基于LBP和CCS-AdaBoost的多视角人脸检测

为了解决多视角人脸检测中多视角导致的人脸结构不同的问题和人脸与非人脸之间的误分类风险不同的问题,检测特征使用局部二值模式(LBP)及统计直方图,人脸非人脸分类器使用可控风险敏感AdaBoost(CCS-Ada-Boost).LBP及统计直方图能够描述多视角的人脸结构;CCS-AdaBoost能够在降低总体的误分类风险的同时最小化分类错误率.实验中,LBP特征的性能在正面人脸检测上比Haar-like特征更好.CCS-AdaBoost分类器在一定条件下也比普通AdaBoost分类器有更好的性能,并且弥补了风险敏感AdaBoost分类器(CS-AdaBoost)对靠近分类边界的样本分类不好的缺陷.最终的多视角人脸检测器在CMU-Profile测试集上获得了满意的结果.该算法实现了鲁棒的多视角人脸检测方法,在相同虚警率下获得比其他人脸检测方法更好的结果,能够有效地解决多视角人脸检测中的2个问题.

基于广度搜索的增量式点云表面重建

将人工智能中广度优先的搜索算法引入散乱点云表面重建领域,借助增量计算思想,基于搜索算法状态不断扩展的特点,渐进均匀地扩展重建整个物体表面.算法以初始三角面片初始化搜索队列,以有向边为搜索元素,借助于八叉树空间划分和搜索约束条件,快速完成最优点评估及三角片重建,具有可视化并行计算、选择性填补空洞以及重建结果与参数弱耦合等特点.实验结果表明,本算法高效、稳定,可以重构任意拓扑结构的二维流形三角形网格.

舰艇技术设计阶段的生命力分析方法

舰艇生命力分析是指根据当前船体和装备的损伤状态,计算舰艇生命力指标值及对应的损伤等级,是进行生命力评估的关键一步。技术设计阶段,舰艇生命力评估对象较多,评估对象之间的功能逻辑关系呈现复杂的网络状,因此以往方案设计阶段使用的损伤树分析方法将不再适用。针对该问题,首先分析了技术设计阶段生命力分析模型的构成,它包含3类分析模型;然后,使用图模型和宽度优先搜索算法构建了第1类分析模型;使用功能树模型构建了第2类分析模型;使用组合合成原则描述了第3类分析模型;最后,通过案例说明了上述分析方法的实用性。该分析方法具有较强的通用性,标准化程度高,为生命力评估系统的模块化开发奠定了理论基础。

基于拓扑搜索的配电网故障重构系统的实现

分析了配网重构两类方式的优缺点,主要研究了集中式配网重构的方法,提出了基于拓扑搜索的配电网故障重构算法.该方法的特点是直观,计算速度快,可得出多种故障恢复方案供调度员选择.同时,也给出最优方案建议.基于该算法,采用VC++6.0编程和图模一体化技术,开发了配网故障重构系统.

舰艇受损舱室的破损模式识别算法

为了方便舰员准确地判断破损进水的舱室,建立仅依赖舰艇姿态信号进行舱室破损模式识别的算法。使用宽度优先搜索以及回溯查找,建立舱室破损模式空间集的生成算法;依据信息熵理论建立识别属性集的权重计算模型;使用基于"垂面距离"的逼近理想解排序法,建立舱室破损模式识别算法。对某船模的破损模式识别进行实船计算,计算结果表明该识别算法准确、客观。

基于粗糙集理论的增量式规则获取

基于粗糙集理论提出了一种新的规则提取算法:基于粗糙集和搜索树的规则提取算法。该算法是以现有规则集中的信息为启发信息,通过对解空间进行宽度优先启发式搜索,产生新规则。以该算法为基础,产生关于新增对象的规则,并对现有规则进行更新。

调度员培训仿真系统中的网络拓扑

提出了一种改进的 DTS拓扑结构的两级搜索算法 ,并着眼于局部搜索效率的提高 ,对厂站拓扑搜索进行了改进 ,减小了全网搜索的概率 .

宽度优先反复加宽及其启发式搜索算法研究

首先针对搜索树中深度固定且目标唯一的寻优问题，指出宽度优先反复加宽的搜索效率要比深度优先反复加深的搜索效率高，基于此，提出了基于宽度优先反复加宽的启发式搜索算法ＩＷＡ＊，算法ＩＷＡ＊是可采纳的。为了保持算法ＩＷＡ＊的搜索效率高于算法ＩＤＡ＊的搜索效率，同时又使算法ＩＷＡ＊的存贮空间复杂度减低，文中基于分层技术，提出了基于深度优先的ＩＷＡ＊算法──ＩＤＷＡ＊。算法ＩＤＷＡ＊也是一个可采纳的启发式搜索算法。

国内信息导航系统中搜索引擎Robot的设计与实现

本文讨论了信息导航系统中搜索引擎Robot的不同搜索策略,根据各种策略的不同特点及国内信息导航系统的信息搜索要求,给出了一种适用于国内信息导航系统的搜索策略及其具体实现方法,并指出了在实现Robot时应引起注意的一些问题。

高通量计算机的图算法优化技术研究

高通量计算机具有高并发、强实时、低功耗等适于大数据计算特点,在单节点上,BFS算法的优化已取得一系列进展。文章对BFS算法的性能进行了系统的评估,优化后的BFS算法在高通量计算机上评价性能为24.26 GTEPS和两路X86构建服务器相比,单节点更具性能优势。