乔玲玲
- 作品数：4 被引量：22H指数：3
- 供职机构：商丘学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省教育厅科研基金湖南省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于博弈论的D2D通信资源共享算法被引量：4
- 2017年
- 针对目前端对端(D2D)通信资源共享算法无法解决资源利用率和信道干扰之间矛盾的问题,为了改善D2D通信性能,设计一种基于博弈论的D2D通信资源共享算法.该算法将通信系统吞吐量作为目标,通过引入博弈论实现各用户间的通信资源共享,使通信链路之间合理地分配资源,减少信道之间的干扰,提高蜂窝链路的通信质量.与经典D2D通信资源共享算法进行对比实验结果表明,该算法明显提高了D2D通信质量,提升了信道利用率,系统总吞吐量得到大幅度提高.
- 唐亚纯乔玲玲尹向东
- 关键词：信道利用率博弈论信道干扰
- 基于改进遗传算法的图像边缘特征提取被引量：4
- 2016年
- 遗传算法作为一种实用、稳健的优化搜索算法,已经渗透到许多学科及工程领域,在数字图像处理中的应用亦日趋广泛。为了能够快速有效地提取出图像的边缘,对遗传算法的选择、交叉和变异算子分别进行了改进,并将其应用到图像边缘特征提取中。实验结果表明,改进遗传算法在保证有效地提取出边缘的基础上,提高了收敛性能,是一种有效的、可靠的优化算法,具有一定的实用价值。
- 乔玲玲毛晓菊
- 关键词：遗传算法边缘特征提取阈值图像分割
- 基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法被引量：3
- 2016年
- 在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割。改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值。通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求。
- 乔玲玲毛晓菊
- 关键词：图像分割遗传算法阈值
- 结合遗传算法的优化卷积神经网络学习方法被引量：11
- 2017年
- 经典卷积神经网络学习方法采用最陡下降算法进行学习,学习性能受卷积层和全连接层的初始权重设置的影响较大。采用遗传算法生成多组初始权重,经过选择、交叉和变异操作得到最优权重;采用这些权重作为卷积神经网络的初始权重,其学习性能优于最陡下降算法随机选择的初始权重;采用遗传算法生成的多组权重训练多个卷积神经网络分类器,由其构建联合分类器进行分类,可进一步提高分类正确率。实验结果表明,与经典卷积神经网络方法以及常用的支持向量机、随机森林、后向传播神经网络和极速学习机相比,该方法的分类正确率更高。
- 王丽敏乔玲玲魏霖静
- 关键词：卷积神经网络遗传算法
