基于粒子群算法的模糊滤波器优化方法

根据粒子群算法可以搜索全局最优的特点,提出一种新的基于粒子群算法优化模糊隶属函数,从而对带有脉冲噪声图像进行模糊中值滤波的方法.该方法给出一个新的模糊熵定义,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,依照最大熵准则将图像变换到模糊域,然后对需要处理的噪声图像进行滤波.实验表明,提出的方法可以很好地滤除图像中的脉冲噪声,自适应性强.     

基于模糊逻辑的图像阈值分割算法

为确定图像分割的最佳阈值,提出了一种新的有效的图像阈值分割方法.该方法首先给出一个新模糊熵的定义,这个模糊熵定义不仅考虑到图像在模糊域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,同时也考虑到图像在空域中划分区域时随隶属函数变化而变化的情况,这样就使得图像依照最大熵准则变换到模糊域更能够有效地反映图像的固有信息.然后,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将新算法应用于图像分割中,效果优于现有大多数阈值分割算法.     

基于多层BiLSTM和改进粒子群算法的应用负载预测方法

为了解决常用时序预测算法精度不高和调参困难的问题,提出基于多层双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络的负载预测方法,包括网络模型设计、自适应参数设置和改进粒子群算法优化等步骤. 将数据输入网络模型中进行训练,使用自适应算法进行自动调参;采用基于基准模型的多指标融合的模型评价方法,计算改进粒子群算法的适应度;使用改进粒子群算法优化模型的预测结果. 通过与多种典型时间序列预测算法的实验对比,方法的预测平均绝对百分比误差减小3.6%~7.2%,训练时间缩短10%以上,实验结果验证了方法在时间序列预测中具有更高的准确性和很强的适用性,为使用负载预测结果进行弹性扩缩容提供了重要的科学依据.     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

基于改进萤火虫算法的多阈值微生物图像分割

针对微生物显微图像噪声干扰大、灰度分布不均匀、单幅图像中包含多个形态丰富的微生物,难以快速准确提取目标满足实际应用要求问题,提出一种基于改进萤火虫算法的多阈值分割方法。首先,通过统计图像灰度直方图峰值,自动获取最佳多阈值数目m;其次,引用二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值扩展到多阈值,并设计基于对数熵的多阈值目标代价函数;最后,针对原始萤火虫智能优化算法容易过早陷入局部最优解且萤火虫个体之间缺乏协同,导致算法效率低下问题,提出基于萤火虫初始化过程优化以及变量参数(步长量化因子α和相对吸引力参数β_(ij))调整的改进萤火虫算法,从而实现快速、准确寻找到多个最佳阈值。并将该算法与一维熵、二维熵、Otsu、粒子群多阈值分割以及原始萤火虫多阈值分割等分割算法作比较。实验结果表明,本文改进算法在微生物分割的准确性与时效性上有明显提高,为后续自动识别奠定良好基础。     

改进粒子群优化算法及其在4G网络-基站选址中的应用

针对粒子群优化算法搜索精度不高、整体上容易陷入局部最小的不足,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法一方面在速度更新式中用粒子群中粒子个体极值的加权值替代粒子的个体极值,另外通过使用两种非线性递减函数对惯性权重进行调整,这种改进有效地提高了粒子群优化算法的收敛速度和全局寻优能力.然后,通过对4个基准函数的仿真,验证了本文改进算法的全局收敛寻优能力.最后,将本文改进算法应用于珠三角地区某市4G网络基站选址优化中.仿真和应用的结果表明,改进后的粒子群优化算法具有更高的收敛速度和全局寻优能力.     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

16阶归一化互信息和改进PSO算法的快速图像匹配

对不同灰度阶互信息的匹配性能进行了分析;以16阶归一化互信息为相似度评价函数,通过增大重新初始化粒子的数量和改进收敛机制,提出一种基于互信息和改进自组织分层粒子群优化算法(IHPSO)的快速图像匹配方法。以不同传感器,不同时间拍摄的同一地区遥感图像为实验数据,分别使用遍历互信息算法以及多种改进PSO算法进行实验,表明该方法有较好的匹配性能,能满足图像快速匹配的需求,如飞行制导、定位和运动追踪。     

一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法

在模糊C-均值聚类算法的基础上,提出了基于改进粒子群和模糊C-均值聚类的混合图像分割算法.该算法利用改进粒子群算法优化模糊C-均值的目标函数,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数和聚类中心实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割.实验结果表明...     

