qikan15@ccnpub.com
（邮箱投稿时，请说明投稿期刊名）
（邮箱投稿时，请说明投稿期刊名）
《人工智能研究》在线投稿系统
提示文字！
注：我们将于1~7个工作日告知您审稿结果，请耐心等待；
您也可以在官网首页点击“查看投稿进度”输入文章题目，查询稿件实时进程。
期刊菜单
最新文章2025年 »
2024年 »
2023年 »
2022年 »
2021年 »
多任务处理协同进化粒子群算法 下载：74 浏览：494
摘要:
粒子群算法及其改进算法专注于单任务的求解.随着电子商务的发展,在线服务器在某一时刻需要同时处理来自多个用户的服务请求,即多任务处理.区别于以往的并行计算机,文中充分挖掘粒子群算法的"隐并行性",并引入协同进化机制,在同一搜索空间根据任务个数设置不同的子种群,各子种群以一定的概率相互传递有效信息,最后提出基于多任务处理协同进化粒子群算法(CPSOM),并将CPSOM应用于多任务连续型函数优化问题、多任务离散型属性选择问题以及多任务约束工程优化问题.仿真实验表明,在CPSOM多任务环境中,不同任务之间确实存在有效信息的传递,不同任务之间的相互协作不仅可以提高解的质量,而且可以加快各优化问题的收敛速度.
基于深度卷积网络的目标检测综述 下载：79 浏览：488
摘要:
在基于区域的卷积神经网络提出后,深度卷积网络开始在目标检测领域普及,更快的基于区域的卷积神经网络将整个目标检测过程合成在一个统一的深度网络框架上.随后YOLO和SSD等目标检测框架的提出进一步提升目标检测的效率.文中系统总结基于深度网络的目标检测方法,归为2类:基于候选窗口的目标检测框架和基于回归的目标检测框架.基于候选窗口的目标检测框架首先需要在输入的图像上产生很多的候选窗口,然后对这些候选窗口进行判别.这里的判别包括:对窗口包含物体的类别（包括背景）进行判断、对窗口的位置进行回归.基于回归的目标检测方法将图像目标检测看作是一个回归的过程.在此基础上,在PASCALVOC和COCO等主流数据库上对比目前两类目标检测框架中的主流方法,分析两类方法各自的优势.最后根据当前深度网络目标检测方法的发展趋势,对目标检测方法未来的研究热点做出合理预测.
基于语言值格蕴涵代数的偏好顺序结构评估决策方法 下载：82 浏览：493
基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法 下载：75 浏览：507
人工智能研究期刊指标
出版年份 :
2018-2025
发文量 :
672
访问量 :
127852
下载量 :
28651
总被引次数 :
371
影响因子 :
0.752
人工智能研究最新录用
为你推荐
学术共建
