何劲松
- 作品数：30 被引量：112H指数：6
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子科学与技术系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信社会学更多>>
- 基于分块的自适应多特征融合目标跟踪被引量：6
- 2013年
- 基于RGB直方图的目标跟踪易受背景相似颜色的影响。针对该问题,提出一种分块的自适应多特征权值融合跟踪算法。采用K-S相似性度量准则对边缘方向直方图(EOH)和RGB直方图的特征权值进行融合,实现目标跟踪。实验结果表明,与单一的RGB或EOH特征跟踪算法相比,该算法的跟踪准确率较高,具有较强的抗遮挡能力。
- 周芳燕唐建何劲松
- 关键词：分块边缘方向直方图
- 基于旋转不变像素相关性的加权中值滤波器被引量：9
- 2010年
- 作为一种典型的非线性滤波器,加权中值滤波器可以通过权值系数调整图像的滤波性能。但是在传统加权中值滤波器中,模板内各个像素都对应唯一的权值系数,没有考虑到滤波模板下像素之间的相关性。因此,将权值与模板下两两像素间相关性对应,提出一种新的加权中值滤波模型。同时考虑到图像旋转、翻转情况下滤波的稳定性,进行对称性设计,降低权值模型复杂度,采用差分进化算法对权值进行寻优。对不同滤波器进行权值寻优实验可以看出,基于旋转不变像素相关性的权值模型具有更好的收敛性;灰度图像和彩色图像脉冲噪声的滤波实验结果表明,其在抑制图像噪声,细节和边缘保护以及彩色图像的色调保持方面,优于传统加权中值滤波算法。
- 李秀玲何劲松
- 关键词：加权中值滤波旋转不变性差分进化
- 模糊相关性文本无关矢量量化说话人辨认研究被引量：1
- 2009年
- 文本无关说话人识别的一个关键问题是寻求一种有效的说话人个性特征量。利用模糊向量内积理论,提出了一种新的物理量:连续特征矢量模糊相关度(CFVFC),以反映相邻特征矢量间的相关性,进而突出说话人的个性特征,并在此基础上研究了新的矢量量化(VQ)说话人识别方法。实验表明CFVFC是一种有效的识别信息,对于干净语音的说话人辨认,可以提高识别系统的识别率;在加噪声情况下,能增强识别系统的鲁棒性。
- 唐建何劲松
- 关键词：说话人辨认文本无关矢量量化
- 基于多策略机制的多模式共生进化算法(英文)被引量：2
- 2003年
- 本文借鉴生物在生态环境中的对某一特定环境压力的多策略机制 ,通过模拟普遍存在的共生现象 ,提出了一种多模式共生进化算法 .该算法主要体现了生物面对生态压力可采用不同策略协同的思想 ,反映了生物在生态环境中进化的多样性和多层次性 .本文将该算法应用于系统跟踪问题 。
- 郑浩然何劲松龙飞王煦法
- 关键词：进化算法共生进化协同进化
- 自组织芯片设计和映射问题的研究被引量：1
- 2008年
- 信息处理算法到芯片的映射是大规模集成电路设计的焦点问题。借助硬件进化(evolvable hardware,EHW)的工作机理,本文研究了另一种全新的信息处理算法的自组织映射方法。考虑到信息处理算法的多样性,以及算法映射对学习机制在数据构造问题上的不同针对性,本文从自适应无损图像压缩硬件实现这一典型的问题出发来考虑和研究算法映射的关键问题。分析指出了现有EHW工作模型存在的不足,提出并探讨了适应度评估机制的计算复杂性、模型的可扩展性以及模型的可移植性3个关键问题,并给出了针对性的解决方案。
- 方潜生王煦法何劲松
- 关键词：硬件进化芯片设计图像压缩进化算法
- 基于自相关函数的决策树算法被引量：3
- 2001年
- 判决精度是归纳学习及其应用领域中所涉及的主要问题 [1 ] .该文根据自相关函数与谱密度函数之间的对应关系 ,提出了一种新的基于自相关函数的决策树归纳学习算法 .实验结果表明 。
- 何劲松施泽生
- 关键词：决策树自相关函数信号处理
- 基于生命期引导的进化控制
- 2002年
- 针对进化算法没有一个明确的引导趋势,导致在求解具体问题时,存在进化速度慢的问题。文章在进化算法中引入基于生命期引导的进化控制时序,使整个进化过程在时序引导下进行。实验结果表明算法的性能得到较大的提高。
- 郑浩然何劲松王煦法
- 关键词：进化算法进化控制遗传算法计算机
- 从熵均值决策到样本分布决策被引量：18
- 2003年
- 为了研究归纳学习的判决精度问题,分析了C4.5算法的不足以及标准算法与亚算法之间争论和妥协的根本原因,从估计训练样本的概率分布的角度出发,给出了一种简单而新颖的决策树算法.基于UCI数据的实验结果表明,与C4.5算法相比,该方法不仅具有比较好的判决精度,而且具有更快的计算速度.
- 何劲松郑浩然王煦法
- 关键词：决策树模式识别参数估计
- 基于概率分布估计算法的进化规划码书设计算法
- 2007年
- 提出一种以最近邻划分变异为搜索策略,并以EP(进化规划)与EDA(概率密度估计算法)相结合的混合进化方法作为搜索引擎的新型码书设计算法.在最近邻划分上,引入最近邻划分控制因子作为进化算法的染色体表示,实现最近邻划分变异,从而改变质心运动轨迹.染色体与矢量同维,编码空间相对较小,并且进化操作易于控制和实现.在混合进化方法中,EDA为EP提供了最优个体的搜索方向,加速了算法的收敛速度.实验结果表明该方法是能有效提高码书性能的一种优化方法.
- 唐建何劲松黄鲁郭立
- 关键词：进化规划矢量量化
- 硬件进化的递增式学习研究被引量：3
- 2004年
- 提高硬件进化(EvolvableHardware,简称EHW)的在线自适应能力是EHW追求的重要目标。本文构造了一种基于知识的递增式学习模式,研究了一种面向EHW的自适应学习机制。在加快进化计算收敛速度的同时,利用进化过程中的数据分析,获得了进化方向的预测(知识),有效地排除了可能对系统产生危害行为的个体。对比实验表明,该学习机制比简单的达尔文式进化机制具有明显的优势。为EHW实现自适应目标提供了一种可行的解决思路。
- 方潜生王煦法何劲松
- 关键词：硬件进化进化计算知识获取
