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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
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贾冀婷 《微电子学与计算机》2011,28(12):68-71
针对软件可靠性分配中不易求解全局最优解这一问题,将可靠性指标分配到每个模块中,并利用改进的粒子群优化算法来搜索模型的最优解.实验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解软件可靠性分配问题时的效果优于遗传算法等其他智能优化算法. 相似文献
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提出了一种新颖的基于粒子群优化和多级检测的混合算法的多用户检测器。介绍了最佳多用户检测模型以及粒子群优化算法的基本思想。进行了理论依据和仿真性能分析。仿真结果表明:该检测器在误码率性能上明显优于传统检测器和解相关检测器,在抗“远一近效应”上也优于传统检测器与多级检测器,计算复杂度较低。 相似文献
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伴随着目前个人移动通讯技术的迅速发展,移动通信设备对小型化、多频带和宽频带的天线的要求越来越迫切。许多的天线设计都依赖于优化技术,由于天线的结构参数很多,无法给出解析式函数,所以给优化问题提出了新的挑战。文章主要内容是把正交粒子群算法运用到PIFA天线结构的宽频带优化设计。 相似文献
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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
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针对在LBG算法中存在初始码书的选择极易影响码书训练的收敛速度和最终码书性能的缺陷,提出了一种基于微粒群的矢量量化码书设计算法.首先产生具有一定全局性特点的初始码书,然后再应用LBG算法进行优化得到同时具有局部特性的码书.实验结果验证了该算法的合理性. 相似文献
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本文提出一种基于混合粒子群算法的QoS选播路由优化算法。算法针对QoS的多约束条件特点,采用了混沌搜索思想来增强算法局部搜索能力,并且通过正交初始化种群和交叉选择来增加粒子的多样性,提高算法精度。仿真结果对比表明,算法优化效果明显。 相似文献
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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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将微粒群算法应用于彩色图像的颜色量化.根据种群的进化原理,在RGB彩色空间中对图像像素的颜色值进行聚类,通过迭代寻优确定最优调色板,然后进行像素的颜色映射,从而完成量化工作.仿真实验表明,该算法具有颜色失真小,收敛性好,鲁棒性强和受初始条件影响小等特点,是一种有效的颜色量化算法. 相似文献
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作为一种新型的群智能随机优化算法,粒子群优化(PSO )算法在解决各种非线性复杂问题上得到了广泛的应用。研究了粒子群优化算法在阵列天线方向图零陷加宽技术上的应用,通过实例表明粒子群算法能够在较宽的角度区间上形成满足要求的零陷,在抗干扰应用方面具有较高的应用前景。 相似文献
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一种基于粒子群优化的自适应均衡算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种自适应信道均衡的方法,它利用粒子群优化算法对均衡器系数进行自适应调整.由于粒子群优化算法具有实现简单、性能函数的单调性强、搜寻全局最优解的能力强等优点,将其用于自适应信道均衡将会改善传统均衡器均衡效果不理想的问题.仿真结果表明,该方法实用有效,在信道失真较大和最优解搜索精度方面表现出了优越性. 相似文献
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提出了基于量子粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法.由于在量子空间中粒子满足集聚态性质完全不同,使得该算法可以在整个可行区域内搜索.全局搜索能力远远优干基本粒子群,克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法拥有更好的覆盖优化效果。 相似文献
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针对飞行器航迹规划问题, 对基本粒子群算法进行了改进, 提出一种基于病毒粒子群优化算法的飞行器航迹规划方法。该方法结合生物病毒进化系统理论, 在基本粒子群算法中引入病毒种群, 通过执行反向代换和转导算子两种操作, 利用病毒的水平感染和垂直传播能力来维持主群体粒子种群和病毒种群之间的信息交换, 保证了航迹规划中粒子个体的多样性, 提高了算法的局部搜索能力, 解决了基本粒子群优化算法容易使粒子陷入局部最优、收敛速度慢的问题。仿真实验结果表明, 在相同的约束条件下, 所提出的方法能够更快更有效地生成满足要求的航迹。 相似文献