基于贝叶斯优化算法的脸面特征向量子集选择

1 引言近年来,人脸识别作为图像分析和理解最成功的应用之一,受到研究人员广泛的关注。脸部特征抽取选择是人脸识别关键问题之一。现有的脸面特征抽取主要有两类,一类是基于局部几何特征的系统,一类是基于整体模版匹配的系统。在基于局部几何特征的系统中,通过检测眼睛,鼻子,嘴等面部特征和它们之间的相互关系(距离,面积,角度)来描述脸面。这种方法可以有效降低数据量,但是目前脸面特征的检测和测量技术还不能满足这种方法的要求。基于整体模     

基于自适应蜂群优化的DBSCAN聚类算法

针对传统的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise，DBSCAN）聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题，以及人工蜂群优化算法（Artificial Bees Colony，ABC）后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷进行了研究，提出一种基于自适应人工蜂群优化DBSCAN的聚类算法IABC-DBSCAN。该算法将截断选择机制与锦标赛选择机制相结合，提出一种截断-锦标赛选择机制（Truncation-Championship Selection Mechanism，TCSM），以增强种群多样性、避免跟随蜂选择蜜源陷入局部最优的缺陷；提出一种自适应步长策略（Adaptive Step Strategy，ASS）动态调整跟随蜂的搜索方式，以提高算法局部搜索能力和聚类速度；根据改进的IABC算法动态调节DBSCAN算法中的最优参数，将蜜源位置对应[ε]邻域，蜜源的适应度大小对应DBSCAN的聚类效果，并在多种测试函数和数据集上进行验证。实验结果表明，该算法不仅有效克服ABC和DBSCAN算法的缺陷，且正确率和召回率均有较大提高。     

贝叶斯优化算法的发展综述

介绍了贝叶斯优化算法,并针对不同的优化问题,结合经典优化方法提出的层次BOA算法、多目标层次BOA算法以及递进BOA算法,对贝叶斯优化算法的算法设计、理论分析和应用研究做了全面的总结.深入地探讨了贝叶斯优化算法计算量大,难以建立精确概率模型及扩展应用领域等问题.     

基于贝叶斯优化算法的入侵检测技术研究

针对目前的入侵检测技术误警率和漏警率较高,提出了一个优化的贝叶斯算法,通过引入滑动窗口技术改善入侵检测的实时性。该文利用贝叶斯优化算法对对Probe、DoS、U2R、R2L测试集进行实验仿真比较,结果表明：该算法能很好完成入侵检测分类：该算法能提高入侵检测正确率。     

一种故障诊断的贝叶斯优化算法研究*

提出一种基于改进贝叶斯优化算法的故障模式聚类算法,通过结合贝叶斯优化算法中的先验知识来提高算法的可靠性和全局收敛性。将改进的优化算法应用到高维数据最优统计聚类分析中,可快速优化聚类参数,得到全局最优解。以飞行控制系统操纵面的故障诊断为例进行仿真验证,结果表明该算法结构简单、故障识别可靠。     

基于贝叶斯优化算法的多机协同空战决策仿真

多机协同空战是未来空空作战的重要形式,空战智能决策是空战研究的核心内容之一.根据多机协同的特点和空战智能决策的要求,首先构造多机协同空战的自主优势矩阵,并在此基础上依据多人冲突理论分别对和红蓝双方以及本机编队进行权重分配,由此得到多机协同空战的整体优势矩阵.然后给出了贝叶斯优化算法并应用此算法对该模型进行了优化分析,实现了多机协同空战的空战智能决策.仿真实例证明贝叶斯优化算法收敛速度快,能够收敛到全局最优解,能有效地解决多机协同空战中的空战决策问题.     

