邓向阳
- 作品数：19 被引量：45H指数：4
- 供职机构：中国人民解放军海军航空工程学院信息融合技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家部委资助项目中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信自然科学总论更多>>
- 一种基于深度学习与典型相关分析的图像自动标注方法
- 本发明公开了一种基于深度学习与典型相关分析的图像自动标注方法，该方法首先通过深度玻尔兹曼机提取图像与标注词汇的高层特征向量，选用多重伯努利分布拟合标注词汇样本，高斯分布拟合图像特征；然后对图像与标注词汇的高层特征进行典型...
- 张立民刘凯邓向阳孙永威张建廷
- 基于分形的多分辨率三维海浪实时仿真被引量：7
- 2006年
- 海浪的实时仿真与传统的计算机真实感图形的主要区别是,它将绘制的实时性和真实感同时作为衡量系统有效性的重要指标。论文跟踪了国内外海浪仿真前沿,结合具体的工程需求和软硬件环境,通过建立数学模型,基于海浪的分形特性,提出并实现了满足模拟飞行训练需要的多分辨率三维海浪实时仿真。在编程中,对实时性进行了研究并提出了相应的对策,较好地满足了实时性要求。文中提出的海浪实时仿真方法和关键技术,既可为模拟飞行训练提供一个虚拟海战场环境,又可为其它自然景物仿真提供经验和方法。
- 彭耿张立民艾祖亮邓向阳
- 关键词：计算机应用海浪仿真分形
- 一种基于深度学习与典型相关分析的图像自动标注方法
- 本发明公开了一种基于深度学习与典型相关分析的图像自动标注方法，该方法首先通过深度玻尔兹曼机提取图像与标注词汇的高层特征向量，选用多重伯努利分布拟合标注词汇样本，高斯分布拟合图像特征；然后对图像与标注词汇的高层特征进行典型...
- 张立民刘凯邓向阳孙永威张建廷
- 文献传递
- 基于种群多样性模糊控制的粒子群算法被引量：3
- 2012年
- 关于优化粒子群算法问题,针对标准粒子群算法前期收敛速度过快,后期容易陷入局部最优解的问题,提出一种种群多样性模糊控制的粒子群算法。为了控制种群多样性的变化,提高算法跳出局部最优解的性能,在算法中加入模糊控制器和位置跳变策略,通过控制参数的变化来控制粒子的速度、位置和种群多样性的变化,使算法从全局探测平稳过渡到局部开采。仿真结果表明,改进算法能有效避免陷入局部最优解,且对高维函数优化时效果更为明显,是一种高效的优化算法。
- 彭乐张立民邓向阳
- 关键词：粒子群算法种群多样性
- 一种通用蚁群智能规划器架构设计与实现
- 2016年
- 蚁群算法已经成为解决各种困难问题的常用方法,在很多工程化系统中得到成功应用,但是其对具体问题的依赖性强、泛化求解能力弱等特点严重制约其工程化推广。分析几种常用的蚁群算法计算架构,通过对蚁群寻优过程的分段概念化抽象,建立编码、求解和解码的三段式结构,从群体认知的角度,通过信息素更新机制建立蚁群集中控制模型,实现一种通用的智能蚁群规划器架构,并通过实例分析,验证其有效性。
- 邓向阳沈剑方伟方君
- 关键词：蚁群算法泛化群智能
- 一种基于蚁群优化的装备保障任务调度方法被引量：4
- 2013年
- 针对现有装备保障任务调度过程复杂、效率低下的问题,提出一种装备保障任务调度方法。基于装备保障任务的执行过程,建立原子保障任务相关度模型,采用三元组实现装备保障的形式化,将装备保障任务调度问题等效为多阶段决策过程,根据优先级将任务序列分解为多个子序列。针对每个子序列计算相关矩阵并构造加权无向图,采用蚁群优化方法对子序列进行求解,并合成为最优任务序列。仿真结果表明该方法具有较好的鲁棒性。
- 邓向阳张立民黄晓冬
- 关键词：任务调度蚁群优化作业线
- 基于多源融合FCN的图像分割被引量：10
- 2018年
- 图像分割任务中,传统的基于人工设计特征方法工作量大、复杂度高、分割精度较低,现有的基于全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)的方法在分割边缘上不够精细。为了提高图像分割算法的分割精度,提出基于多源融合的全卷积神级网络模型,输入图片经过Sobel算子提取边缘特征获得特征矩阵,与RGB和灰度图像一起作为输入,将传统全卷积网络拓展成具有多种输入源的分割模型。在PASCAL VOC2012图像分割数据集上进行实验验证,结果显示该模型提高了图像分割的精度,具有良好的实时性和鲁棒性。
- 冯家文张立民邓向阳
- 关键词：图像分割SOBEL算子
- MIMO-STBC通信系统盲识别几个关键问题研究被引量：1
- 2016年
- 为提高MIMO通信系统的可靠性和有效性,空时分组码(Space-Time Block Code,STBC)已经被广泛应用,给MIMO通信侦查带来了新的挑战。MIMO-STBC通信系统盲识别主要包括调制方式的识别、发射天线个数的识别和空时分组码识别等,是近年非合作MIMO-STBC通信系统盲识别研究的重点和热点。首先介绍MIMO-STBC通信系统盲识别的研究现状,然后总结MIMO-STBC通信系统盲识别的主流方法和思想,最后总结MIMO-STBC通信系统盲识别的发展趋势。仿真结果表明,所选择算法识别效果理想,能满足实际应用需要。
- 凌青张立民闫文君邓向阳
- 双通道卷积神经网络在静态手势识别中的应用被引量：13
- 2018年
- 针对静态手势识别任务中,传统基于人工提取特征方法耗时耗力,识别率较低,现有卷积神经网络依赖单一卷积核提取特征不够充分的问题,提出双通道卷积神经网络模型。输入手势图片通过两个相互独立的通道进行特征提取,双通道具有尺度不同的卷积核,能够提取输入图像中不同尺度的特征,然后在全连接层进行特征融合,最后经过softmax分类器进行分类。在Thomas Moeslund和Jochen Triesch手势数据库上进行实验验证,结果表明该模型提高了静态手势识别的准确率,增强了卷积神经网络的泛化能力。
- 冯家文张立民邓向阳
- 关键词：静态手势识别卷积神经网络双通道卷积核
- 基于混合MAS的保障任务分布规划设计与研究被引量：1
- 2012年
- 任务自动规划是当前指控系统的重点研究内容,针对网络化指控环境下的信息分布特征和任务传播流程,建立了面向网络化指挥控制的保障任务自动迁移规划模型.以决策节点属性和任务需求为基础,研究了保障任务规划过程的混合多智能体(MAS)模型,在任务发起节点建立主控agent,设计了移动agent用于任务的迁移与本地计算,并以任务执行节点的资源信息模型进行局部求解,采用基于图最短路径搜索的任务耗费时间计算方法,建立了任务完成度模型,最后通过序列比较实现了分布式任务规划.通过建立的原型系统进行仿真实验,表明该方案能够完成任务的自动规划处理,具有可行性.
- 邓向阳林洪文张立民
- 关键词：移动AGENT
