基于混沌的多策略优化麻雀算法及应用

针对原始麻雀搜索算法在寻优过程中出现多样性降低,难以跳出局部最优,以及收敛精度不够等问题,提出一种基于混沌的多策略优化麻雀算法.首先,通过Circle混沌映射进行种群初始化,生成分布更加均匀的麻雀种群,增加种群的多样性;其次,引入自适应比例,对发现者的种群规模占种群总规模的比例进行动态变化,平衡算法的全局搜索与局部挖掘能力;然后引入Levy飞行改进发现者位置更新方式,提高算法的搜索范围与局部搜索能力,并且加快收敛于最优值的速度;最后,选择逐维变异与反向学习相融合的方式来扰动当前全局最优位置,通过贪婪算法来筛选出变异前后的最优值作为当前全局最优值,从而提高算法跳离局部最优的能力.本次选择12个基准函数和Wilcoxon秩和检验进行验证,并于六种其他算法进行对比,证明了以上多种策略对于算法的性能提升明显.同时,将该改进算法应用于工程实践中,本文选择压缩弹簧设计优化问题,验证所提改进算法在工程设计中的可行性与优越性.     

改进麻雀搜索算法的飞行器航迹规划

针对传统麻雀搜索算法(SSA)在飞行器航迹规划求解问题中计算过程复杂、易陷入局部解等不足,提出了一种融合鲸鱼搜索因子和柯西-高斯变异的麻雀搜索算法(WSSA)。首先借助佳点集法对种群进行了初始化处理;其次借助鲸鱼算法中螺旋式搜索因子形成自适应权重迭代因子,提高算法全局搜索能力的同时保证局部的收敛性;随后在跟随者位置更新中加入柯西-高斯变异因子对原迭代进行扰动更新,提高算法的全局寻优能力;最后基于改进前后的算法进行了模型求解和适应度比较,验证了所提算法的有效性。     

基于自适应权重GPSR算法的ISAR成像

为了提高ISAR成像运算效率,本文提出一种自适应权重GPSR(AW GPSR)算法,并用于ISAR成像。该算法为加快参数重构的收敛速度,给ISAR图像中每个散射点都赋予正则化权重系数。对于幅度较小的散射系数,赋予较大的权重,使其快速减小为0;对于幅度较大的散射系数,给予较小的权重,使其在迭代中保持不变。在梯度下降迭代过程中,不断更新散射系数和正则化权重。本文采用仿真信号和实测信号进行ISAR成像实验,实验结果表明,相比常规GPSR算法,AW GPSR算法达到收敛的速度更快,成像时间降低了约23%。在成像效果方面,AW GPSR算法与常规GPSR算法相当,但明显好于传统的R-D算法和ESPRIT算法。     

基于自适应t分布与随机游走的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在解决复杂问题时存在的收敛精度降低以及陷入局部最优等问题,文中提出了一种基于自适应t分布与随机游走的麻雀搜索算法。该算法在初始化过程中使用反向学习来生成反向解,从中选择优秀的个体组成初始化种群。在原始麻雀搜索算法上采用自适应t分布策略和高斯随机游走策略可以提高麻雀个体的寻优能力,同时防止算法早熟。仿真结果表明,相较于对比算法,文中所提算法的收敛精度和收敛速度都有所提升。     

基于高斯云改进的混沌麻雀搜索算法与应用

传统的麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)在寻优过程中存在易陷入局部最优,以及搜索能力不足的问题。为了解决上述问题,提出了一种基于高斯云改进的混沌改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)。首先,利用伯努利混沌映射初始化种群以提高算法初始种群质量;其次,在发现者位置更新中引入自适应高斯云变异策略来提高算法在迭代过程中的全局搜索能力;最后,利用t分布反向学习策略对最优位置进行随机反向学习,以提高算法跳出局部最优的能力。在仿真实验中将本算法与其他4种基本算法利用13种基准测试函数进行对比实验,同时与其他的ISSAs进行对比。实验结果表明,本算法具有良好的收敛性以及精度,且全局探索能力相较于原算法大大提高。并将ISSA应用于Kapur熵多阈值图像分割任务中,结果表明,ISSA相较于其他4种基本算法有着更高的分割精度。     

基于液晶微透镜的自适应红外焦平面探测器

液晶微透镜是一种新型光学器件.通过改变驱动电压,可以灵活快捷地改变其通光孔径、焦距和波前等.设计并得到了一种面阵液晶微透镜器件,讨论了通过将此面阵液晶微透镜与红外焦平面探测器的混合集成,得到具有自适应功能的红外焦平面探测结构.分析了该混合探测结构的性能特点及应用方向.     

