葛红
- 作品数：38 被引量：478H指数：12
- 供职机构：华南师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金广东省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学医药卫生电气工程更多>>
- 进化回归神经网络对时序数据和关联数据的建模能力研究
- 2004年
- 重点研究进化回归神经网络对时序数据和关联数据的建模能力。针对两个标准问题 ,采用不同形式的建模数据 ,比较了前向网络和回归神经网络的建模及预测效果 ,进一步将进化算法用于不同结构回归神经网络的训练并比较了它们的建模能力。仿真结果表明回归神经网络对时序关联数据有很好的建模和预测能力 ,相比于前向网络 ,无需过程时序特点的先验知识 ,可以采用最简单的建模数据形式。而进化算法相比于常规的梯度下降算法 ,用于训练不同的回归网络结构通用性好 ,且训练过程不受局部极小问题的困扰 ,适当规模的训练过程可以获得性能良好的神经网络模型。
- 陆婷葛红毛宗源
- 关键词：时序数据关联数据仿真
- 用遗传算法训练基于神经网络结构的控制器被引量：16
- 2000年
- 介绍现在正被逐渐广泛应用的新型的、随机性的全局优化方法──遗传算法，阐明它的基本方 法、基本理论、特点，并将其与神经网络相结合，用于控制有纯滞后的对象，根据问题选择合适的具体 实现形式，获得良好效果．
- 葛红
- 关键词：遗传算法遗传算法神经网络控制器
- 超声波测距系统的开发与研究被引量：27
- 2009年
- 论述一种用于移动探雷机器人越障的超声波测距系统。硬件上运用包络整形技术提高时间点检测的准确度,软件上使用盲区处理、数理统计、稳定性检测、发射功率动态改变技术提高测量精度和减少盲区范围。实验证明系统具有测量盲区小、远近距离测量较稳定、精度符合工程指标的特点。可在需要测量盲区小、测量精度较高的环境中应用。
- 刘升平王剑葛红
- 关键词：超声波测距
- 免疫算法的改进被引量：44
- 2002年
- 免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法。尽管免疫系统本身具有许多优良的计算特性,但已有的免疫算法模型却存在着不少缺陷,在已有的免疫算法的基础上,进行合理的改进,在保证群体的多样性性能的同时,加入了促使群体快速持续收敛的操作,并通过实验表明了改进算法具有更好的性能。
- 葛红毛宗源
- 关键词：免疫算法BALDWIN效应多峰值函数计算机
- 基于MPI的并行医学图像处理被引量：4
- 2009年
- 本文就并行计算技术在医学图像处理领域应用的优势和现状,论述了医学图像处理算法的并行实现方法,并在并行计算集群上实现了CT图像Sobel算子边缘检测及基于互信息的单模PET图像配准的MPI并行算法。针对这两种不同应用和不同的机群规模分析了并行计算的性能,说明了并行计算技术在该领域的适用范围。
- 余霞葛红何俊王玉峰
- 关键词：并行计算MPI医学图像处理
- 一种改进的进化回归神经网络系统被引量：2
- 2004年
- 对基本进化回归神经网络系统作了改进 .首先提出一种可切换的适应度评估函数 ,使得适应度函数能够始终保持对训练误差的敏感性 ,保证选择机制正确而有效地复制优良个体 ;然后针对均匀变异对个体变异力度不够的问题 ,引入一种变邻接长度的集中变异方式 ,提高系统维持种群多样性和发现优良个体的能力 .结合个体适应度同种群平均适应度的关系 ,给出了变异步长自适应调整策略 ;最后利用个体之间的汉明距离 ,对最优个体保留策略进行了改进 ,限制最优个体在种群中的重复复制 .仿真结果表明综合上述改进后的进化回归神经网络系统有更好的性能 .
- 陆婷葛红毛宗源游林儒
- 核聚类人工免疫网络的参数研究被引量：6
- 2007年
- 核聚类人工免疫网络是一种新型的聚类分析方法,其基本算法形式也是启发式随机搜索算法,所以算法中的参数对于方法的最后性能有着重要影响。本文通过实验探讨几个关键参数对算法性能的影响,从而说明算法中参数的选择方式。
- 葛红
- 关键词：人工免疫系统
- 资源受限核聚类人工免疫网络的研究与实现
- 2009年
- 聚类分析的两个基本任务是分析数据集中簇的数量以及这些簇的位置。在深入研究了核聚类方法及人工免疫网络的特性的基础上,引入资源受限机制,并讨论该机制在无监督自动聚类中的应用。实验结果表明,该机制能有效地提高聚类的收敛速度和分类效果。
- 王玉峰葛红
- 关键词：核聚类人工免疫系统资源受限
- 免疫算法综述被引量：55
- 2002年
- 对免疫算法的研究现状作了介绍 ,并将现有的各种算法特性和应用情况进行了比较和总结 。
- 葛红
- 关键词：免疫应答免疫算法多峰值函数免疫机理信息熵免疫规划
- 基于注意力机制和语义相似度的跨模态哈希检索
- 2023年
- 现如今,跨模态哈希检索已被广泛且成功地应用于多媒体相似性搜索应用中。为进一步提高检索性能,针对现有深度哈希检索方法存在的2个主要问题:1)如何度量不同模态的相似度,更精确地表示模态间的相似性;2)如何融合多个模态的特征,得到更丰富的特征表示,避免把多个模态单独处理,未考虑之间的联系造成的信息丢失。因此提出基于注意力机制和语义相似度的跨模态哈希检索方法(ASSH),该模型定义了新的多标签相似度衡量方法,对不同标签的重要程度加以区分,更好地表达不同模态的相似信息。设计注意力机制融合模块,使得其在特征学习过程中融合不同模态的特征,加强不同模态之间的交互,来捕捉不同模态的局部重要信息。本文在MIR-Flickr25k、IAPR TC-12、NUS-WIDE等广泛使用的图文数据集上进行实验,实验结果表明本文方法在各个问题模式下均超过之前的方法,在哈希码长度为16 bit时,与当前最好的检索方法相比平均检索精度(mAP)分别提升了1.1%、0.63%。同时,消融实验也充分证明了本文方法的有效性。
- 王鸿葛红
- 关键词：语义相似度
