基于多目标蜂群算法的数据分类方法

为了保证运算时效的同时,提高复杂数据的分类精度,提出了基于多目标蜂群算法和极限学习机的数据分类算法。该方法以最小的特征个数和最高的分类精度为优化目标,利用改进的多目标蜂群算法对数据的特征个数和分类器参数进行寻优,针对多个有代表性的数据集进行仿真,结果表明所提出方法的有效性。     

广西特色海水养殖品种发展现状与展望

随着我国海水养殖业发展日益加速,地方特色海产品养殖已经成为海水养殖业的重要组成部分。本文通过介绍广西几种特色海水养殖品种研究发展的实际情况及相关资料,侧面反映广西近几十年在特色海产品养殖领域取得的研究进展,指出广西特色海水养殖品种产业发展过程存在的一些问题,并对产业未来的可持续发展提出参考建议。     

基于道路势场的智能车辆机动驾驶控制算法

受机器人基于人工势场的路径控制方法的启发,在文献[3]的基础上,提出了车辆机动行驶控制机制。首先,定义了基于停车视距的车辆机动行驶动态目标位置;其次,依据人工势场建模原理构建道路势场;为了平滑车辆行驶路线,采用了贝塞尔（Bezier）曲线车辆轨迹拟合的方法;最后,针车辆系统是典型的非完整控制系统,特车辆运动学模型转换力...     

基于系统动力学的学习绩效模型

首先研究了学习绩效的相关文献,然后以大学英语六级模拟测试为例,对影响学习绩效的因素做了相关调查与分析.在此基础上,引入系统动力学的思想和方法,对大学生的学习绩效进行建模,并通过Vensim软件对模型进行仿真和分析.最后,在对本科生的调查和访谈做了一定分析的基础上提出相关建议.     

基于时频分析和神经网络的水声通信信号识别技术

 水声通信信号识别具有重要的现实意义。传统的识别器是每种调制模式分别设计的检测器,因而运算量随调制模式数量的增加而增加。随着通信技术手段日益更新,调制模式不断翻新,传统识别器已经不能满足快速检测和识别信号的要求,设计统一的特征提取方法以减少检测器的数量非常迫切。从侦收信号的时频分布中提取特征向量,利用人工神经网络对特征向量进行分类,基于此提出了一种新的识别方法。对本文提出的识别器,在使用前增加新的调制模式的样本并重新训练神经网络,使用过程中能实现更多调制模式的识别而不增加运算量。对特征向量的提取方法进行了详细描述,并通过计算机仿真实验,得出了低信噪比时的正确识别概率。     

基于OpenCV组合优化的人脸识别应用平台设计

人脸识别是最符合人的本能且便捷的识别认证方式,在人工智能领域广泛应用,多数的人脸识别的算法很容易受到外界因素的影响,或者要求识别者站在某一固定位置,识别缓慢和准确率不高。本设计实现了一种基于Open CV的人脸识别的应用平台,首先对人的脸部图像进行采集和预处理,通过对算法优化,利用平台的Eigenfaces、Fisherfaces和LBP(local binary patterns histograms)三种用于人脸识别的算法协同多重使用,并在判定人脸识别系统识别到待检测目标的同时再加上限制条件,再结合Qt框架搭建用户界面,实现人脸模块训练和人脸识别的功能。经过测试,系统界面友好,运行稳定,对人脸位置和环境光照变化具有较好鲁棒性,能快速和准确地对人脸实时检测和识别。     

基于仿生鱼群优化方法的机器人队形控制

本文利用人工鱼群优化（AFSO）方法研究了多机器人的队形控制问题。机器人编队可视为寻迹问题,而编队寻迹是不断减小机器人与其期望编队位置之间的平移和角度误差的优化过程。每一个机器人的控制指令可看做是人工鱼群,通过一系列的控制实现期望队形。队形控制策略中包含机器人间的冲突规避行为。本文利用Matlab中的多机器人仿真器MRsim工具进行了仿真,结果表明本文提出的方法具有很高的有效性和效率,适用于各种形式的队形,可以被广泛应用在没有精确系统模型的无线传感器网络中。     

人工实验条件下城市道路重金属含量特征研究

该文通过人工实验方式,在乌鲁木齐市选取6种不同功能区的人行道路面和交通路面作为采样点,采用原子发射光谱法分析了样品中的Cu、Cd、Pb、Zn4种重佥属元素含量。结果表明：不同交通道路路面重金属含量不同,交通密集区的重金属含量在6种功能区中居高,而居民区和行政区域因交通活动较少,重金属含量较少。不同的人行道道路路面的重金属含量特征与交通道路路面相似,但略有不同。人行道路面由于道路清扫率和路面材料的因素使得重金属含量略高于交通路面。     

基于情感识别方法的推荐系统(英文)

随着电子商务的高速发展,推荐系统已成为广大客户选择合意商品的重要工具。目前应用的电子商务推荐方法,依赖于客户的购物素养;而客户在购物中,更重要的影响因素是人的情感。针对这种情况,提出了一种新型的、基于客户情感的推荐系统;给出了该系统的模型、数据结构等。该系统的核心是商品和情感二维叠加空间。实验证明,该系统具有较高的推荐精度和检索速度。     

人工神经网络在膀胱癌诊断中的应用

目的:探讨应用BP神经网络技术建立诊断模型来判断膀胱癌的可行性。方法:153例患者分为训练集和测试集,应用BP神经网络模型,建立人工神经网络诊断模型,然后随机抽样测试样本输入模型进行预测。结果:人工神经网络预测膀胱癌的灵敏度为100%,特异度为92.3%。结论:人工神经网络诊断模型对膀胱癌的判断有良好的诊断性能。