杨兴彤
- 作品数：3 被引量：13H指数：2
- 供职机构：太原理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：山西省回国留学人员科研经费资助项目教育部留学回国人员科研启动基金山西省省筹资金资助回国留学人员科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多射频多信道自适应波束天线自组网最小化能量组播启发式算法被引量：1
- 2012年
- 为解决能量约束的无线自组网最小化能量组播问题,建立了多射频多信道自适应波束天线方式(MR-MCAAs)实现的多波束天线通信模型,进而给出MR-MCAAs多波束天线自组网最小化能量组播问题的形式化定义,然后提出解决该NP-难问题的一个启发式算法。该算法提出两种可能的波束重新分配策略以优化每个节点的波束分配和波束发射方案,并构建基于MR-MCAAs多波束天线的最小化能量组播树。该算法的时间复杂度是O(n3log n),其中n表示网络中的节点数。仿真结果表明:与单波束定向天线相比,2-波束天线最小化组播总能耗减少了59%～72%。
- 降爱莲杨兴彤WU Weili
- 关键词：启发式算法
- 基于AdaBoost-SVM级联分类器的行人检测被引量：10
- 2013年
- 针对实时行人检测中AdaBoost级联分类算法存在的问题,改进AdaBoost级联分类器的训练算法,提出了Ada-Boost-SVM级联分类算法,它结合了AdaBoost和SVM两种算法的优点。对自定义样本集和PET图像库进行行人检测实验,实验中选择固定大小的窗口作为候选区域并利用类Haar矩形特征进行特征提取,通过AdaBoost-SVM级联分类器进行分类。实验结果表明AdaBoost-SVM级联分类器的分类器准确率达到99.5%,误报率低于0.05%,优于AdaBoost级联分类器,训练时间要远远小于SVM分类器。
- 降爱莲杨兴彤
- 关键词：支持向量机算法行人检测分类器
- 基于AdaBoost和SVM的图像检索研究
- 随着Web技术的普及和信息技术的发展，以图像、声音和视频为主的多媒体信息迅速成为信息传播和交流的主流方式。大量图像视频信息存入大规模图像数据库中，使得图像数据库变得庞大、复杂。如何根据图像的语义和视觉特征从中选取所需的图...
- 杨兴彤
- 关键词：支持向量机算法分类器SMO算法图像检索