基于液晶自适应透镜的设计与制作

详细论述了液晶透镜的设计理论,并在前人已有的工作基础之上改进制作工艺,得到新型单圆孔电极的液晶透镜。与现在已有的单圆孔电极液晶透镜制作工艺相比,改进体现在:使用光刻和盐酸腐蚀的方法,刻蚀ITO基板得到了具有直径为2mm的圆孔图案的上电极;使用聚酰亚胺取代玻璃作为绝缘层。新型透镜的特性是,工作电压可以低至1.1Vrms,焦距范围为20~480mm,响应时间可达到亚毫秒量级,而在500~1100nm范围内透过率稳定在80%以上。通过实验进一步表明:该液晶透镜的点扩展函数(PSF)与理论值接近,且焦距与工作电压成反比例关系。     

自适应t分布与黄金正弦改进的麻雀搜索算法及其应用

针对麻雀搜索算法存在的容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出一种基于自适应t分布与黄金正弦改进的麻雀搜索算法(t-GSSA).首先,通过黄金正弦算法改进发现者的位置更新方式,增强算法局部开发和全局探索能力,并且提高算法的收敛能力;其次,利用自适应t分布变异方法,对个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力;然后,在...     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的气动光学成像偏移预测

气动光学效应导致的目标图像偏移对于飞行器的导航、定位以及寻的影响很大,对气 动光学成像偏移的实时补偿具有重要的实用价值。提出了一种基于改进型麻雀搜索算法 优化BP神经网络(improved sparrow search agorithm optimized BP neural network, ISSA-BP)的模型,对气动光学成像偏移进行预测。为提高预测算法的 搜索和跳出局部最优的能力,在标准麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)中借助鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)飞行行 为的思想,使加入者以一定的概率向发现者靠近,缩短了算法的运行时间,保证了全局收敛 和种群的多样性。最后将 算法模型与BP神经网络模型和麻雀搜索算法优化BP神经网络(sparrow search algorithm BP,SSA-BP)模型进行对比 ,使用三种评价指标对三种算法模型进行评价, 结果表明的ISSA-BP模型能够及时准确的对气动光学成像偏移进行预测,ISSA-BP 模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)分别为2.511、1.969和0.999。     

基于不同微透镜阵列参数的集成成像微图像

提出一种基于不同微透镜阵列参数的集成成像微图像阵列生成方法。在该方法的拍摄过程中, 首先通过微透镜阵列1拍摄三维场景获得微图像阵列1, 再通过一个包括虚拟显示和虚拟拍摄两个步骤的像素映射算法, 生成与微图像阵列1参数不同的微图像阵列2。在显示过程中使用的微透镜阵列2与拍摄时的微透镜阵列1具有不同的参数, 微图像阵列2通过微透镜阵列2重建出全真的3D图像, 重建的3D图像没有图像缩放和畸变。同时本文还推导了微图像阵列1、2和微透镜阵列1、2各参数应满足的数学关系。实验结果验证了理论推导的正确性。     

基于自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,提出了一种结合自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法.通过改进的自适应权重策略来调整算法的收敛速度,通过模拟退火增强鲸鱼优化算法的全局寻优能力.仿真实验中计算了18个测试函数,对比了粒子群算法、海豚回声定位算法和标准鲸鱼算法并进行统计分析,同时比较了单独结合自适应权重和模拟退火对鲸鱼优化的影响,结果表明,改进的算法在测试函数的极值计算中,计算精度和收敛速度方面都有了明显提升,验证了改进算法的有效性.     

基于自适应权重Retinex和小波变换的彩色图像增强算法

针对现有图像增强技术容易出现细节丢失、局部曝光不足、过曝光或颜色失真,不能兼顾对比度和色彩保真的问题,提出了基于自适应权重Retinex与小波变换结合的彩色图像增强算法(AMSR-WT)。将图像从RGB空间转换到HSI空间,对亮度分量I进行小波变换分解为低频亮度图像和若干高频亮度图像,对低频图像使用自适应权重Retinex进行增强,对高频图像使用改进的阈值去噪算法进行去噪,通过小波逆变换重构亮度分量,经过Gamma校正进一步增强对比度并转换回RGB空间得到增强图像。实验结果表明,该算法有效提高了图像对比度和颜色保真度,较好地保留了图像的细节和纹理。     

