张霖
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：北方民族大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：中国科学院西部之光基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种求解小规模CVRP问题的新型斑点鬣狗智能算法
- 2024年
- 针对带容量约束的车辆路径问题(CVRP)的特性,提出一种融合多策略改进的新型斑点鬣狗智能优化(ISHO)算法.利用K-means聚类和贪心选择相结合的初始化方法.在标准斑点鬣狗算法的基础上,融入鲸鱼优化算法中螺旋探索机制,增强算法全局搜索能力;同时,引入一种变异算子、两种交叉算子与逆操作方法,将螺旋探索与交叉变异算子相结合,重新定义离散域中的斑点鬣狗算法.最后,将ISHO算法在4种不同类型共24个国际基准算例的计算结果与其他智能优化算法进行实验对比分析,结果表明:ISHO算法能够有效避免陷入局部最优和低质量解等缺点,对求解小规模CVRP问题有一定优越性.
- 王晓峰莫淳惠张霖杨澜
- 关键词：变异算子交叉算子
- 跨域变分对抗自编码器被引量：1
- 2020年
- 现有跨域图像生成算法通常要求用户提供成对数据,且生成能力有限,往往仅支持一对一的跨域图像生成.针对以上问题,提出了一种跨域变分对抗自编码器框架,在不提供任何成对数据的前提下,实现了跨域图像的一对多连续变换.假定来自不同域的图像共享相同的内容属性,且拥有独立的风格属性,则跨域图像一对多连续变换问题可转换为图像内容属性和风格属性的解耦、编码、拟合和跨域拼接.首先利用编码器解耦建立跨域数据的内容编码和风格编码;然后利用对抗操作和变分操作分别去拟合图像的内容编码和风格编码;最后通过拼接单域图像的内容编码和风格编码实现图像重构,通过交叉拼接不同域的内容编码和风格编码得到跨域图像的一对多连续变换.在标准数据集MNIST和SVHN上进行的有监督跨域图像生成结果同时满足真实性和多样性,且在分类准确率和域自适应性的定量评价中优于其他跨域图像生成算法;在人脸数据集NIR-VIS和草图数据集Edges-Shoes上实现了无监督跨域图像一对一生成,其可视化结果充分说明了生成图像的特征分布和源特征分布的一致性.以上实验全面验证了变分对抗自编码器框架的可行性和有效性.
- 白静田栋文张霖张霖
- 关键词：有监督学习无监督学习
