基于混合变异策略的改进差分进化算法及函数优化

针对差分进化算法DE 传统变异策略不能有效平衡全局搜索和局部搜索,并且算 子固定,导致算法早收敛、搜索效率较低。基于DE 变异策略性能,提出一种混合变异策略, 力图平衡算法探索和开发能力,使得前期增强全局搜索,保持种群多样性; 后期偏重局部搜 索,尽快收敛到全局最优值。同时操作算子采用随机正态缩放因子F 和时变交叉概率因子CＲ, 进一步改善算法性能。几个典型Benchmarks 测试函数实验表明: 该改进型差分进化算法能有 效避免早收敛,较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。     

人工代谢算法在故障诊断中的应用

从生物体新陈代谢的生理机能出发,建立了基于酶催化的人工代谢算法模型．通过对代谢算子功能的 分析提出了模式定理的概念,并证明了算法的收敛性．利用酶与底物相匹配的原理,通过代谢操作找出酶与底物的 最优匹配,从而找出对应故障现象的原因．在寻优过程中,不断地通过凋亡算子将不可能成立的原因筛除,降低了 故障诊断的成本．实例分析表明,该算法能有效地进行故障定位,尽可能地缩小了不必要的搜索空间．     

基于人工免疫的网络入侵检测中疫苗算子的作用研究

在以前研究工作的基础上,将包含疫苗算子、变异算子和其它算子的免疫算法与人工免疫中的负选择算法结合在一起,实现检测器种群的进化,目的是加快种群的亲和力成熟进程和提高网络入侵检测效率。详细地给出了疫苗自适应提取算法和疫苗算子算法,建立了基于免疫算法和负选择算法的模型及算法来实现网络入侵检测。分别设计了基于克隆选择算法的和基于免疫算法的网络入侵检测实验。实验结果表明,含有免疫算子的免疫算法加快了检测器种群亲和力成熟的进程,收敛速度更快,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势。而基于克隆选择算法的网络入侵检测则出现了检测器种群亲和力成熟进程较慢,并随着进化代数的增加检测率呈现轻微退化和较长时间停滞不前的现象。     

基于Value双向近似推理的系统决策方法

先提出Vague值间的一种新的相似度,并基于有序加权聚类(OWA)算子给出Vague集间的新的加权相似测度,其中的权重是由决策者根据实际决策需求来确定的,具有一定的弹性;另外通过Vague输入事实与Vague决策规则的前件(或后件)之间的相似匹配度,得到一个简单可行的双向近似推理方法,这可为复杂环境下的系统决策(如工业检测和医疗诊断等领域问题)提供有效的支持工具。     

一种改进的Harris角点检测算法

图像拼接中,提高角点检测的精确度可以提高配准的精度。在Harris算法的基础上,提出了一种改进的角点检测算法,算法首先分别对图像中每行、每列上所有像素点的Rharris进行X、Y方向的曲线拟合,然后对拟合后的曲线进行分析,若某个像素点的Rharris值在两个方向上都处于“波峰”位置,则将该像素点检测为角点。实验结果表明该算法可以避免阈值的选择,有效地克服了阈值选择不当造成的角点冗余或丢失,提高了角点检测的精度。     

一种基于改进遗传算法的面向路径测试用例自动生成方法

介绍了基于改进遗传算法测试用例生成的核心算法,针对软件测试用例生成问题的特点对传统遗传算法的遗传算子进行了改进,实验获得了较好的效果。     

基于蜂群遗传算法的0-1背包问题

针对0-1背包问题,本文提出了基于蜂群遗传算法的优化求解方案。该算法包括两个种群,一个主要用于全局搜索,另一个主要用于局部搜索;每个个体采用二进制编码;采用最优个体交叉策略;对当前解的处理措施是将还未装入背包且性价比最好的物品装进背包,直至不能装为止;不符合约束条件的解采用诱变因子指导变异处理;遗传算子包括单点交叉算子、简单变异算子、主动进化算子和抑制算子。本算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛的特性,快速地并行搜索,有效地克服了经典遗传算法容易陷入局部最优问题。数值实验表明,该算法在求解0-1背包问题中取得了较好的效果,同样可以应用于其它的组合优化问题。     

基于MatLab实现的图像边缘检测

图像的边缘提取是灰度不连续的结果,是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的,利用Roberts算子、Sobel算子、拉普拉斯高斯算子和Canny算子对智能车赛道图像进行边缘检测,使用MatLab软件实现最后效果的比较,以解决实际问题。     

基于FPGA的图像轮廓提取

文章采用4个不同方向的Sobel算子模板和阈值比较方法来解决经典Sobel算子的检测精度不高和易出现虚假轮廓的现象;详细介绍了在FPGA中利用Sobel算子对图像边沿进行检测,并最终通过图像二值化将图像轮廓提取出来的具体过程;使用Modesim9.0仿真,验证了FPGA中轮廓提取算法模块的功能正确性.     

基于C#的模板算子法数字图像边缘检测技术分析与实现

边缘检测是图像处理中的重要内容,边缘是图像中灰度值不连续或突变的结果。边缘检测的方法有很多,本文仅就典型的模板算子法进行分析并对原Sobel算子、Prewitc算子边缘检测方向模板进行扩展,然后用C≠编程语言实现这些算法。