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林耀海: 作品数：44 被引量：138H指数：7; 供职机构：福建农林大学计算机与信息学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建省教育厅科技项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信社会学更多>>

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资源约束下基于离散粒子群算法求解多Agent资源结盟博弈问题: 针对资源结盟博弈(CRGs,Coalitional Resource Games)中自治Agent结盟问题,每个Agent占有的资源不足以满足其目标要求,Agent通过建市联盟可以相互合作.各自实现目标。求解CRGs稳定...; 骆剑彬胡山立林耀海; 关键词：离散粒子群算法; 文献传递

基于多尺度稀疏语义动态图的高质量特征匹配选择方法: 本发明涉及一种基于多尺度稀疏语义动态图的高质量特征匹配选择方法，包括针对图像的特征匹配，构建稀疏语义动态图模型，建立信息聚集模型，提出稀疏语义图重构的思想，以及在不同维度的多尺度稀疏语义动态图的信息融合模型，构建多尺度稀...; 杨长才庄丰园代栾媛陈日清魏丽芳林耀海

动态约束下的联盟形成: 2010年; 联盟形成是多Agent系统中一种重要的合作方式。人们设计了一系列联盟形成框架,较好地解决了联盟值最大化、任务分配、组合拍卖等问题。已有关于联盟形成的研究,较多地从效用、任务等角度来考虑问题。在一些情况下,仅从这些角度考虑联盟形成是不够的,于是我们从约束的角度来研究联盟形成。首先深刻分析了联盟形成时的约束问题,采用命题逻辑来描述对Agent的约束,给出了联盟偏好语言及其语义描述;接着给出了它的一些性质;最后将动态约束下的联盟形成机制与常见的一些联盟形成机制作了对比,体现了动态约束下联盟形成机制的特点。; 林耀海林运国宁正元; 关键词：联盟多AGENT系统

基于改进YOLOv4-Tiny的成捆原木端面检测算法被引量：2: 2021年; 原木贸易过程中,原木材积的精确测量与经济效益直接相关。通常,同一批木材的长度相对固定,其材积计算依赖于原木端面检测算法。但是,原木端面形状各异、数量不一,给成捆原木端面检测带来巨大的挑战。因此,为了减少原木端面图像中的漏检原木数目,使模型能够更加完整地识别图像中的所有原木,同时考虑算法模型的可移植性,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的成捆原木端面检测模型,通过引入压缩和激励(Squeeze and Excitation,SE)网络实现注意力机制以增强目标原木的特征,同时将YOLOv4-Tiny的解码网络中的卷积层改为深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC),减少了模型的参数量。实验结果表明,所提出的模型能够有效地提高原始YOLOv4-Tiny的检测性能,精准率达到了93.3%,召回率达到了95.07%,同时模型的权重大小相比较原始模型减少了29.91%。; 蔡瑞星林培杰林耀海余平平

自然场景图像中的重叠蜜柚识别及试验被引量：1: 2021年; 重叠蜜柚目标的准确分离和蜜柚果梗的定位是实现采摘自动化必须解决的两个关键问题。现有的苹果、柑橘等重叠果实分离方法不适用于重叠蜜柚,且无果梗定位功能。针对以上问题,该研究提出了一种结合渐进式中心定位的重叠蜜柚分离方法和果梗定位方法。首先利用主成分分析方法提取蜜柚区域、滤除背景并对图像中的重叠蜜柚进行初步分离;接着,对重叠蜜柚区域采用渐进式中心定位方法得到各个蜜柚的中心;然后,利用区域边缘点到其相应的不同中心点的距离大小的变化规律实现重叠蜜柚的分离;最后,利用前述的中心点结合蜜柚的形状特征,定位出遮挡程度较小的蜜柚果梗。在50张自然场景下的图像上进行试验,结果表明在有阴影、小目标、遮挡和重叠等复杂环境下,该方法的平均识别率为94.02%。同时,对于果梗未被遮挡且离摄像头较近的蜜柚,也给出了准确的果梗区域。在利用蜜柚模型搭建的识别自动化试验平台上进行试验,结果表明采摘机器人能够有效识别并分离重叠蜜柚、定位果梗。该研究可为蜜柚采摘机器人准确识别重叠果实提供参考。; 林耀海吕钟亮杨长才林培杰陈芳育洪嘉伟; 关键词：图像处理机器视觉主成分分析果梗

