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61.
随着图像处理技术的不断发展,本文利用图像处理技术分析变电站中隔离开关的状态。蚁群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)使用的广泛性,很多学者将其应用到图像处理中。本文将蚁群算法应用于变电站设备区域图像分割中,从某个或某些像素点出发,提取出变电站的隔离开关信息,然后对其进一步的图像处理,分析隔离开关的状态。但是,蚁群算法在运算过程中,易出现过早收敛于局部最优解及运算时间过长的缺点。为了使蚁群算法收敛于全局最优解及加快收敛速度,本文针对传统的蚁群算法模型对其信息浓度更新规则改进及参数的改进。通过仿真对比分析改进后的蚁群算法对于图像分割效果更好。 相似文献
62.
基于信息素适量更新与变异的高效蚁群算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为了克服基本蚁群算法求解速度慢、易于出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种高效的蚁群算法(EACA)。它修改了基本蚁群算法中信息素的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,以加快收敛;另外,它采用了一种启发式变异方法对路径进行优化,以产生搅动效应,避免早熟。以TSP问题为例进行的实验结果表明:提出的算法优于ACA和ACAGA。 相似文献
63.
胡鲜花 《重庆科技学院学报(社会科学版)》2010,(18)
排球比赛规则修改后,特别是每球得分制的出现,发球得分率低失误率高的现象居高不下,水平较高的球队表现更为明显,因此要把排阵、战术选择、心理因素、研究对方等问题合理运用于发球策略. 相似文献
64.
以1998年~1999年全国排球联赛及99世界杯赛为例,分析排球新规则对一攻、防反、发球的影响与变化。探讨新规则下发球的作用及指导思想。 相似文献
65.
贺文武 《福建建筑高等专科学校学报》2010,(4):400-403
探讨了在线核学习基于梯度与基于优化的两种一般性框架,分析了这两种框架显式更新模式下的内在一致性,给出了求解分类与回归问题的具体更新规则。并且讨论了与显式更新对应的隐式更新模式,给出了在线核学习的一般形式。最后,分析了显式更新模式下在线核学习的算法性能。 相似文献
66.
67.
目的 目前非负矩阵分解一般使用乘性规则进行更新,乘性更新规则虽实现简单,但更新时收敛较慢,而且容易陷入局部最优解。当数据规模较大时,乘性规则的时效性很低,难以应用于一些实时性较强的问题中。针对乘性更新规则的这些缺点,提出一种使用交替方向乘子求解正交投影非负矩阵分解的方法。方法 首先,基于正交投影非负矩阵的正交性和稀疏性特征,将原始的目标函数优化问题分解为各子问题的交替优化求解过程。通过引入辅助变量建立原目标函数的增广拉格朗日方程,完成对原问题的子问题等价表示;然后,对转换后方程的主变量和对偶变量进行交替优化求解,从而找到原问题最优解。结果 不同规模矩阵分解仿真实验结果表明,与乘性更新规则相比,本文所提方法在收敛速度和精度上具有明显优势,特别是在矩阵规模很大时,收敛速度明显优于乘性规则。同时,将本文方法应用于目标跟踪问题中,提出一种基于交替方向乘子方法的模版更新策略,并与乘性规则以及其他3种经典目标跟踪算法进行比较。本文方法在目标跟踪效果上与基于乘性更新规则方法相当,且优于其他3种方法,重叠率约0.73,且帧处理速度约是乘性规则的3.8倍。结论 本文方法在数据规模较大时,处理速度明显优于乘性规则。在目标跟踪应用中,因其分解过程中的稀疏性和正交性,与常用跟踪算法相比能较好地应对视频场景中的遮挡、尺度变化及光照变化等干扰,其跟踪性能更加稳定。 相似文献
68.
针对各种进化算法所存在的早熟收敛,易陷人局部极值点的缺点,采用两种不同的状态转移规则和与系统属性紧密相关的信息素更新规则,用蚁群算法解决元件可选择不同类型的最优冗余分配问题,实例仿真结果表明蚁群算法可以在相对短的时间内较快的找到问题的最优解。 相似文献
69.
70.
这里我做一个假设,如果建筑和文明都正在发生变化,(当然,这种变化远没有21世纪初的变化具有戏剧性),那作为建筑师的我们就正处在变化的顶点。然而,由于一定程度的盲目性,毫无准备,更多的由于支持经济全球化的共同公约的强制性条文,以及不断的分离建筑和文化的联系,我们经常受到批评。和这些变化并存的,是发展中的对于这个星球上自然系统前途的全球化观念。作为未来的一个主要窗口,对于建筑师和设计师,我认为这是一个时机,通过创造和维护可持续社区和区域的新规则,来产生一个新的范例去重新建立文化和设计之间的纽带。然而,在这样一个新的现实环境中,我们将需要相当多的对于教育,规章的修正,和对于实际建筑的期望值的修正。这篇文章为正在成为和正在培养“新型建筑师”的人提出了一些基本的指导和建议。 相似文献