-
公开(公告)号：CN117611974B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410095592.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群交替进化神经结构搜索的图像识别方法及系统，包括：获取图像数据，根据目标任务确定搜索网络；构建超网，根据预设参数对超网进行预训练；通过神经网络的L层结构将网络结构搜索空间划分为L个子空间，从子空间中随机选取N个候选子网络，形成初始化的L个种群；从多个搜索子空间中采样多个种群进行交替进化，使用多目标环境选择从合并种群选择前沿个体，以生成下一个父代种群，进行多种群的交替进化；得到最优的神经网络模型对图像进行识别。它以较小的搜索成本实现了模块多样化，显著降低了搜索空间的复杂性，促进未来图像分析的自动化处理，提高了搜索效率，得到了最优解。
-
公开(公告)号：CN108985439B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810780999.4
申请日：2018-07-17
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开一种玻璃排版确定方法及系统。该方法包括：获取所有待切玻璃件和所有玻璃原片的尺寸和数量；随机生成初始种群；确定每个玻璃原片对应的玻璃废料中最大矩形的尺寸；对初始种群中的所有N个个体进行分层，每一层包括多个个体，层数低的个体的优秀度高于层数高的个体的优秀度；获取每一层中每个个体的聚集距离；筛选出初始种群中的M个个体；将M个个体交叉、变异，生成变异后的种群；将初始种群与变异后的种群合并，生成种群R；对种群R中的所有个体进行分层；根据种群R的分层结果，筛选优秀度最高的N个个体；将N个个体确定为待用户选择的玻璃排版形式。采用本发明的方法或系统，可以提高玻璃原片的利用率。
-
公开(公告)号：CN117611974A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410095592.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多种群交替进化神经结构搜索的图像识别方法及系统，包括：获取图像数据，根据目标任务确定搜索网络；构建超网，根据预设参数对超网进行预训练；通过神经网络的L层结构将网络结构搜索空间划分为L个子空间，从子空间中随机选取N个候选子网络，形成初始化的L个种群；从多个搜索子空间中采样多个种群进行交替进化，使用多目标环境选择从合并种群选择前沿个体，以生成下一个父代种群，进行多种群的交替进化；得到最优的神经网络模型对图像进行识别。它以较小的搜索成本实现了模块多样化，显著降低了搜索空间的复杂性，促进未来图像分析的自动化处理，提高了搜索效率，得到了最优解。
-
公开(公告)号：CN108985439A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810780999.4
申请日：2018-07-17
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开一种玻璃排版确定方法及系统。该方法包括：获取所有待切玻璃件和所有玻璃原片的尺寸和数量；随机生成初始种群；确定每个玻璃原片对应的玻璃废料中最大矩形的尺寸；对初始种群中的所有N个个体进行分层，每一层包括多个个体，层数低的个体的优秀度高于层数高的个体的优秀度；获取每一层中每个个体的聚集距离；筛选出初始种群中的M个个体；将M个个体交叉、变异，生成变异后的种群；将初始种群与变异后的种群合并，生成种群R；对种群R中的所有个体进行分层；根据种群R的分层结果，筛选优秀度最高的N个个体；将N个个体确定为待用户选择的玻璃排版形式。采用本发明的方法或系统，可以提高玻璃原片的利用率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.022 seconds)
