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M-精英协同进化分子动理论优化算法
被引量：
7
1
作者
范朝冬
章兢
易灵芝
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期144-152,共9页
提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,...
提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,MECKMTOA在求解精度、算法稳定性、高维函数求解等方面均表现出良好性能。
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关键词
优化算法
分子动理论优化算法
函数优化
精英策略
协同进化
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职称材料
基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu图像分割
被引量：
13
2
作者
肖乐意
欧阳红林
范朝冬
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期189-199,共11页
传统截面投影Otsu法后处理过程中的阈值Q为预先设定的常量,对含噪程度不同的图像普适性较差。该文提出一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu法。该方法将阈值Q作为变量,结合分割阈值T,基于最大类间方差和最大峰值信噪比...
传统截面投影Otsu法后处理过程中的阈值Q为预先设定的常量,对含噪程度不同的图像普适性较差。该文提出一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu法。该方法将阈值Q作为变量,结合分割阈值T,基于最大类间方差和最大峰值信噪比准则建立多目标图像分割模型,以兼顾图像分割的准确性和抗噪性;为免阈值增加而影响算法效率,将人工记忆原理引入分子动理论优化算法,设计了一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标图像分割模型求解方法。实验表明:该方法分割准确、抗噪性强、鲁棒性好,对含不同噪声的图像更具普适性。
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关键词
图像分割
最大类间方差
多目标优化
分子动理论优化算法
记忆原理
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职称材料
题名
M-精英协同进化分子动理论优化算法
被引量：
7
1
作者
范朝冬
章兢
易灵芝
机构
湘潭大学信息工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第7期144-152,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61440026)
湖南省教育厅科学研究重点基金资助项目(15C1327)~~
文摘
提出了一种M-精英协同进化分子动理论优化算法(MECKMTOA,M-elite coevolutionary KMTOA)。该算法基于M个精英以尽量避免发生错误引导,通过精英间的学习与协作提高算法的收敛精度,采用新型的波动算子防止算法陷入按维早熟。测试结果表明,MECKMTOA在求解精度、算法稳定性、高维函数求解等方面均表现出良好性能。
关键词
优化算法
分子动理论优化算法
函数优化
精英策略
协同进化
Keywords
optimization
algorithm
kinetic-
molecular
theory
optimization
algorithm
function
optimization
elitist strategy
coevolution
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu图像分割
被引量：
13
2
作者
肖乐意
欧阳红林
范朝冬
机构
湖南大学电气与信息工程学院
湘潭大学信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第1期189-199,共11页
基金
国家自然科学基金(61573299)
湖南省自然科学基金(2016JJ3125)
湖南省教育厅科学研究项目(15C1327)~~
文摘
传统截面投影Otsu法后处理过程中的阈值Q为预先设定的常量,对含噪程度不同的图像普适性较差。该文提出一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu法。该方法将阈值Q作为变量,结合分割阈值T,基于最大类间方差和最大峰值信噪比准则建立多目标图像分割模型,以兼顾图像分割的准确性和抗噪性;为免阈值增加而影响算法效率,将人工记忆原理引入分子动理论优化算法,设计了一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标图像分割模型求解方法。实验表明:该方法分割准确、抗噪性强、鲁棒性好,对含不同噪声的图像更具普适性。
关键词
图像分割
最大类间方差
多目标优化
分子动理论优化算法
记忆原理
Keywords
Image segmentation
Maximum between-class variance
Multi-objective
optimization
kinetic- molecular theory optimization algorithm
Memory principles
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
M-精英协同进化分子动理论优化算法
范朝冬
章兢
易灵芝
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
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职称材料
2
基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu图像分割
肖乐意
欧阳红林
范朝冬
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
13
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职称材料
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