库存管理模型的智能算法与实现

中山大学硕士学位论文库存管理模型的智能算法与实现姓名：吴明珠申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：毛明志20080531库存管理模型的智能算法与实现作者：吴明珠学位授予单位：中山大学相似文献(10条)1.学位论文张荣统计模型的结构优化及在汉字识别中的应用2001该文首次将统计模型的结构优化问题单独提了出来,指出统计模型的结构优化就是如何找到模型的复杂度和训练精度的最优解的问题.模型优化的关键是找到一个好的评价函数,通过对模型性能的评估来确定模型结构.该文提出了一种基于实际平均风险的统计模型的结构优化方法.在GMM系统中,选择了16区中的94个汉字,在HMM系统中选择具有不同笔段数的汉字54个,通过该方法分别进行优化,将优化前后的系统性能进行比较,实验结果表明,与当前带有一定经验但未经优化的系统相比,系统的识别性能有所提高.最后对该优化方法进行了分析和评价.2.学位论文刘畅云背景红外天空图像的统计模型与仿真2005本文对作为常见遥感图像背景存在的云背景红外天空图像的统计特性进行了深入的研究，并对它们建立了相应的模型。另外，根据这些模型文中给出了各种仿真方法用以得到模拟云背景红外天空图像。该研究为遥感图像处理及目标识别等任务提供了背景杂波的先验知识。文章首先采用经典方法对云背景红外天空图像的Fourier功率谱，灰度分布等统计特征进行了分析，并对它们分别建立了模型，同时设计了相应的仿真方法分别在空间域和频率域进行了生成模拟图像的实验。然后利用Markov随机场对图像进行了建模和仿真。最后重点使用多分辨率分析的方法对目标图像进行了研究，通过对图像经SteerablePyramid分解后得到的各个子频段响应的边缘统计特性进行研究，利用BesselK函数族对云背景红外天空图像建立了分频段的统计模型，并根据该模型进行了仿真实验。为研究图像的更多统计特性，我们还通过直接对目标图像小波分解系数进行研究，从中提取出了一组较为完备的统计量作为特征，同时利用特征匹配的方法进行了仿真实验。本文的工作表明我们所建立的统计模型是有效的，仿真算法是实用的。3.学位论文王君亭基于统计模型和模糊神经网络的人脸识别与应用研究2007人脸识别是当前模式识别领域的一个研究热点，常用的方法很多，一般说来包括定位和分类两个部分。准确的定位是正确分类的前提，而分类的成功率又反映了定位质量的好坏，这两个方面是人脸识别的研究重点。本文主要研究基于主动形状模型（ActiveShapeModel,ASM）的人脸特征定位方法和基于模糊神经网络(FuzzyneuralNetworks,FNN)的识别技术，并在此基础上进行了改进，主要的工作如下：1、复现了经典的ASM算法及其重要的改进算法，即基于灰度级的匹配算法和基于图像金字塔的的搜索算法。对影响ASM的各种因素：初始化位置、变形参数和搜索尺度进行了实验和分析，并对ASM模型进行了客观的评价；2、针对传统ASM存在的问题进行了研究提出了三个改进算法：(1)针对传统ASM没有有效的初始化方法的问题进行了研究，本文利用基于投影变换粗略定位人脸作为ASM的初始化依据，减少因为初始化位置过远引起的ASM搜索失败；(2)对构造图像金字塔的方式进行了改进，本文用轮廓图像代替原来的高斯滤波图像，轮廓图像包含了更明确的边缘信息能够使ASM更快地定位到目标附近；(3)针对单ASM模型不能准确匹配具有偏转人脸的情况，本文构造多个专用的ASM进行有针对性的搜索，然后利用相似度准则作为结果的评价。3、提出了将ASM与FNN相结合并用于人脸识别的方法，利用ASM定位获得的灰度信息作为模糊神经网络的分类信息。针对FNN在高维问题上分类不理想的原因进行分析，提出了基于交互式隶属度调整的方法，使其更适合高维的人脸分类问题。为了验证算法的有效性，将本文算法与特征脸方法进行比较。实验结果表明，在相同实验条件下，将主动形状模型与模糊神经网络相结合的方法具有更高的识别率。