一种改进的自适应权重立体匹配算法与校正

立体匹配是立体视觉中一个重要的环节,针对自适应权重匹配算法中难以兼顾速度和精度的不足,提出了一种基于色彩的局部立体匹配算法。首先,利用区域连通性和颜色相似性改进权重因子,提出基于颜色变化约束的区域生长算法,有效提高了算法的精度和速度;然后基于颜色相似性提出一种视差校正算法,根据颜色相似性的结果对初始视差图进行视差校正,在没有增加额外工作量的前提下进一步提高算法的精度。实验结果表明,此算法能有效提高重复区域、边缘区域、低纹理区域的精度,而且速度较自适应权重算法提高了近20%,与当前主流算法具有可比性。     

基于空间调制器的透镜设计与成像研究

为了研究利用空间光调制器制作的菲涅尔透镜的特性,基于标量衍射理论推导了透镜的相位分布函数,建立了菲涅尔透镜的模型;并通过实验测量了空间光调制器的相位—灰度特性曲线,得到了相位与灰度的函数关系.制作了焦距为100 mm和150 mm的菲涅尔透镜相位灰度图.通过实验研究了该菲涅尔透镜成放大实像和缩小实像的成像规律;结果表明...     

基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法

针对粒子群算法易陷入"局部最优解"和搜索精度逐渐降低的缺点,提出了基于交叉和自适应权重的混合粒子群优化算法.加入的交叉操作使得种群在粒子数目不变的情况下多样性得以维持,而自适应权重有效地平衡了整个算法的全局与局部搜索能力.通过函数测试实验表明,新的算法能够避免早熟收敛问题,有效地提高了其寻优能力.     

基于余弦相似性的自适应权重的改进FCM算法

模糊C-均值聚类算法(FCM)是一种经典的聚类算法,主要通过迭代更新隶属度和聚类中心来提高聚类的有效性.FCM算法的性能主要通过类内紧性和类间分离性来评价,但其既依赖于初始聚类中心,也对噪声非常敏感.考虑到每个数据点和每个聚类中心对目标函数的不同重要性,本文提出了一种具有自适应权重的改进FCM聚类算法(Hybrid FCM).主要贡献:将2个具有自适应指数p和q的自适应权向量ψ和φ引入FCM的目标函数,以体现不同数据点和聚类中心的重要性;为提高聚类性能,自适应指数p、q和模糊因子m采用粒子群优化算法(PSO)优化,新提出的聚类评价指标AWCVI作为PSO算法的适应度函数;迭代过程中利用余弦相似性对隶属度函数进行修正,提高算法的鲁棒性.实验表明,本文提出的算法能够有效地提高聚类效果.     

基于不同微透镜阵列参数的集成成像微图像阵列生成方法

提出一种基于不同微透镜阵列参数的集成成像微图像阵列生成方法。在该方法的拍摄过程中,首先通过微透镜阵列1拍摄三维场景获得微图像阵列1,再通过一个包括虚拟显示和虚拟拍摄两个步骤的像素映射算法,生成与微图像阵列1参数不同的微图像阵列2。在显示过程中使用的微透镜阵列2与拍摄时的微透镜阵列1具有不同的参数,微图像阵列2通过微透镜阵列2重建出全真的3D图像,重建的3D图像没有图像缩放和畸变。同时本文还推导了微图像阵列1、2和微透镜阵列1、2各参数应满足的数学关系。实验结果验证了理论推导的正确性。     

网格数据的自适应成像算法

提出一种网格数据的自述适应成像算法。该自满还可以用不同的分辨率显示同一图像，或对某一特定区域进行单独处理。与传统的方式相比，这种方式比二维数组方式灵活性好，比典型的ｍｉｎ－ｍａｘ四叉树节省存贮空间，提高了图像的显示速度和灵活性。     

基于VC++透镜成像系统的实现

透镜成像是几何光学的基本内容,透镜成像的光学性质与它的焦距和主点的位置有关。由物求像常用方法有解析法与图解法。为了更好的理解与掌握透镜成像的原理与方法,利用VC++编程实现了透镜成像系统。此系统不但直观地展现了正负透镜在不同焦距、不同物距下的成像,还给出了像距、放大倍数及像的性质等主要数据。此系统操作简单方便,可用于透镜成像的数据处理及教学演示中。