一种环境辨识记忆动态贝叶斯优化算法

为了使贝叶斯优化算法（BOA）具有动态优化能力,提出了基于环境辨识的记忆策略（EIMS）。该策略利用概率模型对优良解的描述能力,简化了记忆管理过程并减少了记忆所占内存空间。设计了最优个体+采用平均的环境辨识算法。实验结果表明,通过对历史信息的记忆和利用,EIMS能够使BOA有效求解动态优化问题,算法的性能在循环、循环+噪声以及随机动态环境下均显著优于重启式BOA。     

一种实数编码多目标贝叶斯优化算法

提出了一种采用基于决策树概率模型表示各变量之间条件相关性的分布估算算法:实数编码多目标贝叶斯优化算法(RCMBOA)。通过构建这样的概率模型,继而对模型进行抽样以产生新个体。再对生成的新个体进行变异操作,以提高算法的搜索能力,增加种群的多样性。这种生成新个体的方法结合非劣分层与截断选择机制,可以很好地逼近多目标问题的Pareto前沿。同时,在进行截断选择时,每次只删除一个排挤距离小的个体,之后重新估算个体的排挤距离,以获得分布均匀的非劣解集。对于约束多目标优化问题,算法采用带约束支配关系判别个体的优劣。用该算法对8个较难的测试问题进行了优化计算,获得的非劣解集与NSGA-II算法得到的相比,非劣解集的质量更高,分布更为均匀。计算结果说明RCMBOA是一种有效、鲁棒的多目标优化算法。     

基于改进斑点鬣狗优化算法的同步优化特征选择

针对传统支持向量机(SVM)在封装式特征选择中分类精度低、特征子集选择冗余以及计算效率差的不足,利用元启发式优化算法同步优化SVM与特征选择.为改善SVM分类效果以及选择特征子集的能力,首先,利用自适应差分进化(DE)算法、混沌初始化与锦标赛选择策略对斑点鬣狗优化(SHO)算法改进,以增强其局部搜索能力并提高其寻优效率...     

一种新的基于进化策略的多目标优化算法

用进化策略求解多目标优化问题时,为了提高解在决策变量空间中的搜索能力和保证Pareto前沿的多样性,提出了一种新的基于进化策略的多目标优化算法。运用自适应变异步长的进化策略,使解在决策变量空间中进行全局和局部搜索;并引入非劣解按一定比例进入下一代的方法,使完全被占优的个体有机会参与到下一代的繁殖,保持了解在Pareto前沿的多样性。该算法在保证解在决策空间多样性的同时,也保持了Pareto前沿的多样性。仿真实验表明,该算法具有良好的搜索性能。     

函数优化的遗传算法策略优选

为了提高函数优化的准确性和效率,提出一种基于表达式构造的函数聚类和策略优选的方法.使用英国Sheffield大学开发的Matlab遗传算法工具箱(GATBX)设计不同的算法策略,对随机选取的3种常见的函数构造因子按不同比例组合得到的不同模式进行了策略试算,以收敛率、平均截止代数及截止代数分布熵作为由主到次的性能评价指标来优选策略,并归纳出规则.最后利用4个具有试验模式的数值函数验证了规则的有效性.     

基于改进贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法

CNN框架中,如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。提出一种基于改进的贝叶斯优化算法的CNN超参数优化方法。该方法使用改进的汤普森采样方法作为采集函数,利用改进的马尔可夫链蒙特卡罗算法加速训练高斯代理模型。该方法可以在超参数空间不同的CNN框架下进行超参数优化。利用CIFAR-10、MRBI和SVHN测试集对算法进行性能测试,实验结果表明,改进后的CNN超参数优化算法比同类超参数优化算法具有更好的性能。     

云数据中心基于贪心模式的虚拟机选择算法

针对如何从云数据中心的异常物理主机中选择出候选迁移虚拟机列表是虚拟机迁移中的问题，提出了基于贪心模式的虚拟机选择算法(GAO-VMS)。GAO-VMS每次都选择那些目标函数最优的虚拟机作为标准来迁移，形成候选迁移虚拟机列表,它有三类贪心模式：最大能量降低消耗策略(MPR)、最小迁移时间及能量消耗均衡策略(TPT)、最小每秒百万条指令数虚拟机请求策略(VVM)。使用CloudSim模拟器作为GAO-VMS的仿真环境。仿真结果表明：与常见的虚拟机迁移策略相比较，GAO-VMS使得云数据中心的能量消耗减少了30%~35%,虚拟机迁移次数减少了40%~45%，服务等级协议(SLA)违规率以及SLA违规和能量消耗联合指标只有5%的增加。GAO-VMS策略可用于企业构造绿色云计算中心。     

