张航
- 作品数：7 被引量：12H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于量子行为粒子群算法的微型飞行器三维路径规划
- 提出一种基于量子行为粒子群优化算法(QPS0)的飞行器三维路径规划。该方法首先将三维坐标数据通过坐标变换和离散有限平面的方法化简为一维数据,然后建立新地图和粒子适应度函数,适应度函数决定了静态和动态壁障的适应值,最后通过...
- 张航刘梓溪
- 关键词：量子行为粒子群优化算法三维路径规划
- 文献传递
- 基于多层分块的异常行为检测算法被引量：2
- 2015年
- 为了快速高效地实现复杂场景下的异常行为检测,提出了一种基于多层分块的异常行为检测算法。首先对训练集中的图片进行多层分块处理;然后对图片中的各个分块进行多维光流特征提取,经过特征融合生成相应的描述向量,用于构建正常字典;最后基于正常字典对测试样本进行稀疏重建代价(SRC)的计算来分析数据的异常度。实验是在两个标准视频集上进行的,实验结果证实了提出算法的有效性。与当前流行算法PSO-SFM相比识别效果有提升,针对数据集PETS 2009的异常检测结果提升了1%。
- 赵飞翔张航何小海熊淑华
- 关键词：分块处理
- 基于量子行为粒子群算法的微型飞行器三维路径规划被引量：7
- 2013年
- 提出一种基于量子行为粒子群优化算法(QPSO)的飞行器三维路径规划。该方法首先将三维坐标数据通过坐标变换和离散有限平面的方法化简为一维数据,然后建立新地图和粒子适应度函数,适应度函数决定了静态和动态壁障的适应值,最后通过量子行为粒子群优化算法获得一条全局最优路径。该方法模型简洁,需调整参数少,仿真实验验证了算法的有效性。
- 张航刘梓溪
- 关键词：量子行为粒子群优化算法三维路径规划
- 基于量子行为粒子群算法的微型飞行器三维路径规划
- 本文提出一种基于量子行为粒子群优化算法(QPSO)的飞行器三维路径规划.该方法首先将三维坐标数据通过坐标变换和离散有限平面的方法化简为一维数据,然后建立新地图和粒子适应度函数,适应度函数决定了静态和动态壁障的适应值,最后...
- 张航刘梓溪
- 关键词：微型飞行器路径规划数值仿真量子行为粒子群算法
- 文献传递
- 基于QPSO算法优化的RBF神经网络设计
- 提出基于QPSO算法优化的RBF神经网络.此网络的核心算法是将RBF神经网络的参数组成1个向量,构造成QPSO算法中的粒子,由此在可行范围内搜索一组使网络均方误差最小的最优解.实例仿真部分分别用优化前后的网络对Legen...
- 刘梓溪张航
- 关键词：RBF神经网络量子行为粒子群算法函数逼近
- 文献传递
- 基于QPSO算法优化的RBF神经网络设计
- 提出基于QPSO算法优化的RBF神经网络。此网络的核心算法是将RBF神经网络的参数组成1个向量,构造成QPSO算法中的粒子,由此在可行范围内搜索一组使网络均方误差最小的最优解。实例仿真部分分别用优化前后的网络对Legen...
- 刘梓溪张航
- 关键词：QPSOPSO函数逼近
- 文献传递
- 基于QPSO算法优化的RBF神经网络设计被引量：3
- 2013年
- 提出基于QPSO算法优化的RBF神经网络。此网络的核心算法是将RBF神经网络的参数组成1个向量,构造成QPSO算法中的粒子,由此在可行范围内搜索一组使网络均方误差最小的最优解。实例仿真部分分别用优化前后的网络对Legendre函数进行函数逼近。研究结果表明:经过优化的RBF网络与传统RBF网络相比具有计算精度高、收敛速度快的优点。
- 刘梓溪张航
- 关键词：QPSORBFNNPSO函数逼近
