改进蚁群算法求解两地间时间最优路径

研究两地间时间最优路径的问题。针对基本蚁群算法搜索的盲目性,迭代时间长,易陷局部最优解的问题,造成寻找最优路径困难。为提高寻优效率,提出一种改进的蚁群算法来求解问题。在方案中引入阀值排序算法对搜索路径进行优化,解决了蚁群算法前期搜索路径的盲目性问题。改进的蚁群算法加快了收敛速度,并提高了稳定性。经仿真证明:改进蚁群算法性在减少算法的迭代次数和提高解的稳定性方面有了较大的提高,并且能很好的用于求解路径时间最优问题。     

复合域的显著性目标检测方法

目的 针对显著性目标检测方法生成显著图时存在背景杂乱、检测区域不准确的问题,提出基于复合域的显著性目标检测方法。方法 首先,在空间域用多尺度视网膜增强算法对原图像进行初步处理;然后,在初步处理过的图像上建立无向图并提取节点特征,重构超复数傅里叶变换到频域上得到平滑振幅谱、相位谱和欧拉谱,通过多尺度高斯核的平滑,得到背景抑制图;同时,利用小波变换在小波域上的具有多层级特性对图像提取多特征,并计算出多特征的显著性图;最后,利用提出的自适应阈值选择法将背景抑制图与多特征的显著性图进行融合,选择得到最终的显著图。结果 对标准测试数据集MSRA10K和THUR15K中的图像进行显著性目标检测实验,同目前较流行的6种显著性目标检测方法对比,结果表明上述问题通过本文方法得到了很好地解决,即使在背景复杂的情况下,本文算法的准确率、召回率均高于对比算法,在MSRA10K数据集中,平均绝对误差（MAE）值为0.106,在THUR15K数据集中,平均绝对误差（MAE）值降低至0.068,平均结构性指标S-measure值为0.844 9。结论 基于复合域的显著性目标检测方法,融合多个域的优势,在抑制杂乱的背景的同时提高了准确率,适用于自然景物、生物、建筑以及交通工具等显著性目标图像的检测。     

基于改进鱼群算法的多阈值图像分割

为了实现图像的有效分割,提出了一种基于改进鱼群算法的多阈值图像分割方法。引入领域搜索的思想对基本人工鱼群算法做了进一步改进;然后对最大熵函数进行全局优化,改进后的算法能够根据人工鱼的个体适应度大小和种群的分散程度自动调整鱼群控制参数,在保证群体多样性的同时加快了算法的收敛速度;最后得到分割图像的最佳阈值,克服了基本鱼群算法后期收敛性差、易陷入局部最优等问题。实验结果表明,所提算法能够获得较稳定、快速和准确的图像分割。     

对比度和细节增强显著性检测方法研究

针对现阶段已经存在的显著性检测算法存在对比度不鲜明,显著图的图像细节不够明显,背景抑制不彻底的不足,提出一种基于对比度拉伸算法和用拉普拉斯算法改进Robert交叉梯度锐化的全频域显著性检测CRT算法,该方法利用FT算法自身运算速度快,具有去噪效果的优点以及对比度拉伸提升显著图对比度以及Robert梯度锐化算法提升边缘细节的特点以及提出的背景修正算法对背景能够进一步抑制的特点,最终将获得对比度更高,显著图细节更明显,背景抑制效果更好的显著图。该算法使用MSRA10K和THUR15K数据集做显著性检测检验,与其他6种流行的显著性检测方法做对比。从主观上得到显著图的对比度,图像细节均优秀于与它对比的6种算法。客观的指标显示,该算法用MSRA10K数据集进行显著性检测得到的MAE值是0.12,在THUR15K数据集上得到的MAE值是0.06,均优于与它对比的6种算法。平均结构性指标S-measure值为0.8,只略低于HC算法,优于其他5种算法。即该算法得到的显著图既具有对比度和图像细节增强,而且具有背景抑制效果更好的优点。     

基于云模型鱼群算法的多阈值图像分割研究

针对传统鱼群算法在处理图像分割时收敛速度慢,容易陷入局部最优等问题,将云模型和人工鱼群算法结合并有效地应用到多阈值图像分割中。改进后的算法使人工鱼学习能力有所提高,同时满足种群多样性和收敛速度快的特点,避免局部最优得到图像分割的最佳阈值。仿真实验表明,该算法能得到较稳定、快速、清晰的图像分割。     

BP网络模型的优化及仿真

针对BP算法收敛速度慢、存在易于陷入局部极小值等缺点,因此不能有效地搜索到全局极小点。利用联合优化方法改进标准BP算法,即通过黄金分割法动态调整学习系数;对S函数引入状态系数并进行分段;误差函数采用绝对和相对逼近精度相结合的方法。实验表明在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能。     

基于改进蚁群算法的应急救援路线选择

应急救援路线的选择关系到应急救援的成败,合理有效地选择应急救援路线对挽救生命和财产具有重要意义,其属于组合优化问题。针对蚁群算法求解速度慢、算法稳定性差、易出现早熟或停滞等缺陷和应急救援路线选择的特点,主要研究了改进蚁群算法在应急救援路线选择中的应用并根据实际应用提出了应急救援路线选择的蚁群算法的数学模型,为城市应急救援路线选择提供了有效的解决方案。通过实验证明该模型可以应用到解决应急救援路线选择问题方面,具有快速、高效的特点。