基于PCNN的图像最佳二值分割实现

设计了一种脉冲耦合神经网络(PCNN)结合最小交叉熵理论的图像二值分割算法,可提高监管码识别过程中字符图像二值分割的准确度,并适合于在FPGA上实现.根据不同灰度图像点火时刻不同的特性,使用PCNN算法对图像进行迭代处理,并计算每次处理后的交叉熵.再利用最佳分割图像与原图像的交叉熵最小的理论,确定最佳迭代处理次数,从而得到最佳的二值分割图像.该方法实现了图像的自动分割,效果由于传统的大津(OSTU)算法.提出了该算法在FPGA上实现方案,实验结果验证了方案的可行性.     

直接体绘制中传输函数设计综述

给出了传输函数的定义,将设计方法分为试错法,以数据为中心和以图像为中心三类设计方法,对各种方法的特点及前景进行了分析和评价。     

八叉树编码与GPU加速结合的光线投射法

为了同时保证绘制速度和图像质量,提出了一种基于GPU加速的光线投射算法.该算法利用图形硬件自带的三线性插值功能来完成光线投射算法中耗时的采样、插值过程,在采样过程中进行空间跳跃,以实现绘制加速.实验结果表明：该算法保证了高质量的图像绘制效果,在增加存储容量较小的同时将绘制速度提高了95倍,实现了海量体数据基于GPU的实时绘制.     

采用高斯迭代滤波的等值面折射体绘制

体绘制增加折射光学效果,能够明显地增强三维空间层次关系,但折射体绘制对原始数据的噪声非常敏感。在本文中我们提出了一种基于高斯迭代滤波的折射体绘制方法。首先在数据预处理阶段对CT数据进行高斯迭代滤波,然后采用阈值法把CT数据分割为不同区域,通过折射率传递函数映射为不同的折射率,最后根据Shell定理对体数据进行折射体绘制。结果显示绘制质量得到了显著提高。     

一种三维医学图像切割算法

采用一般的直接体绘制算法进行三维图像切割操作不能很好地满足实时交互的要求。提出一种基于剪切-弯曲方法的切割算法。该算法首先在中间图像平面上合成出被去除物体的掩码，并与变换到该平面上的切割面纹理图像一起，选择重采样那些在纹理图像以外的变化了的象素，最后采用弯曲变换产生最终三维图像。采用该方法可以减少对三维物体图像象素的合成计算，从而提高绘制速度。实验表明，该算法可以实时显示切割效果，且图像质量无明显变化。     

基于QPSO和ICA的图像盲分离方法研究

针对ICA技术中常用的普通梯度算法容易陷入局部最优,提出了一种基于量子行为的粒子群算法和独立分量分析相结合的盲源分离新算法.以负熵作为独立分量分析的目标函数,用QPSO算法代替普通梯度算法,对瞬时混合信号进行分离,给出了算法的具体步骤.实验结果表明,该算法能够有效实现图像的盲源分离.同时与其他算法对比,体现了该算法更高的性能.     

用微粒群算法实现水轮机调节器参数的优化设计

目前水轮机调节系统PID参数整定一般都是根据经验公式或现场反复试验获取,它往往不易获得最佳参数.为了保证获得最优水轮机PID调节器参数,本文研究了利用微粒群优化（PSO）算法进行参数优化设计的新方法.PSO算法是一种新的仿生优化方法,具有结构和运算简单的优点.仿真试验结果表明,用微粒群算法优化水轮机调节器参数,可以获得满意的控制精度和效率.与改进的遗传算法优化结果相比,各项控制性能指标（如调节时间、负调、超调量等）都优于遗传算法整定的PID调节器.     

基于BP神经网络的教学质量评价

基于MATLAB设计神经网络评价流程,以3层BP神经网络进行教学质量评价,其中隐含层的传递函数为tansig,输出层的传递函数为purelin．为保证网络的泛化能力,在训练样本的选择上,选择比较有代表性的数据,打乱顺序,对数据进行归一化预处理;训练函数采用Levenberg—Marquardt算法,选择学习速率为0．01,网络训练误差为le^-5,训练次数1000次,步长选择为10．成功训练神经网络后,对给出的4组数据进行了预测,画出预测拟合及误差分析图形．结果表明：在设计BP神经网络模型的基础上,采用合理的样本数据,神经网络就会通过训练样本,学习到样本的有关环境本身的内在规律性,对输入给出正确的反应,以实现教师的教学质量评价．