一种在Multi-Agent系统中协调形成策略的框架: 2008年; 通过对BDI属性的刻画让Agent个体理智行为是多Agent系统中研究的一个重要方向。为了在开放系统中理智行为,模型在传统BDI逻辑的基础上结合了ATL语言中的一些概念。进一步地,为了体现Agent个体的自主性,分别定义了环境状态转换函数与私人状态转换函数。在该框架中,Agent个体通过一些必要的步骤,就可以适应环境,计算出更有助于自己达到目标的策略。; 林耀海胡山立骆剑彬; 关键词：BDI ATL 一致性

多稀疏空间下的压缩感知图像重构被引量：16: 2013年; 提出了一种基于多稀疏特征空间的压缩感知图像恢复算法,将全变差最小化特征和分段自回归模型(PAR)残差系数的稀疏特征同时作为信号的联合稀疏特征约束,根据信号局部特性自适应地选取与图像特征相适应的特征空间,并建立了包含多项1范数和2范数混合优化的目标函数.为了求解该目标函数,采用了一种基于交替方向法的高效优化算法.实验证明,利用多空间稀疏特征的重构图像相比单个特征的重构图像,在客观质量和主观视觉效果上都有很大提升.对于图像信号在一定的采样率下,文中算法的峰值信噪比与全变差最小化方法和基于PAR残差系数稀疏算法的峰值信噪比相比,分别有7dB和1dB的提高.; 王良君石光明李甫谢雪梅林耀海; 关键词：压缩感知交替方向法

基于Lab颜色空间阈值分割的原木端面区域识别被引量：4: 2017年; 从彩色图像中获得原木端面区域是实现原木检尺自动化的第一步,其效果将影响后续步骤。在提取原木端面区域的方法上,提出将原木彩色图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间,标记图像中原木端面的部分区域,计算原木端面区域与背景间的颜色差异,借助差异直方图确定合理的阈值,滤除与原木端面差异大于阈值的像素点,实现对原木彩色图像背景的滤除。实验证明,采用以上的方法从彩色图像中提取原木端面区域能够获得较好的效果。; 钟新秀景林林耀海; 关键词：阈值分割目标识别

群体Agent的知识遗忘理论: 首先综述群体Agent知识逻辑和遗忘逻辑，其次扩展互模拟关系，构建群体Agent知识遗忘，包括普遍知识、公共知识和群体隐含知识的遗忘，最后给出群体Agent知识遗忘的计算属性。; 林运国王秀丽林耀海; 关键词：知识互模拟遗忘

任一时间面向任务联盟结构生成算法被引量：2: 2008年; 联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题。目前,大多数学者都在CFG下研究联盟结构生成问题。然而,在很多实际应用中,联盟的形成往往是为了完成任务集中某些任务。但是,在CFG中并没有把联盟和任务一起考虑。显然,加入任务后,问题将变得更复杂。Dang等人已经证明,这是个NP难问题,并且要建立最坏情况下的限界K(n,m),搜索面向任务联盟结构集合L1、L2(除{(A,Φ),(Φ,T)})是必要且充分的,接着提出一个限界具有保证的任一时间算法。本文深刻分析了面向任务联盟结构间的关系,引入更小的搜索粒度(面向任务势结构),提出一种新的任一时间搜索算法;在搜索完最小搜索之后,进一步搜索CTS集合CTS(n,m,b)对应的部分面向任务联盟结构,渐进给出越来越低的限界,大大改进了Dang等人的工作。; 骆剑彬胡山立苏射雄林耀海; 关键词：多AGENT系统联盟结构势结构

林耀海

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