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991.
为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。 相似文献
992.
993.
实验鼠行为分析数据是神经学、生理学、药物学等学科实验数据的重要部分。针对实验鼠缺少肢体运动信息的特点,提出一种实验鼠多行为分析方法。提取实验鼠轮廓的帧间变化信息,同时考虑变化信息与实验鼠本身的位置关系,对行为视频形成系列轮廓变化帧。在训练阶段,通过Pillar K-means聚类算法从系列帧中提取80个关键帧,并把每一个训练行为视频用对应关键帧频数的直方图表示。在测试阶段,测试视频用最近邻法确定每一帧对应的关键帧,形成相应的关键帧直方图,从而把分类问题变成一个直方图相似性问题,再应用卡方距离进行分类。实验结果表明,该方法对8种行为的分类准确率最高达到100%,最低达到95%。 相似文献
994.
传统Q算法对于机器人回报函数的定义较为宽泛,导致机器人的学习效率不高。为解决该问题,给出一种回报详细分类Q(RDC-Q)学习算法。综合机器人各个传感器的返回值,依据机器人距离障碍物的远近把机器人的状态划分为20个奖励状态和15个惩罚状态,对机器人每个时刻所获得的回报值按其状态的安全等级分类,使机器人趋向于安全等级更高的状态,从而帮助机器人更快更好地学习。通过在一个障碍物密集的环境中进行仿真实验,证明该算法收敛速度相对传统回报Q算法有明显提高。 相似文献
995.
现有队列调度算法只能满足某一种特定类型业务流量的服务质量(QoS)需求,无法广泛支持多种类型业务流量。为此,提出一种基于区分服务的嵌套队列调度算法。将现有队列调度算法通过嵌套模型进行组合,并根据该嵌套模型进行队列调度,从而为多种类型业务流量提供均衡的QoS保障。仿真结果表明,该算法能够满足不同类型业务流量的QoS需求,其各项性能指标所达效果与最优效果的差距较小,并且在多种类型业务流量的支持方面比现有队列调度算法表现更好。 相似文献
996.
997.
针对量子粒子群优化(QPSO)算法迭代后期种群多样性下降、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种自适应收缩-扩张系数的双中心协作最子粒子群优化算法。该算法从2个方面进行改进:(1)自适应调节收缩-扩张系数,其目的是帮助粒子跳出局部最优点,提高粒子的全局搜索能力;(2)双重更新全局最优位置,即在每次迭代中,先后分别采用2种不同的方式更新全局最优位置。第1种方式与QPSO算法一致,第2种方式则引入双中心粒子,使其和当前全局最优位置在相应维度上合作,从而达到更新全局最优位置的目的。从固定迭代次数和固定精度角度分析算法性能,仿真结果表明,相比于QPSO算法,该算法在保证复杂度较低的情况下,可提高收敛速度,增强全局和局部搜索能力。 相似文献
998.
提出一种虚拟场景中有宽度物体移动路径的优化方法,在地图掩码数据经过寻路算法搜索后,得到一组连续路径节点组成的节点集,从起始节点出发,沿着路径节点找出离起始节点最远且没有障碍物遮挡的可见节点,作为下一个起点,循环往复直至节点集的终止节点,并顺序连接这些可见节点,即可得到优化路径。通过合并节点集中的多余节点,使路径更平滑,从而减少物体移动过程中改变方向的次数,解决有宽度物体无法通过狭窄通道后,须重新计算路径的问题,达到了更好的用户体验效果。 相似文献
999.
1000.