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二阶先验模型下SA-GA混合优化策略的图像景深提取
图像3D重建 二阶先验模型 建模
2009/11/30
解决从不同角度拍摄的一系列平面图像中解算图像中物体的景深问题，使用一个新颖的二阶先验模型来建模光滑3D物体的表面信息，此模型比传统的一阶模型有很大优势。同时提出一个混合优化策略——模拟退火算法（SA）和遗传算法(GA)来提高优化效率。实验结果表明：二阶先验模型在解算典型场景的景深时要优于一阶模型。混合优化比单独的SA、GA优化效果好。
为降低新药在临床实验的失败率，提高新药的ADME特性，在制药初期需考虑预测药物与HSA（人血清白蛋白）的结合能力，以提高预测正确率为目标并因此选取合适的制药成分。首先采用遗传算法对分子描述符进行筛选，然后利用支持向量机（SVM）模型预测药物与HSA的结合能力。针对支持向量机的分类精度和泛化能力取决于核函数参数选取的特点，提出了基于粒子群优化算法（PSO）的SVM核参数优化选择法。通过PSO自动获取...