应用计算智能和软计算
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一个有效的盲图像去模糊使用平滑函数

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应用计算智能和软计算提供了一个研究论坛,利用计算智能和软计算技术连接计算机科学、工程和数学的学科。

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应用计算智能和软计算拥有一个由来自世界各地的执业研究人员组成的编辑委员会,以确保手稿由研究领域的专家编辑处理。

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基于FFT-PCA/SVD算法的增强正面人脸图像识别

尽管人类在视觉刺激方面存在差异,如衰老、身体状况的变化、咬合等,但人类的眼睛甚至可以在相遇多年后,一眼就能识别。已经证实,面部差异,如发型的变化、胡须的生长、戴眼镜和其他形式的咬合,几乎不会阻碍人类大脑做出面部识别的能力。然而,对于自动智能系统来说就不那么容易了,因为这些系统已经被开发出来模仿人类大脑必威2490的技能来帮助识别。由于其广泛的应用领域(门禁控制、娱乐/休闲、基于生物特征数据的安全系统和用户友好的人机界面),人们对开发一个弹性和高效的识别系统越来越感兴趣。尽管在不同姿态、光照、表情和图像退化下的人脸识别方面已有大量的研究,但由于遮挡引起的问题大多被忽略。因此,本研究针对面部遮挡问题,提出了一种通过人脸图像增强的增强机制来提高遮挡人脸图像的识别能力。本文研究了基于快速傅里叶变换的奇异值分解主成分分析(FFT-PCA/SVD)对缺失和增强的人脸图像库进行预处理的人脸识别算法的性能。发现FFT-PCA/SVD算法的平均识别率是相同的( )分别以缺失人脸图像和增强人脸图像作为测试图像。统计评价表明,使用FFT-PCA/SVD进行识别时,缺失人脸图像和增强人脸图像的平均识别距离存在显著差异。增强后的人脸图像作为测试图像,其平均识别距离相对较低。这一结果与所采用的数值方法进行的等量绩效评价是相反的。因此,推荐使用MICE算法作为提高人脸识别系统性能的合适的imputation机制。

研究文章

基因表达式编程在水合石灰活化稻壳灰膨胀土强度特性评价中的应用

基因表达式编程应用于这项工作中,预测加州承载比(CBR)、无侧限抗压强度(UCS)和阻力值(R值或R价值稻壳灰改性复合材料处理膨胀土的性能。由于设计和施工不当、材料处理和使用不当以及管理上的失误,路面基础遭到破坏。可持续发展的绿色材料、优化和软计算技术的发展,已用于改善上述设计和建筑工程领域的不足之处。本文以A-7-6类膨胀土为研究对象,采用水化石灰活化稻壳灰(HARHA)对其进行增量处理,生成121个数据集,利用GEP的变异和进化算法对其强度参数进行预测。输入参数为HARHA,液限( ),(塑性极限 ,塑性指数 ,最佳水分含量( ),粘土活动(一个C)和(最大干密度(δ马克斯),而CBR, UCS,和R值是输出参数。除GEP还用作检查机制外,还在数据集中进行多元线性回归(MLR)。在计算和迭代结束时,MLR和GEP优化方法提出了与工作的输出参数对应的三个方程。预测模型的响应验证显示出高于0.9的良好相关性和良好的性能指标。预测的模型的性能表明,GEP软计算具有可用于CBR,UC和的设计的预测模型R土壤用作地基材料和用外加剂作为粘结剂处理的价值。

研究文章

用于识别混凝土表面裂缝的深度学习模型的开发

本文致力于开发一种基于深度学习(DL-)的模型来检测混凝土表面的裂缝裂缝。所开发的图像分类模型是基于DL卷积神经网络(CNN)。为了训练和验证CNN模型,从现有文献中收集了一个包含40000张混凝土表面(有裂缝和没有裂缝)图像的数据库。混凝土表面的几个条件被考虑在内,如照明和表面光洁度(即,暴露、抹灰和油漆)。采用准确度、精密度、召回率、特异性、F1-score等误差测量标准对所开发模型的质量进行评价。结果表明,对于50%的训练数据集,准确率为99.5%、99.8%、专一性、F1-score和准确率分别为99.5%、99.8%、99.5%、99.7%和99.7%。验证数据集的精度为96.5%,召回率为98.8%,特异度为96.6%,F1-score为97.7%,准确率为97.7%。因此,开发的CNN模型可以被认为是有效的,因为它可以很好地利用测试数据进行裂缝分类。同时也证实了所开发的基于dl的模型是稳健和高效的,因为它可以考虑混凝土表面的不同条件。将本研究开发的CNN模型与其他文献进行比较,与之前发表的结果相比,CNN模型可以提高图像分类的准确性。 Finally, in further work, such model could be combined with Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to increase the productivity of concrete infrastructure inspection.

研究文章

大学购物中心电子商务聊天机器人的开发

聊天机器人已被用于从教育到医疗保健的许多领域,也用于电子商务环境。这项研究旨在为圣约大学社区购物中心开发一种名为Hebron的基于网络的聊天机器人。该聊天机器人以Python和React.js为编程语言,以MySQL(结构化查询语言)服务器为数据库开发,为电子商务数据集和管理门户流程提供一个结构。圣约大学购物中心(CUSM)的电子商务聊天机器人应用程序旨在为圣约大学社区提供一个简单、智能和舒适的购物体验。

研究文章

人脸识别优化技术的分析与实现

在提出的广泛的识别方法中,这些算法仍有挑战,这些算法不产生对照明,姿势和面部表情的最佳精度。近年来,相当大的关注已经采用了群体智能方法来帮助解决这些持续问题的一些问题。在本研究中,采用了具有维度减少的固有性质的主要成分分析(PCA)方法进行了特征选择。使用粒子群优化(PSO)算法优化所得功能。为了性能比较,还通过遗传算法(GA)和人工蜂菌落(ABC)进行了优化的结果。优化的特征用于使用欧几里德距离(EUD),k最近邻(kNN)和支持向量机(SVM)作为分类器的识别。这些杂种模型在ORL数据集上的实验结果显示了PSO和KNN的精度为99.25%,然后具有93.72%和GA的ABC,87.50%。在中央,在YaleB数据集上的PSO,GA和ABC的实验导致100%的准确性,证明它们对最先进的方法的效率。

研究文章

一个基于网络的参与式工业区地理信息系统的设计

地理信息系统(GIS)通过结合各种类型的数据来开发不同类型的选址,这与选址的目的有关。在现实生活中,在决定一个新产业的选址时,影响选址的因素很多,包括物理因素、环境因素和社会因素。因此,本文以基于网络的应用程序(通常称为基于网络的地理信息系统)的形式构想了确定新工业区的系统。因此,该应用程序命名为“潜在工业区智能系统”,该应用程序的原型能够方便地根据整个层次分析法的六个参数规划新工业区的确定。6个指标的权重分别为土壤类型35%,土地利用32%,土地坡度15%,土地到河流的距离9%,土地到公路和可达性的距离5%,土地到公共设施的距离4%。此外,基于网络的地理信息系统是一个用户友好的应用程序,以确定规划的工业地点。此外,在印度尼西亚西爪哇省的Bekasi市,该演示毫不费力地展示了新工业区的潜力数据。

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