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智能单粒子优化算法 总被引:26,自引:0,他引:26
文中在传统粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的基础上,提出了智能单粒子优化算法(Intelligent Single Particle Opti mizer,ISPO).与传统的PSO算法不同,该算法采用了一个粒子在解空间中搜索,粒子的位置矢量被分成一定数量的子矢量,并基于子矢量对粒子进行更新.在子矢量更新过程中,通过分析之前的速度更新情况,引入一种新的学习策略,使粒子在搜索空间中能够动态地调整速度和位置,从而向全局最优靠近.实验表明,此算法对大部分标准复合测试函数都具有很强的全局搜索能力,其寻优能力超过了国际上最近提出的基于PSO的改进算法. 相似文献
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本文给出了一种新的图像矢量量化码书的优化设计方法.传统矢量量化方法只考虑了码字与训练矢量之间的吸引影响,所以约束了最优解的寻解空间.本文提出了一种新的学习机理--模糊强化学习机制,该机制在传统的吸引因子基础上,引入新的排斥因子,极大地释放了吸引因子对最优解的寻解空间的约束.新的模糊强化学习机制没有采用引入随机扰动的方法来避免陷入局部最优码书,而是通过吸引因子和排斥因子的合力作用,较准确地确定了每个码字的最佳移动方向,从而使整体码书向全局最优解靠近.实验结果表明,基于模糊强化学习机制的矢量量化算法始终稳定地取得显著优于模糊K-means算法的性能,较好地解决了矢量量化中的码书设计容易陷入局部极小和初始码书影响优化结果的问题. 相似文献
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提出一种基于十字模板的数字减影图像配准快速算法.采用块匹配法消除几何失真带来的运动伪影.选择不受血管区域影响的差值直方图能量尺度作为相似性尺度.通过计算图像梯度信息,选取边缘区域像素作为控制点,既改善减影图像质量,又提高运算速度.用十字模板替代传统块匹配法中常用的矩形模板,可减少直方图统计中的像素数量,缩短计算时间.对比矩形模板和十字模板的差值直方图能量搜索结果,发现参数选取适当时,改变模板形状不影响控制点运动位移量的正确确定.对十字模板中像素进行采样,可进一步压缩像素数量,提高运算速度.实验结果表明,改变模板形状后,图像配准速度显著加快,且减影图像质量保持良好. 相似文献
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提出一个基于语义模板的用户交互问答系统,其中语义模板用于标识句子中各成分之间的语义关联关系.语义模板的使用有助于问题的分解和各成分间语义关联关系的研究,可提高分析精度,适宜于英文和中文问题的分析.在系统运行中,将问题和用户选择的正确答案对,存储在数据库中,通过积累知识构建知识库,实现问题自动回答. 相似文献
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提出一个基于极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)和文化基因算法MA(Memetic Algorithm)的微型四频(0.92/2.4/3.5/5.8GHz)天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能,算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer)全局搜索和DSCG(Davies,Swann,and Campey with Gram-schmidt)局部搜索,用于确定天线的几何参数.同时,建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数.实验结果表明,ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗,使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程.天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB,满足设计要求. 相似文献