模糊隶属度融合多层前馈神经网络的CBIR方法

针对大多数现有基于内容的图像检索方法的性能很大程度上依赖分类器的问题,提出了一种基于模糊隶属度融合神经网络的CBIR方法。首先,利用离散小波变换进行特征提取;然后,使用神经网络计算查询图像的类标签和模糊类隶属度;最后,利用简单与加权距离度量的组合在完整搜索空间中进行检索。在三个纹理类数目、方向和复杂度都不同的数据库上进行实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比其他几种较新的纹理图像检索方法,所提方法取得了更好的检索性能。     

基于改进混合蛙跳和GIS的城市垃圾车回收路径优化设计

针对城市生活垃圾由于回收不及时带来的二次污染加剧和现有的垃圾回收路径方案仍然成本过高的问题,设计了一种基于GIS和改进混合蛙跳算法的城市生活垃圾回收路径设计方法。首先引入了基于GIS的回收路径规划模型,以最小化垃圾回收总路径长度、车辆总费用和惩罚成本为目标建立了城市生活垃圾回收路径规划的数学模型。然后,对基本混合蛙跳算法进行了改进,提出了基于Tent映射和混沌扰动的初始种群生成方式,将规划的目标函数转换为适应度函数,为了加快算法的收敛速度,设计了一种自定义距离度量方式以衡量解之间的差异,从而实现最差解的自适应更新,以实现全局最优,最后,定义了基于GIS和改进混合蛙跳算法实现垃圾回收路径规划的具体算法。仿真实验表明：文中设计的算法能有效地实现城市垃圾回收路径规划,较其它算法相比,具有收敛速度快和寻优能力强的优点,是一种解决城市垃圾回收路径规划的可行方法。