李海朋
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 视频运动目标提取的实现被引量：2
- 2011年
- 针对混合高斯模型建模实现背景差分获取的运动目标中含有较多的阴影这一问题,对基于Phong光照模型的判断和检测阴影的准则作了改进,并给出了视频运动目标检测算法.使用基于混合高斯模型的背景差分法和对称差分法相结合获取运动目标,使用改进的阴影判断准则检测和去除阴影.结果表明：改进后的阴影判断准则去除阴影所用时间比原方法平均减少了18%~30%,并且能够取得较好的去除阴影效果,最终获得精确的运动目标.
- 闫爱云李海朋李晶皎王骄
- 关键词：目标检测背景差分对称差分
- 多宇宙并行量子遗传神经网络人脸识别算法研究被引量：1
- 2019年
- 针对传统遗传算法交叉、变异过程过于繁琐和神经网络在极值判断及收敛速度受限等问题,提出了一种并行的量子遗传算法优化神经网络权值的算法.首先引入了量子计算的概念,在量子计算的过程中使用量子旋门实现染色体的训练,然后引入量子交叉克服了早熟收敛现象,避免了遗传算法中繁琐的交叉、变异过程.最后设计实现了并行的卷积神经网络,使用并行量子遗传算法优化了卷积神经网络权值,实现了并行量子遗传神经网络人脸识别系统.实验结果表明,相对于原来的遗传算法,该算法在鲁棒性和实验速度上都有明显的提高.
- 李海朋李晶皎金硕巍杨丹
- 关键词：多核并行量子计算遗传算法神经网络
- 人脸识别中的遗传神经网络并行实现被引量：8
- 2015年
- 实现了遗传神经网络并行的人脸识别系统。BP神经网络是人脸识别中最为有效的算法之一,在BP神经网络算法的基础上指出了其不适于多核计算机并行的部分。进而提出了一种新的遗传神经网络并行算法,从拓扑结构和权值取值两方面对BP神经网络算法进行优化。相比原算法,本算法在识别率和速度上都有显著的提升。通过在ORL上的实验证明了遗传神经网络并行算法的有效性。
- 李海朋李晶皎闫爱云王爱侠王骄
- 关键词：BP神经网络人脸识别
- 基于移动率的T-S模糊模型的结构辨识方法
- 2012年
- 为了提高现行模糊辨识方法的有效性,提出了基于移动率的T-S模糊模型的结构辨识方法。主要工作如下:首先,定义T-S模糊模型的S型、Z型和梯形隶属函数的移动率,将此移动率与现行的隶属度相比较可以看出,提出的方法比较有效;然后,定义基于移动率的T-S模糊推理方法,并且提出基于移动率的前提和结论部分的T-S模型的辨识方法;最后,将提出的识别方法应用于降水量和安全形势的预测模糊建模。测试结果表明,与现行方法和模糊神经网络算法相比,该方法明显提高了模糊辨识的有效性,减少了规则数目,并降低了辨识误差。
- 李晶皎许哲万郭先日李海朋
- 关键词：模糊推理降水量预测
