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1.
改进的粒子群优化算法   总被引:9,自引:9,他引:1  
提出了改进的粒子群优化算法。基于4个不同的基准函数对所提算法与1995年Kennedy和Eberhart提出的常规PSO作了比较。PSO最初是受到如鸟或鱼等生物群体的社会行为的启发而提出的,每一个体依照自身及群体的过去解决问题的最好办法来调整自己的最佳位置,通过重复这一过程来得出最佳值。这里提出的改进的PSO的关健之处在于:如果一个新的位置确实得到了改善,则每一个体就调整它的位置;如果不是这样,就根据概率来做出决定。这一策略是既避免盲目跳转又避免只简单地跳转到好的新位置而陷入局部最优。模拟结果表明改进的PSO总能比PSO找到更好的解决方法。  相似文献
2.
基于粒子群的图像检索相关反馈算法   总被引:4,自引:4,他引:4       下载免费PDF全文
 将粒子群优化算法的进化搜索过程与用户的反馈过程有效结合,提出了一种基于粒子群的图像检索相关反馈算法,避免了初始检索对用户认知的影响以及对反馈效果造成的局限性,并使得用户对检索目标的理解逐渐清晰,能够有效全面的搜索图片库,同时避免多次反馈造成的算法效率和检索效果之间的矛盾.通过实验验证了算法的有效性.  相似文献
3.
基于粒子群优化聚类的高光谱图像异常目标检测   总被引:4,自引:4,他引:0  
高光谱图像的高维特性增加了图像的信息量,但 是同时也带来了“维数灾难”问题 。在高光谱图像异常目标检测 过程中,如何更好降低维数,去除波段冗余性和最大程度抑制背景干扰成为亟需要解决的 问题。针对此,本文提出了基于粒子群 优化(PSO)聚类的高光谱图像异常目标检测算法。算法首先利用粒子群方法对传统的k-均 值聚类进行优化,在不改变高光谱图像 波段特征的基础上用新的聚类方法对图像进行了波段子集类划分,使得具有相似特性的波段 归为一类;然后,通过主成分分析(PCA)变换使 得聚类后的图像数据中含有的异常目标变得突出,同时抑制背景干扰;最后,提取各子集主 成分中含有最大四阶累积量值的波 段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对 算法进行仿真,结果表明,算法检测精度高,虚警率低。  相似文献
4.
一种基于粒子群优化的多QoS约束选播路由算法   总被引:4,自引:4,他引:3  
提出一种基于粒子群优化算法的多QoS约束选播路由算法(RDO-PSO).算法使用特殊相加算子,使得路径之间能够相互进行学习,解决了较差路径向较好路径学习的问题;通过设计随机扰动算子,使算法在陷入局部最优时迅速跳出局部最优,保证了粒子的多样性.网络仿真结果表明,算法有效可行,收敛速度快.  相似文献
5.
一种快速递归红外舰船图像分割新算法   总被引:4,自引:4,他引:3  
针对背景复杂、对比度低的红外舰船目标分割问题,提出了一种红外舰船图像分割的新算法.由于二维最大类间方差法不仅反映了图像的像素点灰度分布信息,还反映了邻域空间相关信息,因此有较好的抗噪能力.但是由于其解空间维数的增加,计算量的变化是以指数增长的,而粒子群优化算法可实现高效并行、随机、自适应群体搜索.基于这一特点,提出了基于粒子群优化的二维最大类间方差局部递归分割方法,有利于实现红外图像的实时处理.该方法同样适用于复杂背景下的其他红外目标图像的分割.  相似文献
6.
基于随机加速系数的粒子群优化算法   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对粒子群算法中加速系数的取值问题,对C1和C2的各种取值策略做了充分调查分析,得到参数C1和C2对算法性能的影响规律,并提出了一种基于随机加速系数的粒子群优化算法.该算法在迭代的每一代中,加速系数取一定范围内随机产生的一组C1和C2的组合,通过非对称的、范围更大的C1和C2取值来增加算法的多样性,避免了算法早熟.在典型测试函数上进行对比实验,结果验证了新算法在优化性能和稳定性上高于传统粒子群优化算法.  相似文献
7.
基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准   总被引:3,自引:3,他引:0  
针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法。以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题。根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量。实验结果表明,对初始位置偏差较大的CT与MR图像,本文算法能够成功地进行配准并能达到理想的精度,与单纯使用PSO算法相比,算法的效率有一定的提高。  相似文献
8.
应用粒子群优化算法设计级联MZI型光滤波器   总被引:3,自引:3,他引:2  
提出了一种应用粒子群优化算法(PSO)设计极联马赫一曾德尔干涉仪(MZI)型滤波器的新方案。方案巧妙地结合离散型和连续型PSO,利用连续PSO优化耦合角组合、离散PSO优化相移因子组合,由此得到耦合角和相移因子的优化组合,实现光滤波器的优化设计。给出了PSO方案的设计流程及具体步骤,并设计了级联数为3、阶数为5和信道间隔为0.8nm的梳状滤波器,其输出响应与理论滤波器一致。新方案逼近精度高,同时耦合角限制在(0,π/2)内优化配置。  相似文献
9.
一种基于遗传粒子群算法的选播路由算法   总被引:2,自引:2,他引:0  
选播是IPv6中定义的一种新的通信模式.在分析选播通信服务基础上,提出一种基于遗传粒子群算法的选播路由算法,以求解多QoS约束的选播路由问题.算法将遗传算法和粒子群算法结合起来,通过设置一个更新算子,让路径之间相互学习,使得整个种群不断地趋干最优路径.仿真实验结果表明,该算法是可行和有效的,比单独基于遗传算法或粒子群算法的选播路由算法有一定的优越性.  相似文献
10.
基于粒子群优化的神经网络训练算法研究   总被引:2,自引:2,他引:49       下载免费PDF全文
高海兵  高亮  周驰  喻道远 《电子学报》2004,32(9):1572-1574
 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO)用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力.经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breast cancer模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响.与BP算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度.仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法.  相似文献
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