基于改进K-Means算法的入侵检测方法,王倩,,近年来数据挖掘技术在入侵检测领域的应用越来越多,K-Means算法是聚类算法中一种高效的划分算法,应用广泛,但是基于K-Means聚类算法�
多输入多输出(MIMO)雷达使用了远距分布的阵元,它利用了信号的空间分集增益来获取更多的目标信息。极化是另一种可以提高雷达系统性能的分集方式。当应对隐身目标时,传统的极化雷达在某些观测角度会遭受到较大
针对经典的粒子滤波视频目标跟踪算法进行粒子传播采用随机游走的方式,以及传统颜色直方图无法反映目标空间特征的问题,提出了一种改进的基于颜色的粒子滤波目标跟踪算法。该算法在统计目标二阶颜色直方图的基础上,
目前,在智能交通领域使用深度学习方法进行车辆目标检测已成为研究热点。针对传统机器学习方法的性能易受光照、角度、图像质量等外界因素影响,检测步骤繁琐等问题,通过对当下经典的一阶目标检测模型和二阶目标检测
针对基本粒子群算法具有后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,通过考虑粒子的位置之间的加权作用,对基本粒子群算法进行了改进,提出了一种位置加权的粒子群算法以减小搜索过程中的盲目性。测试函数结果表明,算
今天有群友反馈弱监督目标检测论文少,收集了部分最新的 cap2det谷歌结合文字信息进行弱监督检测.pdf ICCV2019一篇 instance-aware弱监督目标检测CVPR2020 清华大学弱
粒子滤波是一种基于蒙特卡罗和递推贝叶斯估计的滤波方法,在处理非高斯非线性系统的状态和参数估计方面有独到的优势。但是其庞大的计算量和缓慢的速度限制了其在实时系统中的应用。在本文中,介绍了粒子滤波基本原理
针对目前多目标粒子群优化算法的收敛性能和非劣解的多样性不能同时得到满足等缺陷,提出一种基于多策略的多目标粒子群优化算法(Multi-ObjectiveParticleSwarmOptimization
为了改善粒子群多目标优化算法的分布性,引入了聚集密度以进行精英集的更新。其基本思想为:计算群体中每个个体的聚集密度,根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集,采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新
资源受限的项目进度问题是经典的NP-hard问题,在研究以往求解方法的基础上,应用一种新的群智能算法——粒子群算法,对粒子群优化算法的搜索能力进行改进,结合Gbest模型与Pbest模型的优点,提出使
