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动态环境下基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划 下载：22 浏览：357

王娇娇 毛剑琳 《信息通信与技术》 2019年11期

摘要:
针对同时具有静态和动态障碍物的复杂环境下机器人路径规划问题，提出一种基于改进蚁群算法(ACA)的路径规划方法。文章所述的方法由两部分组成，分别为全局和局部预测避障路径规划。首先，在传统ACA上调整转移概率，加入精英策略以解决路径规划时易陷入局部最优的问题。其次，针对上述改进ACA在动态障碍物环境中适应性低的弊端，通过加入滚动窗口指导移动机器人在栅格环境中避开动态障碍物，仿真结果表明所述方法具有可行性。

基于改进Mobilenet算法的深度人脸识别算法 下载：47 浏览：432

刘梦雅 毛剑琳 《信息通信与技术》 2019年2期

摘要:
针对深度人脸识别任务在移动端遇到的存储空间受限、预测所需时间长、算法性能不高等问题，提出了一种改进的Mobilenet算法。将Mobilenet算法的监督信号Softmax改进为AM-Softmax，通过多次实验，设计出AMSoftmax比较适合Mobilenet算法的附加余量和缩放因子值。训练集和验证集来源于数据集MS-Celeb-1M-v1c和数据集Asian-Celeb，并在LFW数据集上对改进Mobilenet算法的有效性进行了验证。通过与初始Mobilenet算法模型的对比实验发现，采用改进Mobilenet算法的性能较优，准确率比softmax提升了十个百分点。充分利用数据集AsianCeleb中的亚洲名人ID，增加训练样本数，将性能进一步提高了四个百分点。
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