最后，对论文的研究工作进行回顾总结，并对进一步的工作进行展望。4.学位论文高山面向自然语言的信息智能检索2001该文主要研究信息检索的理论及其方法,并建立一套基于模糊集合的智能检索系统,使用户能够应用自然语言进行检索,克服了按照关键词进行简单匹配检索的种种弊端.该文首先介绍了信息检索的基本概念及其背景,简单地阐述了信息检索的主要方法.然后,分析了汉语信息检索的难点,为了更好地理解汉语语言,文章概述了可以借鉴的自然语言处理的主要理论体系.分词和词性标注成为汉语的自然语言处理的基础工作.文本详细地讲解了应用三元统计模型的分词及标注一体化实行的方法.最后,给出了基于模糊集合的检索方法及其实现过程.通过筛选出关键词,为每个关键词建立模糊集合,根据关键词矢量计算出每个文档在每个集合中的隶属函数.在对全部文档及用户的检索要求预处理后,根据检索要求与文档之间关键词矢量的相似度,用模糊运算给每个文档打分,按分值排序输出结果.按照本文所讲述的方法建立的检索系统,实验证明能够取得较好的结果.5.学位论文杨于镭拓展的隐马氏模型和贝叶斯网络2008隐马氏模型(HiddenMarkovModels，简称为HMM)是一类统计模型，它包括一个隐状态过程和一个与之相关的可观测过程.其经典理论是由L.E.Baum等在20世纪60年代末70年代初所给出的.随后这一模型于20世纪70年代中期由Jenik等应用到语音识别领域，逐步发展成为语音识别领域中最瞩目、最有效的技术之一.目前，它在生物统计、基因识别、文字识别和图像处理等方面都有广泛应用.贝叶斯网络(BayesianNetwork，简称为BN)是20世纪80年代发展起来的，最早由JudeaPearl于1986年提出，当时主要用于处理人工智能中的不确定性信息.随后它逐步成为处理不确定性信息技术的主流，并且在工业控制、医疗诊断等领域的许多智能系统中得到应用.本文主要从隐马氏模型的拓展着手，首先定义了广义隐马氏模型(GeneralizedHiddenMarkovModel，简称为GHMM)，推导出了GHMM的三个问题的解决方法，得出了类似于隐马氏模型的前后向算法、Viterbi算法以及学习算法，并通过仿真试验验证了算法的可行性.同时考虑小波具有很强的去噪功能，我们把小波加入到隐马氏模型中来，并推导了小波变换在隐马氏模型非参数估计中的应用.然后从维数拓展上研究讨论了2维隐马氏模型.通过对离散2维隐马氏模型(2-DHiddenMarkovModels，简称为2-DHMM)三个问题的推导，结合模糊聚类，推导了Fuzzy-2D-HMMS算法，证明了算法的收敛性.同时定义了连续2维隐马氏模型，并简单推导出了连续2维隐马氏模型三个问题的解决方法.最后从考虑更一般的隐马氏模型角度研究了贝叶斯网络，总结了动态贝叶斯网络和隐马氏模型之间的联系，通过转换为隐马氏模型对几类离散DBN进行了推导.6.学位论文李冯人脸检测若干方法研究2006人脸检测具有重要的研究意义，近些年来得到了众多研究学者的普遍重视，这是因为人脸检测不仅是人脸识别系统的第一步，也在人机界面、安全访问、视觉监控以及基于内容的检索等领域有广泛的应用。此外，由于人脸是一种非刚性物体，如果能很好的解决人脸检测问题，也就解决了一般物体的检测问题，这将在军事上有较大用途。本文在介绍国内外人脸检测研究进展的基础上，主要研究了3种不同的人脸检测算法，包括：1)基于肤色模型的彩色图像人脸检测。该方法首先对图像进行光照补偿，然后对肤色模型处理后的二值图像进行分割与合并，并结合先验知识提取出人脸候选区域，最后验证人脸轮廓、眼睛和嘴等特征来判断人脸候选区域是否包含人脸。实验表明，该人脸检测算法对光照、尺度、姿态、旋转和表情等方面的变化具有较强的适应性和较高的检测率。对1010幅变光照和复杂背景情况下拍摄的包含偏转的彩色人脸图像进行验证，其检测率达到89.7％。2)基于直方图统计模型的人脸检测。基于直方图统计学习的人脸检测算法是一种普遍适用的目标检测算法。