基于FSVM的图像多类分类方法

图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Machine(SVM)多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support Vector Machine(FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类策略中去,分别构成一对一Fs-VM( 1-v-1 FSVM)和一对多FSVM( 1-v-r FSVM),文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度,最终实验证明1-v-1 FSVM方法提高了图像多类分类的准确率,同时也比1-v-r FSVM方法更具优越性.     

风洞天平校准设备研制的回顾与建议

本文简要地总结了近二十多年来我国风洞天平静校准设备研制的发展概况,简述了目前国外风洞天平校准设备技术的现状;对今后我国风洞天平校准设备的研制,提出了粗浅的看法。     

基于NSGA-II的停机位多目标指派建模与仿真

为探索大型机场停机位指派问题综合现实有效的解决方法,分析了停机位指派过程设计的利益主体,以最小化航空公司运行成本、最小化旅客步行距离、最小化航班冲突概率同时最大化航空公司之间的公平性为目标,建立大型机场停机位多目标指派模型。采用第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型进行仿真验证,该算法可以对多目标问题进行更高效的求解。分析不同迭代次数下的Pareto前沿解集的特性,并将优化解与随机指派结果进行对比,验证了该模型和算法的有效性。