摘要：针对黑猩猩优化算法收敛速度慢、寻优精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出融合学习行为策略的改进黑猩猩优化算法(modified chimp optimization algorithm,MChOA)。采用准反向学习策略更新种群,增加种群的多样性和随机性,提高算法全局搜索能力,同时避免算法陷入局部最优。基于黑猩猩学习行为策略,通过随机选择“模仿学习”算子或“情绪感应”算子更新黑猩猩个体位置,增强算法局部开发能力,加快算法的收敛速度。选取16个基准函数以及12个CEC2014进行仿真实验测试,结果表明MChOA与传统ChOA相比具有较高的求解精度和较好的寻优性能。通过两个工程设计问题的求解,证明了MChOA在实际工程问题上也具有较高的实际应用价值。

摘要：人体行为识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。作为人体行为识别的一个重要分支,人体异常行为检测近年来也不断得到学界及工业界的重视。人体行为识别研究从早期的依赖人体形状特征发展到基于梯度设计的特征检测,再到当前随着神经网络的新发展,深度学习开始广泛应用于行为识别。同时由于红外波段具有适应弱光照环境、可全天候检测等优点,基于该波段的人体行为识别研究开始兴起,它也必将成为人体行为识别领域中一个新的研究热点。

摘要：首先应用3GSM三维岩体不接触测量技术和点荷载强度试验,对某露天石灰石矿山进行地质调查,分析了岩石的坚固性,并对岩体进行可爆性分级。与此同时,通过现场爆破试验,评价爆破效果,并以大块率为自变量,确定大块率与穿孔成本、爆破成本、铲装成本、运输成本和二次破碎成本之间的关系,利用线性回归分析法,以综合成本为目标函数,建立综合成本数学模型,获得最优成本下的大块率范围,在此基础上,对矿山的爆破参数进行优化设计,为降低矿山开采成本提供指导,也为类似矿山的成本优化研究提供借鉴作用。