通过使用5/3小波变换，能有效地提取出空域、频域和方向场上的信息进行建模，同时扑捉目标各部分之间的几何关系，从而提取出完备的特征。本文提出了类似于CLIQUE算法的聚类算法解决检测后结果融合问题，通过选择合适的参数，该算法不仅能有效合并在同一个人脸区域出现的大量正确检测结果，而且能有效的去除初始结果中大量的非人脸候选区域，降低误检人脸个数。本文还成功地将该算法应用到耳朵检测研究中，并取得了较好的实验结果。3)基于非线性特征提取的SVM人脸检测。本文主要提出了一种新型的多侧面人脸检测算法。通过比较当前流行的三种非线性降维方法（LLE，LE和LPP），然后使用效果较好的LE算法来对训练样本进行非线性降维，并使用一种新型的非线性支持向量机组合策略来进行多类分类。本文还提出了使用Canny算法来进行级联人脸检测，同时解决了在已有样本集中加入新样本的检测问题。本文的创新点分别体现在3种不同的检测算法中：1)提出新的面部特征提取与验证算法；提出针对于肤色二值图像的区域分割与合并算法；对已有的光照补偿算法做了改进；2)提出新的聚类算法来解决人脸检测后结果融合问题；成功使用该算法解决耳朵检测问题；指明小波量化参数的求取方法；提出人脸分类器的阈值选取准则；3)提出一种新型的结合LE算法和非线性SVM的多侧面人脸检测算法；提出基于Canny算法的级联人脸检测算法。7.学位论文解国栋统计口语解析方法研究2004口语自动翻译是语音、语言技术领域重要的应用领域之一，具有重要的理论研究意义和实用价值，受到人们越来越多的关注，而口语解析技术是口语翻译系统中的关键部分之一，本文针对口语解析中的语料分析、语块分析和语义解析等问题进行了深入研究，主要成果和创新包括：1.面向口语解析、以大规模口语语料为基础，针对口语中非规范语言现象进行了统计和分析。首先，对于冗余现象，统计了各种冗余现象中出现频率较高的词汇，分析了冗余现象发生的条件并给出了对冗余现象如何进行处理的建议；其次，对于重复现象，分析了重复现象的特点，并归纳了重复现象发生的各种模式，以便后续的处理。2.针对口语翻译系统中口语解析的任务特点，提出了口语中出现频率较高的四种语块：名词语块、动词语块、形容词语块和介词语块，并给出了各自的界定标准及准则。分析比较了当前语块分析的各种方法并根据口语语块特点，提出并实现了一种统计口语语块分析方法，并通过不同的实验对其进行了对比分析。3.提出并实现了一种基于概念语块的统计口语解析方法，该方法具有规则与隐马尔可夫模型(HMM)相结合的特点，既可以实现对句子深层语义分析，同时又保证了一定的鲁棒性。实验表明，该方法能够有效地对口语句子进行解析，具有较高的正确率和较好的鲁棒性。另外，针对统计解析模型HMM，我们提出了一种改进的参数训练方法，该方法能够显著地提高模型解析的正确率。4.基于上述工作，我们建立了面向中间转换格式(InterchangeFormat，IF)的汉语口语解析系统实验平台，以此为基础，配合美国CMU和德国UKA成功集成了面向2008北京奥运会的多语言口语翻译系统。8.学位论文宋骊平被动多传感器目标跟踪方法研究2008由于被动探测与传统的雷达探测相比具有隐蔽性好，不易受到攻击等许多优点，因此利用目标自身辐射的信号对目标进行被动探测和跟踪已成为现代防御系统的研究热点之一。构建被动多传感器防御系统，实现全被动的目标探测与跟踪，对于提高防御系统的能力，具有十分重要的意义。作为被动多传感器防御系统的一项关键技术，本文对被动多传感器目标跟踪方法开展了深入研究，提出了一些有效的新方法。全文共分七章，各章的主要内容如下：第一章，简要介绍了本文的研究背景、意义和被动多传感器系统的构成，概述了目标定位与跟踪问题的研究现状，列举了本文的主要研究成果和全文的内容安排。第二章，介绍了目标跟踪的基本理论，包括常用的目标运动模型与滤波算法。第三章，对多被动传感器情况下的目标跟踪问题进行了深入研究。从最基本的三维空间中的匀速运动目标入手，建立了多个被动传感器的目标运动