交互式遗传算法中收敛性及用户评估质量的提高

交互式遗传算法（IGA）有一个明显的缺点，即用户在交互过程中，对每代的所有个体都要进行评估，当个体的数量较大，进化代数较多时，用户容易疲劳。针对这一问题本文提出了三种解决方法：第一，利用粗糙集（rough set)理论作为信息提取技术，有效地提高交互式遗传算法的收敛性，降低进化代数。第二，引进一个自主式遗传操作过程，以缓解用户在交互过程中的疲劳性。第三，利用相似距离值这个新概念提高用户对个体评估的精确度。最后在人脸图形上进行实验的结果表明，本文所提的三种方法可以有效的缓解交互式遗传算法过程中用户疲劳问题。     

基于"维量"思想的人工情感模型

借鉴心理学中情感的“维量”分析思想 ,论文提出人工情感模型。该模型的处理对象是人们用来表达情感的形容词 ,如“美丽的” .采用语义量化实验和因子分析的方法建立情感空间 ,并分析情感空间的相似性度量方式 ;抽取图像的感性特征建立特征空间 ,采用支持向量机算法将图像从特征空间映射到情感空间 ,在情感空间内实现图像的情感检索 ,取得了较好地实验结果     

高层建筑与节能技术设计分析

本文叙述了高层建筑节能与气候、地理条件的关系，进一步分析了高层建筑与节能设计应为设计之重。     

FKCN优化的RBF网络在降水量预测中的应用

旱涝灾害的预测预报是目前世界上公认的难点问题之一,它不仅具有重要的现实意义,同时在理论上也是一个典型的非偏差时间序列预测问题.而降水量是影响旱涝灾害的一个重要因素.该文采用FKCN优化的RBF网络对安徽省蚌埠市汛期的降水量进行了预测,针对降水数据的特点,提出了一种简单有效的数据预处理方法,取得了较好的实验结果.     

自适应径向基函数神经网络

文章根据隐节点对整个网络输出贡献的相对大小 ,提出删除策略 ,并结合资源分配网络的增长规则 ,使得径向基函数神经网络的隐节点在学习过程中可以自适应地增加或删除 ,从而形成一个网络资源较少、结构紧凑的自适应径向基函数神经网络。将该网络应用于函数拟合和非线性时间序列预测 ,取得较好的效果     

一种双层情感图像检索模型

随着信息技术的迅猛发展,情感信息处理已成为21世纪人工智能领域所面临的重要挑战之一。借鉴认知心理学、绘画艺术和服装设计的研究成果,本文提出了一种双层情感图像检索模型。在该模型中,借鉴心理学中的“维量”思想,建立情感空间;同时,抽取图像中较容易引起情感变化的特征作为图像的视觉特征,建立图像的特征空间;另外,本文还提出了情感注释的思想,采用支持向量机的方法建立图像的低层特征空间到用户的高层情感空间之间的映射,自动注释用户未曾评估的图像,实现了图像情感注释,在情感空间进行公共情感检索,快速获得用户情感信息,在此基础上,采用可视化交互式遗传算法实现因人而异的个性化情感检索,该模型应用于风景和服装图像的情感检索,取得了较好的实验结果。