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一類智能優化算法的改進及應用研究
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智能優化算法以其解決實際問題的有效性而快速發展起來,憑借著算法簡單、容易實現、易與其他學科相結合等優點,智能優化算法被越來越多的專家與學者所認可并應用。首先,本書闡述了優化理論的相關內容,然后對智能優化算法進行綜述,并重點介紹了粒子群優化算法與和聲搜索算法。其次,將局部尋優能力較好的變尺度法與粒子群算法結合,提出了基于變尺度的粒子群優化算法,同時將其應用于非線性方程組的求解。然后,將改進后的算法應用于偏微分方程的求解中,將傳統的有限差分法進行改進,并與改進后的粒子群算法進行結合求解偏微分方程,通過數值算例對其進行驗證。再次,將和聲搜索算法與局部搜索能力較好的變尺度法相結合,提出了基于變尺度的和聲搜索算法。通過數值實驗驗證改進后的算法尋優能力較強,魯棒性較好,而且方法容易實現。最后,探討了將微分方程轉化為變分問題的方法,將求解微分方程的權余量方法與標準粒子群算法進行結合,提出了一種新的求解優化問題的方法。同時,在結合傳統的最小二乘近似解法與粒子群算法的基礎上,提出了結合粒子群算法和最小二乘法求解變分優化問題的新方法。給出改進思路、計算流程后,通過仿真實驗發現改進的兩種變分優化算法有較強的適用性。

齊微 ·數據庫 ·7.1萬字

計算機視覺與深度學習實戰:以MATLAB、Python為工具
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本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰案例(含可運行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識別、英文字符文本識別、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學習的汽車目標檢測、基于計算機視覺的自動駕駛應用、基于深度學習的視覺場景識別、基于深度特征的以圖搜畫、基于CNN的字符識別、基于CNN的物體識別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時間序列分析、基于深度學習的以圖搜圖技術、基于YOLO的智能交通目標檢測等多項重要技術及應用,涵蓋了數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,并延伸到了深度學習理論及其應用方面。工欲善其事,必先利其器,本書對每個數字圖像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材,并以MATLAB、Python為工具詳細講解了實驗的核心程序。通過對這些程序的閱讀、理解和仿真運行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內容,并且更加熟練地掌握計算機視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。

劉衍琦 詹福宇 王德建 ·數據庫 ·14萬字

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