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何嘉: 作品数：79 被引量：174H指数：7; 供职机构：成都信息工程大学计算机学院更多>>; 发文基金：四川省科技计划项目四川省应用基础研究计划项目国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理航空宇航科学技术更多>>

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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用: 2024年; 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。; 程金芮金瑾张朝龙孔超何嘉张鑫; 关键词：进化算法

一种弥散张量磁共振图像张量域非局部均值去噪方法: 本发明公开一种弥散张量磁共振图像张量域非局部均值去噪方法，属于数字图像处理和应用数学交叉学科技术领域，解决弥散张量磁共振图像易于被噪声影响的问题。首先，依次遍历该弥散张量磁共振图像的体素，并以遍历到的每个体素为中心设定相...; 吴锡何嘉周激流

基于无差别虚拟机的负载均衡调度算法研究: 2014年; 针对现有云计算调度中心的资源调度问题,结合具体的场景提出了一种基于无差别虚拟机的负载均衡调度算法,该算法比较好地兼顾了响应用户请求时间和服务器的负载均衡两个方面。同时对目前常用的几种调度算法进行了分析,然后在CloudSim仿真平台上进行模拟实验,结果表明该算法能够提高用户请求响应效率和负载均衡性能。; 李卓何嘉; 关键词：云计算负载均衡调度算法

网上答疑辅导系统的设计与实现: 2007年; 介绍了网上答疑辅导系统的设计与实现。系统采用B/S模式,后台程序基于J2EE技术使用Java语言编写,使用Tomcat服务器,使用MySQL数据库。系统通过对流行开源框架Spring和Hibernate的灵活运用,结合使用JSP、JSTLJ、avaScript、CSS样式表、AJAX等技术,力求用简洁清晰的代码,完成网上答疑辅导系统的功能模块。与传统B/S模式类似答疑系统实现技术相比,系统具清晰的结构层次、安装部署简单、功能使用方便,并且具备可扩展性、可维护性、适应性强的特点。; 李季何嘉; 关键词：网上答疑 B/S模式 JAVA J2EE

基于改进CNN的简单学习框架的图像分类方法: 本发明涉及一种基于改进CNN的简单学习框架的图像分类方法，其包括：输入图像I；将图像I分为大小为m×m的图像块集合；将图像I<Sub>i</Sub>输入到卷积神经网络中进行训练；通过三层全连接层处理得到一维的矩阵，使用d...; 李孝杰吴锡伍贤宇何嘉王强史沧红郭峰罗超; 文献传递

基于并行优化与访存优化遗传算法的TSP问题求解方法被引量：3: 2017年; TSP(旅行商问题)问题是数图论领域中著名问题之一,常采用基于种群的智能算法来解决,其中最具代表性的就是遗传算法.但由于用遗传算法在解决TSP问题时往往比较耗时,并且随着TSP问题规模的增大,时间的消耗也大大增加,因此采用了并行优化与访存优化方法对遗传算法进行了从代码层面的优化,从而提高TSP问题的求解效率.最后,通过实验验证了该加速方法的可行性.; 陆游何嘉; 关键词：遗传算法 TSP问题

基于深度学习的图像检索研究被引量：3: 2019年; 首先深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,广泛应用到图像识别中,已取得很好的成绩;其次如何从大规模的图像数据集中检索到目标图像已经逐渐成为多媒体研究领域的重点与难点。所以论文提出基于深度学习的图像检索技术,利用深度卷积神经网络模型进行特征抽取,将特征二值化,并修改网络损失函数,然后把二进制描述符应用于图像检索系统中,提高图像检索效率。即图像检索的关键步骤在于高准确的图像特征提取和高效率的特征匹配。; 杨馥溢何嘉; 关键词：图像检索

基于转置卷积操作改进的单阶段多边框目标检测方法被引量：7: 2018年; 针对单阶段多边框目标检测(SSD)模型在以高交并比(Io U)评估平均检测精度(m AP)时出现的精度下降问题,提出一种使用转置卷积操作构建的循环特征聚合模型。该模型以SSD模型为基础,使用Res Net 101作为特征提取网络。首先,利用转置卷积操作扩大网络结构中深层特征图的尺寸,为浅层特征图引入对目标的高层抽象和上下文信息;其次,使用全连接卷积层减少浅层特征图在进行特征聚合时出现偏差的可能性;最后,将浅层特征图与表示了上下文信息的深层特征图拼接,并使用1×1卷积操作恢复通道数。特征聚合过程可以循环进行多次。实验结果表明,使用KITTI数据集,以交并比(Io U)为0. 7评估平均检测精度,与原始SSD模型相比,循环特征聚合模型的检测精度提高了5. 1个百分点;与已有的精度最高Faster R-CNN相比,检测精度提高了2个百分点。循环特征聚合模型能有效提升平均目标检测精度,生成高质量的边界框。; 郭川磊何嘉; 关键词：目标检测

市级人大常委会信息查询系统被引量：1: 2001年; 政府信息化是社会信息化的基础 ,在此介绍了一个政府上网系统的具体实现技术。系统采用了C/S方式 ,客户端用浏览器实现系统的各项功能。; 徐虹何嘉; 关键词：信息查询 WEB IDC 政府

基于深度学习的二进制描述符研究及其应用: 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。本文提出基于深度学习的图像检索技术，利用卷积神经网络模型进行特征抽取，将所抽取的特征应用于图像检索系统中...; 杨馥溢何嘉魏敏; 关键词：计算机应用图像处理卷积神经网络图像检索