一种求解交通网络中最短路径问题的人工蜂群算法

用人工蜂群算法解决寻找时间依赖网络中两点之间的最短路径问题,针对时间依赖网络中先入先出网络的特性,改进原算法中的路径选择策略,以优化生成的个体质量.该算法使用的策略为每个个体(即每条路径)添加一张散列表,用于记录搜索路径时遇到的路段,通过查找该表可发现当前个体的更优解.实验结果表明,该改进方法能有效提升算法最终解的质量,并极大缩短运行时间.

基于深度残差收缩网络的校园垃圾图像分类

针对现实生活中垃圾分类知识普及不够,许多城市和学校都面临着垃圾分类困难的问题,利用神经网络对分类问题的高效性和准确性,通过一种基于ResNet网络和SENet网络的深度残差收缩网络实现垃圾图像分类。通过对Garbage数据集进行筛选得到实验所需数据集,并对ResNet进行改进,将SENet和软阈值化操作加入ResNet结构中。实验结果表明,该方法通过网络训练和超参数调整,得到了较好的识别率,在校园垃圾分类中获得了较好的识别效果,具有一定可行性。