟一李战明张国权
- 关键词：图像分割微粒群
- 基于改进混沌遗传算法的人脸特征选择被引量：2
- 2010年
- 针对如何选定PCA特征空间维数的问题,提出了一种基于改进混沌遗传算法的特征选择方法。改进的混沌遗传算法采用两种不同规则的混沌映射,维持了种群的多样性,增强了算法的全局搜索能力。利用改进的混沌遗传算法对PCA变换后的特征向量进行选择,可以快速搜索到最有利于分类的特征子空间。仿真实验表明,该方法不但降低了特征空间的维数,而且获得了比采用其它方法更好的识别性能。
- 谭萍杜文霞李明
- 关键词：人脸识别主成分分析混沌遗传算法
- 粒子滤波融合跟踪方法被引量：3
- 2009年
- 针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计。仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量。相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率。
- 刘宗礼刘涛曹洁
- 关键词：粒子滤波多传感器数据融合目标跟踪
- 改进的交互式多模型跟踪算法被引量：8
- 2009年
- 针对传统交互式多模型算法实行正则滤波的单一化缺点,提出一种改进的跟踪算法。利用卡尔曼滤波匹配系统线性部分,粒子滤波匹配非线性部分,根据匹配深度判断目标遮挡程度,当目标被严重遮挡时,采用迭代的多级粒子滤波方法进行重采样,并结合卡尔曼滤波更新模型概率。实验结果表明,该算法实时性强,能提高模型滤波速度和目标状态的估计精度,缩短计算时间,解决跟踪过程中的遮挡问题。
- 刘涛李明骆瑞玲
- 关键词：目标跟踪卡尔曼滤波粒子滤波交互式多模型遮挡
- 基于智能优化粒子滤波算法的人体运动目标跟踪被引量：1
- 2010年
- 粒子滤波算法应用于目标跟踪时,存在样本贫化和计算量大的问题,提出了一种基于智能优化粒子滤波算法。利用粒子群算法良好的局部寻优和全局寻优能力对重采样之后的粒子集进行操作,使粒子可以智能地合作起来,减轻样本贫化。实验结果表明,该算法实时性强,提高目标状态的估计精度,缩短了计算时间,其滤波性能优于常规粒子滤波算法。
- 张琳李明苑柳青
- 关键词：粒子滤波粒子群算法目标跟踪
- 一种新的特征提取方法及其在模式识别中的应用被引量：4
- 2009年
- 核典型相关分析(KCCA)是一种有监督的机器学习方法,可以有效地提取非线性特征。然而随着训练样本数目的增加,标准的KCCA方法的计算复杂度会随之增加。针对此缺点,提出一种改进的KCCA方法:首先用几何特征选择方法选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS),然后设计了一种提升特征提取效率的算法,该算法按照对特征分类贡献的大小巧妙地选取样本的特征值,进而求出其相应的特征向量,最后将改进的KCCA与支持向量数据描述(SVDD)多分类器相结合用于分类识别。在ORL人脸图像数据库上的实验结果表明,改进的方法相对传统的KCCA方法,在不影响识别率的情况下提高了人脸识别速度,减小了系统存储量。
- 刘宗礼曹洁郝元宏
- 关键词：人脸识别核典型相关分析支持向量数据描述
- 基于加权量子粒子群的分类器设计被引量：2
- 2010年
- 针对支持向量机在大样本情况下训练速度慢的缺点,引入权重最优位置策略改进量子粒子群优化算法,通过改进的Michigan编码方案对语音参数进行编码,构造分类规则适应度函数实现基于加权量子粒子群的分类器设计。在说话人识别中的应用结果表明,该分类器具有较好的抗噪性能和较高的识别速度。
- 李睿李伟娟李明
- 关键词：说话人识别量子粒子群优化分类器
