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基于改进人工鱼群算法的RBF网络及其在人脸表情识别中的应用


□ 王 晔 吴小俊 王士同 杨静宇

  摘 要:在分析人工鱼群算法(AFSA)不足的基础上,研究了一种改进的人工鱼群算法,改进主要体现在两个方面:引入人工鱼移动最佳步长算子;改进觅食行为。将改进算法用于径向基神经网络的训练过程,建立相应优化模型,并将其应用到人脸表情的识别中。研究表明,改进算法具有收敛速度快、识别率高等优点。
  关键词:人工鱼群算法;径向基函数神经网络;最佳步长;人脸表情识别
  中图分类号:TP391.4 文献标志码:A
   文章编号:1001-3695(2008)09-2643-04
  RBF neural network based on improved artificial fish swarm algorithm
   and its application to facial expression recognition
  WANG Ye1,WU Xiaojun1,WANG Shitong1,YANG Jingyu2
  (1.School of Information Technology, Jiangnan University, Wuxi Jiangsu 214122, China;2.School of Information, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, China)
  Abstract:After analyzing the disadvantages of AFSA, this paper introduced beststep operator and refined the prey behavior.It developed an improved artificial fishswarm algorithm for the RBF neural network and a model based on this method.Finally applied the new algorithm to the problem of expression recognition. The research indicates that the new algorithm has some advantages in terms of convergence performance, recognition rate and so on.
  Key words:artificial fish swarm algorithm(AFSA); RBF NN; beststep; facial expression recognition ......
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