基于新的森林优化算法的特征选择算法

针对传统的基于森林优化算法的特征选择算法在初始化阶段、候选森林生成阶段和更新阶段存在的问题,提出了一种新的基于森林优化算法的特征选择算法。该算法在初始化阶段采用皮尔森相关系数和L1正则化方法代替随机初始化策略;在候选森林生成阶段,采用优劣树分开和差额补足的方法解决优劣树不完备问题;在更新阶段,将与最优树精度相同但维度不同的树木添加到森林中。在实验中,所提算法采用与传统的基于森林优化算法的特征选择算法相同的实验数据和实验参数,分别测试了小维度、中维度和大维度数据。实验结果表明,在2个大维度数据和2个中维度数据上,所提算法的分类精度和维度缩减能力均高于传统的基于森林优化算法的特征选择算法。实验结果验证了所提算法在处理特征选择问题的有效性。     

一种改进的基于遗传禁忌优化的NB算法*

针对传统朴素贝叶斯分类模型应用过程中存在的特征项冗余问题,使用遗传禁忌算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提出了一种改进的朴素贝叶斯分类方法来解决用户模板中存在的单类别词汇问题。经实验证明,该方法比传统的朴素贝叶斯分类模型具有更好的鲁棒性和分类性能。     

基于贝叶斯优化的无标签网络剪枝算法

针对深度神经网络（DNN）的参数和计算量过大问题,提出一种基于贝叶斯优化的无标签网络剪枝算法。首先,利用全局剪枝策略来有效避免以逐层方式修剪而导致的模型次优压缩率;其次,在网络剪枝过程中不依赖数据样本标签,并通过最小化剪枝网络与基线网络输出特征的距离对网络每层的压缩率进行优化;最后,利用贝叶斯优化算法寻找网络每一层的最优剪枝率,以提高子网搜索的效率和精度。实验结果表明,使用所提算法在CIFAR-10数据集上对VGG-16网络进行压缩,参数压缩率为85.32%,每秒浮点运算次数（FLOPS）压缩率为69.20%,而精度损失仅为0.43%。可见,所提算法可以有效地压缩DNN模型,且压缩后的模型仍能保持良好的精度。     

基于环境Pareto 支配选择策略的有约束多目标差分进化算法

在处理有约束多目标问题的进化算法中, 目前普遍采用Deb 教授提出的约束占优的直接支配选择策略. 在约束处理中, 优秀不可行解与优秀可行解同样重要, 但在直接支配选择策略中, 不可行解被选择的几率很小. 针对此问题, 设计一种环境Pareto 支配的选择策略, 并基于此提出用于解决有约束多目标问题的差分进化算法. 对经典测试函数进行仿真计算, 结果表明, 与其他算法相比, 所提出的算法具有更高的收敛性和稳定性.

     

融合策略优选和双注意力的单阶段目标检测

目的 特征融合是改善模糊图像、小目标以及受遮挡物体等目标检测困难的有效手段之一,为了更有效地利用特征融合来整合不同网络层次的特征信息,显著表达其中的重要特征,本文提出一种基于融合策略优选和双注意力机制的单阶段目标检测算法FDA-SSD(fusion double attention single shot multibox detector)。方法 设计融合策略优化选择方法,结合特征金字塔(feature pyramid network, FPN)来确定最优的多层特征图组合及融合过程,之后连接双注意力模块,通过对各个通道和空间特征的权重再分配,提升模型对通道特征和空间信息的敏感性,最终产生包含丰富语义信息和凸显重要特征的特征图组。结果 本文在公开数据集PASCAL VOC2007(pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes)和TGRS-HRRSD-Dataset(high resolution remote sensing detection)上进行对比...     

自调整的捕鱼策略优化算法

针对基本捕鱼策略优化算法（FSOA）在优化过程中存在易陷入局部最优、求解高维的复杂优化问题时优化性能不好的不足,对基本捕鱼策略优化算法（FSOA）进行了改进,提出了自调整的捕鱼策略优化算法(ADFSOA)：算法采用时变的搜索半径,每个渔夫可根据自己所处的状态自我调整搜索策略。通过与基本FSOA、RFSOA和标准PSO算法的数值实验对比, 表明了所提算法的优化性能具有显著的优势,可用于求解高维的复杂优化问题。