基于谱域超图卷积网络的交通流预测模型

针对传统图结构难以对节点间的隐含复杂关联关系建模的问题,利用超图对交通流数据进行高阶表示,提出基于谱域超图卷积网络的交通流预测方法。首先,通过动态超边刻画数据特征层面的关系,利用谱域超图卷积,包括基于傅里叶和图小波的超图卷积及门控时序卷积,在多尺度上提取交通流的时空特征,实现端到端的节点级交通流预测。然后,采用北京市以及美国加利福尼亚州真实历史数据集进行预测实验。消融实验通过孤立和重构网络模型验证了所提方法的有效性。全时段和早高峰交通流预测的实验结果表明,该方法预测准确率高于目前主流交通流预测模型。

基于节点采样的子结构代表层次池化图卷积网络模型

为解决目前基于节点采样的图池化方法中所存在的评估节点重要性的策略过于简单以及子结构特征信息大量丢失等问题,提出了基于节点采样的子结构代表层次池化模型(sub-structure representative hierarchical pooling model based on node sampling,SsrPool)。该模型主要包括子结构代表节点选择模块和子结构代表节点特征生成模块2个部分。首先,子结构代表节点选择模块同时考虑了节点特征信息以及结构信息,利用不同方法评估节点重要性并通过不同重要性分数协作产生鲁棒的节点排名以指导节点选择。其次,子结构代表节点特征生成模块通过特征融合保留局部子结构特征信息。通过将SsrPool与现有神经网络相结合,在不同规模公共数据集上的图分类实验结果证明了SsrPool的有效性。

基于改进Fisher准则的深度卷积神经网络识别算法

为了有效利用深度学习技术自动提取特征的能力,并解决当训练样本量减少或者迭代次数降低时识别性能急速下降的问题,提出了基于Fisher准则的深度学习算法.该方法在前馈传播时,采用卷积神经网络自动提取图像的结构信息等特征,同时利用卷积网络共享权值和池化、下采样等方法减少了权值个数,降低了模型复杂度;在反向传播权值调整时,采用了基于Fisher的约束准则.在权值的迭代调整时既考虑误差的最小化,又同时让样本保持类内距离小,类间距离大,从而使权值能更加快速地逼近有利于分类的最优值,当样本量不足或训练迭代次数不多时可有效地提高系统的识别率.大量的实验结果证明:该基于Fisher准则的混合深度学习算法在标签样本不足或者较少训练次数的情况下依然能达到较好的识别效果.

遗传算法在优化问题中的应用研究进展

分析了传统优化方法的局限性，阐述了遗传算法的基本思想和特点，综述了遗传算法在函数优化领域的主要成果，并指出需要进一步研究的工作。

基于肤色模型和重心模板的人脸检测

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一种动态的人脸三分图分布模型,并以不同条件下的大量人脸图像样本作为统计数据建立了一个人脸规则知识库,用来判定过滤后的区域是否为人脸．实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能快速检测出不同光照、不同大小和有一定旋转角度的人脸．

基于Softplus激活函数和改进Fisher判别的ELM算法

在极限学习机(extreme learning machine,ELM)网络中,对可加型隐单元的激活函数通常选择的是Sigmoid函数.因此,首先提出一种新型修正线性函数的近似平滑函数Softplus来替代它.Softplus激活函数因为更接近生物学的激活模型且具有一定的稀疏能力,可进一步优化网络性能.其次,为了使ELM算法训练的网络具有更好的分类性能,考虑了类内距和类间距的约束,提出了基于改进Fisher判别约束的ELM算法,从而使解析求得的输出权值更加利于分类,进一步改进了识别性能.最后,在手写数字库和人脸库上的实验证明了改进ELM算法的可行性和优越性.

几种随机搜索算法的比较研究

常用的随机搜索算法主要包括模拟退火算法、遗传算法、进化策略。由于这些算法求解时不依赖于梯度信息，其应用范围较广，尤其适用于传统搜索方法解决不了的大规模复杂问题。本文首先介绍了三种算法的思想，然后对它们进行了比较，探讨了其并行实现方案，并指出了需进一步研究的方向。

基于深度视频的人体行为特征表示与识别

深度视频中的人体行为的识别研究主要集中在对深度视频进行特征表示上,为了获得具有判别性的特征表示,首先提出了深度视频中一种基于表面法向信息的局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子作为初级特征,然后基于稀疏表示模型训练初级特征字典,获取初级特征的稀疏表示,最后对用自适应的时空金字塔划分的若干个子序列使用时空池化方法进行初级特征与稀疏系数的规格化,得到深度视频的高级特征,最终的特征表示实现了深度视频中的准确的人体行为识别.在公开的动作识别库MSR Action3D和手势识别库MSR Gesture3D上的实验证明了本文提出的特征表示的有效性和优越性.

自然数编码遗传算法的最优群体规模

选择适当的群体规模是使用遗传算法面临的首要问题．对于给定字符串长ｌ，当采用自然数编码时，从理论上证明了遗传算法的最优群体规模的存在性，给出了相应的计算方法。

GATS混合算法及其收敛性研究

通过对遗传算法和 tabu Search算法的优势和不足分析 ,提出一种将二者混合使用的求解优化问题的算法。该算法以遗传算法为基础 ,用遗传算法作全局搜索 ,用 tabu Search算法作局部搜索 ,改进遗传算法的计算结果。最后 ,利用马尔可夫链理论证明了混合算法的全局收敛性 。

基于遗传算法的约束优化方法评述

用遗传算法求解无约束优化问题已经取得了成功 ,但如何处理有约束优化问题是其面临的问题之一 .目前处理这一问题没有一致适用的方法 ,最常用的处理约束方法是惩罚函数法 ,也有一些其它方法 .本文对近几年出现的几种方法进行了介绍 ,并评述了它们的优缺点 .

