基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法

【目的】为解决传统萤火虫算法收敛速度慢，特别是对于复杂的优化问题，容易陷入局部最优，从而导致收敛精度低的问题，提出了基于K-means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法。【方法】先将初始萤火虫种群进行K-means聚类，用聚类中心的萤火虫种群为寻优萤火虫，然后以提出的邻域与随机相结合的吸引模型进行寻优，在寻优过程中，还引入自适应步长策略。【结果】在减少算法复杂度的同时保证了算法的全局搜索能力，不仅提高了算法跳出局部最优的能力，还能够让算法在快速收敛的同时提升结果的精度。【结论】实验结果表明，提出的基于K means的邻域结合随机吸引的萤火虫算法，无论是寻优结果的精度和稳定性，还是寻优速度上都有更好的效果。     

基于人体时空骨架特征的图卷积行为识别算法

【目的】为了充分利用动态的人体骨架特征，提高行为识别精度，提出一种基于人体时空骨架特征的图卷积行为识别算法。【方法】首先在空间上确定主关节点，再融合各关节点与主关节点之间的向量和关节点间的骨骼长度，获取瞬时状态下关节点的相对位置关系；然后计算相邻两帧之间由相同关节点构成的时序动作信息来描述运动状态；最后，将时空信息融合到时空图卷积网络中，进行端到端训练。【结果】与时空图卷积网络识别算法相比，在400分类Kinetics行为识别数据集上的Top-1和Top-5指标分别提升了1.78%和1.77%，在NTURGB+D数据集的两个基准上的Top-1分别提升4.13%和2.61%。【结论】提出的基于人体时空骨架特征的图卷积行为识别算法是有效实用的。