全局信息共享的自适应FA算法

针对萤火虫算法FA对于高维复杂问题,收敛速度慢、求解精度低,优化效果不理想等缺点,提出一种基于全局信息共享的自适应FA算法。分别从三个方面对FA算法进行了改进:通过引入群体距离,改进γ值的调节方式,提升算法的自适应调节能力;通过增加过程搜索信息,加强算法的精细化调节能力;通过引入基于全局平均位置信息的量子空间下的δ势阱模式,增强算法的全局搜索能力。最后对几种典型函数的测试结果表明,改进算法在收敛速度与收敛精度上,较其它算法有明显提高。     

中职计算机专业课堂教学有效性提高初探

课堂教学是当代教育的主渠道,课堂教学的有效性对学生生的今后发展十分重要.课堂上的教师必须要十分重视课堂教学的效率,只有实现课堂教学的有效性,才会对学生未来的发展起到积极的作用,为以后的学习和认知能力进一步得到提升.针对目前中职计算机专业课堂教学效率低下的现状,本人从有效教学准备策略、有效教学实施方法策略和有效教学评价策略来探索中职计算机课堂教学的有效性,目的是提高中职课堂教学效率,优化课堂教学.     

基于量子粒子群算法的Ostu图像阈值分割

二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Ostu方法的实时应用.     

基于量子粒子群算法的医学图像配准

医学图像配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.首先用坎尼算子提取图像的边缘,再用K均值聚类算法进行聚类分析提取轮廓特征点,然后引入了带有量子行为的粒子群优化算法来求解配准所需的空间变换参数.实验结果表明,QPSO能够迅速地在全局范围内找到最优解,应用于多模态医学图像配准是可行的.     

基于细胞自动机和QPSO的间接编码神经网络结构设计算法

设计间接编码方案表达网络结构,利用二维细胞自动机中的元细胞表示网络连接存在与否,对元细胞的坐标和值分别演化,实现对网络结构的生长和剪枝.应用二进制量子化粒子群算法,采用特定的适应度函数,生成和进化元细胞的坐标.设计元细胞的邻域演化规则,演化元细胞的值.利用浮点量子化粒子群算法训练当前网络,逐步得到最终稳定网络结构及其参数.实验结果表明,当应用于不同规模的网络结构设计时,算法复杂度变化不大,并且具备稳定的收敛性能.     

使用Conformer增强的混合CTC/Attention端到端中文语音识别

最近,基于自注意力的Transformer结构在不同领域的一系列任务上表现出非常好的性能。探索了基于Transformer编码器和LAS（listen,attend and spell）解码器的Transformer-LAS语音识别模型的效果,并针对Transformer不善于捕捉局部信息的问题,使用Conformer代替Transformer,提出Conformer-LAS模型。由于Attention过于灵活的对齐方式,使得在嘈杂环境中的效果急剧下降,采用连接时序分类（connectionist temporal classification,CTC）辅助训练以加快收敛,并加入音素级别的中间CTC损失联合优化,提出了效果更好的Conformer-LAS-CTC语音识别模型。在开源中文普通话Aishell-1数据集上对提出来的模型进行验证,实验结果表明,Conformer-LAS-CTC相对于采用的基线BLSTM-LAS和Transformer-LAS模型在测试集上的字错率分别相对降低了22.58%和48.76%,模型最终字错误率为4.54%。     

基于WSN的群体机器人实验平台设计

无线传感器网络和群体机器人的是当今研究的热点问题.移动机器人和无线传感器网络相结合,可以扩展机器人的感知空间,增强机器人的通信和交互能力.针对群体机器人的特点,结合无线传感器网络较强的感知能力和通信能力,开发了一套基于WSN的群体机器人实验系统.设计了适用于群体机器人实验的通信系统,制定了一套适用于群体机器人实验的通信协议,并提出了基于WSN的群体机器人相对定位方法.通过对群体机器人一致性实验,验证了系统的实时性和有效性.     

一种二进制编码的量子粒子群优化算法

针对离散空间优化问题,给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路,重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离,提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性,得出全局收敛的结论,并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．     

一种二进制编码的量子粒子群优化算法

针对离散空间优化问题,给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路,重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离,提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性,得出全局收敛的结论,并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．

     

基于蚁群优化的图像边缘检测算法

为提高图像边缘检测的精度与抗噪性能,提出一种基于蚁群优化的图像边缘检测算法.将图像像素梯度值和像素圆形邻域统计均值的相对差共同作为蚁群的启发信息,引导蚁群搜索图像边缘.实验结果表明,该算法能最大限度地保留边缘细节,并能抑制噪声和纹理,具有较好的鲁棒性.