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凸整数规划问题的混合蚁群算法被引量：51: 1999年; 混合蚁群算法是基于群体的一类仿生算法, 适合于解困难的组合最优化问题. 本文对其做适当改进, 用于解凸整数规划问题. 结果表明: 用该算法求目标函数为正定二次型的整数规划问题的最小值, 找到的解比多起始点局部搜索方法好得多,; 林锦朱文兴; 关键词：混合蚁群算法组合优化

利用MISA多目标优化的置信规则库分类算法被引量：1: 2019年; 现有基于置信规则库的分类系统的分类准确率和效率受到系统参数设置以及规则库结构合理性的影响。为了寻找到最佳的参数值和最优的规则库结构,本文结合多目标免疫系统算法(multiobjective immune systemalgorithm,MISA)提出利用MISA多目标优化的置信规则库分类算法。该方法融合特征属性约简思想和差分进化算法思想建立训练模型,采用多目标免疫系统算法对系统复杂度和分类准确率进行多目标优化,从而寻找到分类模型的最优解。在实验分析中,首先将本文提出的置信规则库多目标分类系统MISA-BRM和置信规则库分类系统的实验结果进行对比,从复杂度和准确率两个维度说明本文方法的有效性。同时还将本文方法与现有的其他分类方法进行比较,验证本文方法的可行性和有效性。实验结果表明,本文方法能够有效地对基于置信规则库的分类系统的准确率和复杂度进行多目标优化。; 林锦胡家琛刘莞玲吴英杰; 关键词：多目标优化帕累托优化差分进化自适应网格

一种从涂鸦到仿真山水画的生成算法: 2020年; 基于CGAN思想,本文设计了一个粒度渐进式双层条件生成对抗网络,实现了涂鸦式标签图到中国山水画的生成。所设计的第一层标签图转换网络C2FL-CGAN,将粗粒度涂鸦图转换成细粒度标签图,使之具有更丰富的纹理和布局信息;同时为了解决C2FL-CGAN网络训练数据稀缺问题,提出了一种从山水画细粒度标签图到涂鸦式标签图的自动快速生成方法,构造了“细粒图—涂鸦图”数据集。渐进式网络的第二层引入多尺度特征融合的网络结构MSFF-CGAN,进一步将第一层获得的细粒度标签图用于生成最后的仿真山水画。实验结果表明,该方法生成的仿真山水画布局完整、具有艺术真实感,特有的涂鸦式交互方式具有良好的通用性和应用前景。; 林锦

一种结合CV与GAC模型的物体轮廓提取方法被引量：2: 2014年; 提出一种结合CV模型和GAC模型的方法,通过CV模型中长度项的权值调整,得到图像的两类分割.在此基础上,定义图像新的梯度,让GAC模型在新的梯度值空间搜索,从而得到物体的外部轮廓.在真实彩色图像上的实验结果表明,本算法能够大大改善CV模型在提取目标轮廓时的过分割问题,对物体内部不进行分割,并大大减少物体外部零星的小区域,收敛到目标物体的外部闭合轮廓.; 林锦; 关键词：图像分割活动轮廓模型 CV模型偏微分方程

局部色彩可控的中国山水画仿真生成方法被引量：4: 2021年; 本文针对布局标签图到仿真中国山水画的转换生成问题进行研究,现有的基于条件生成对抗网络(CGAN)的方法存在色彩和语义失真、网络结构参数量较大的问题.针对这些问题,提出一种局部色彩可控的中国山水画仿真生成方法.方法首先提出并设计了一种面向山水画的多语义标签图作为交互方式,根据内容、技法、颜色3个语义层次归纳出山水画中对象的类别,相应地设计了面向手绘山水画原作的多语义标签图的分层分割生成算法,用于构造"手绘山水画-多语义标签图"数据对以作网络训练之用;其次,提出了轻量化的多尺度颜色类别关注的条件生成对抗网络MS3C-CGAN,引入空间自适应归一化残差块、双线性上采样结构简化并重构原有的UC-Net生成器,将生成器的参数量减少了24.45%.对比实验结果表明,本文方法仿真生成的中国山水画更具色彩艺术真实感、语义内容更为准确,同时通过编辑布局标签图可控制生成山水画中植被的色彩,可应用于艺术教育、设计模拟等领域.; 林锦陈昭炯叶东毅

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林锦