基于黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法

针对元启发算法中蜉蝣优化算法(MOA)的求解精度不高、收敛速度慢、稳定性不强等缺点进行研究,提出一种黄金正弦与自适应融合的蜉蝣优化算法.引入自适应惯性权重因子增强算法的搜索和开发能力达到更好的平衡;引入融合Lévy飞行策略和黄金正弦因子进一步改善易陷入局部最优的缺点,增强种群多样性,跳出局部最优.仿真结果表明,改进算法对于测试函数在求解精度、收敛速度和寻优能力上有显著提升.同时,为验证结果的可靠性和有效性,对该算法所得的数据进行统计检验、平均绝对误差分析、求解成功率分析.结果表明改进算法的稳定性、可靠性、鲁棒性都较MOA有所增强.另外,引入具体工程案例进行测试分析,进一步验证了该算法在工程上的适用性.     

基于模糊阈值的小波函数去噪算法

针对图像在传输系统中会由于噪声造成接收端图像模糊的问题,提出一种小波变换图像去噪算法。算法基于模糊阈值函数,兼有硬阈值和软阈值两者的优点,能够动态地选取阈值。算法可使小波系数间存在的偏差产生自适应融合,降低原小波系数与估计小波之间的偏差程度,以此提高传输后重构图像的质量。通过仿真实验,将实验结果与实际图片进行对比分析,表明算法在实际的图片重构中获得了良好的效果,满足设计目标,具有一定的实际应用价值。