大型复杂结构优化问题的遗传算法

大型结构的整体优化问题一般具有多目标、多约束和多混合变量的特点，自由度多达千计，其算法的速度和效率是问题的关键所在．遗传算法是求解大规模函数优化问题的有力工具，在复杂结构的优化设计问题中得到广泛应用．本文介绍了遗传算法的基本思想、特点，阐述近年来遗传算法在结构优化设计及其相关领域的应用现状和重要发展．

基于组合特征判别分析的三维人脸识别算法

针对人脸识别中特征表示与提取问题,提出了一种新颖的基于组合特征判别分析的三维人脸识别算法.该算法首先使用基于非均匀网格重采样的方法对所有三维人脸做规格化处理,使三维人脸具有统一的点数和拓扑结构;其次,以先分段、再重叠的形式将原本一维向量表示组织为二维矩阵表示,然后使用二维线性判别分析方法(2DLDA)对获得的数据进行特征抽取.这种方法在避免图像信息的丢失、增加组合特征的同时,理论上也能避免单纯使用线性判别分析(LDA)进行特征抽取时容易出现的小样本问题.在BJUT-3D大规模三维人脸数据库上的实验表明,本方法取得了良好的识别效果.

基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略及其应用

为了提高遗传算法的局部搜索能力,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,通过分析2者的优势和不足,提出了一种将2者混合使用的求解优化问题的方法．本算法用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,得到满意的计算结果．同时,为抑制早熟现象,避免收敛到局部最优点,提出了一种应对策略．实验结果表明,该算法在计算速度和计算结果方面都有改进．

应用遗传算法求解多目标0-1规划问题

遗传算法是求解大型优化问题非常有效的算法。本文提出一种多目标规划问题适应性值的定义方式，利用遗传算法用于０－１规划问题的天然优越性，首次尝试用遗传算法求解多目标０－１规划问题。实验表明，本文的算法有很好的计算效果。这些算法已经集成到一个０－１规划的软件包中。

大坝浇筑进度可视化系统

讨论了基于Qt应用程序开发框架和OSG图形引擎应用程序设计接口的浇筑仿真系统的开发方法,实现了某混凝土坝浇筑过程的可视化仿真.在技术层面上,提出了对大坝整体模型进行三维裁剪来得到不同浇筑时期大坝的模型的方法,避免了以往工程仿真中手工对不同时期分别进行建模的方法.此方法完全根据施工采集的高程数据来生成对应的浇筑情况;二维可视化也是用同样的思路来动态模拟浇筑状况,同时将温度、应力场散乱点数据重建为网格,与二维仿真有机的融合在一起.最后给出了研究结果.

人脸特征点跟踪及夸张人脸动画系统

为了研究视频中人脸特征点的跟踪问题,根据人脸特征点的不同特征,提出了不同的跟踪方法.对于眉都等特征点,利用光流跟踪方法,用拉普拉斯金字塔图代替了通常的灰度图作为光流输入图,减少了累积误差,提高了光流跟踪的准确性;对于嘴部特征点,将光流与弹性图匹配相结合,通过光流预先得到大致位置,减小了弹性图匹配时的搜索范围,提高了跟踪速度;对于眼部特征点,采用图像二值化方法进行跟踪.通过MPEG-4机制将跟踪到的运动数据克隆到系统根据真实人脸特点生成的夸张人脸上进行动画,具有很强的娱乐色彩.

基于自适应权值稀疏典型相关分析的人脸表情识别算法

为解决当变量个数较多时,典型相关分析方法不能给出一个稳定模型的问题,提出了一种基于自适应权值的稀疏典型相关分析的人脸表情识别方法.稀疏典型相关分析通过附加一个系数收敛的约束,使基向量中的某些系数收敛为0,因此,就能去掉一些对表情识别没有用处的变量.同时,由于通常的稀疏典型相关分析求解中,稀疏权值的选择是固定值,会产生一些误差,故利用自适应权值的方法来降低在求解稀疏典型向量时产生的误差.在Jaffe和Cohn-Kanade人脸表情数据库上的实验结果,进一步验证了该方法的正确性和有效性.

并行遗传算法

本文通过分析遗传算法的执行过程,指出使遗传算法适用于并行计算的关键是如何使选择过程并行进行,因此提出了选择过程的并行计算方法,并在此基础上研究了并行遗传算法的各种设计方案.

基于GATS混合策略的多目标优化算法

用遗传算法求解多目标优化问题的难点在于适应值函数难以定义。本文提出一种定义多目标优化问题适应值函数的方式 ,使遗传算法不仅满足于得到一个决策方案 ,而是以得到问题的全部非劣解为目标 ,最终的决策方案由决策人根据自己的偏好来决定。同时为避免提前收敛现象 ,本文根据遗传算法和 Tabu Search算法自身的特点 ,通过对二者的优势和不足进行分析 ,提出一种将二者混合使用的求解多目标优化问题的策略。它以遗传算法为基础 ,用遗传算法作全局搜索 ,用 Tabu Search算法作局部搜索 。