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优先级有限时的单处理器静态优先级调度被引量：4: 1; 作者王保进李明树王志刚《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期602-610,共9页; 静态优先级调度在实际应用中经常受到系统支持的优先级个数的影响,当任务个数多于系统优先级个数时,需要将几个任务优先级映射成一个系统优先级.这可能引起优先级映射问题,使映射前可调度的系统(任务集合)在映射后变得不可调度.解决这... 展开更多; 关键词优先级映射 DPA算法 IPA算法抢占阈值 tsm算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割被引量：4: 2; 作者吴一全吴诗婳 +2 位作者占必超张晓杰张生伟《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期603-609,共7页; 最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小... 展开更多; 关键词图像分割阈值选取交叉熵 TENT映射混沌粒子群优化算法二维直方图; 在线阅读下载PDF 职称材料

二维Arimoto灰度熵阈值分割被引量：4: 3; 作者吴一全曹鹏祥 +1 位作者王凯殷骏《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期331-340,共10页; 针对近年提出的二维Arimoto熵阈值分割方法只依赖图像灰度级出现的频数信息,而未考虑图像类内灰度均匀性这一问题,提出了基于灰度-梯度直方图的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.首先,在Arimoto熵的基础上直接考虑图像类内灰度均匀性,构... 展开更多; 关键词图像分割阈值选取 Arimoto灰度熵人工蜂群算法 TENT映射混沌; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法被引量：2: 4; 作者张金矿吴一全《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第4期552-557,共6页; 现有的最小类内绝对差阈值分割方法分割结果不够准确及计算效率过低,为此,本文提出了基于递推昆沌粒子群的改进最小类内绝对差阈值分割方法。首先引入了灰度级-梯度直方图以提高分割准确性,然后简化了阈值选取公式并推出了相应的递推算... 展开更多; 关键词图像分割阈值选取二维直方图最小类内绝对差混沌粒子群 TENT映射递推算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进混沌差分进化算法的机体损伤区域划分被引量：2: 5; 作者蔡舒妤师利中《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期239-244,252,共7页; 为准确高效地为飞机智能维修提供支持,提出一种基于多维灰度熵理论和改进的混沌差分进化算法的机体损伤区域划分方法。通过分析多维灰度熵的阈值分割原理,将其定义为机体损伤区域划分的适应度函数。引入Logistic混沌模型,并采用循环映... 展开更多; 关键词机体损伤区域划分多维灰度熵图像阈值分割混沌差分进化算法循环映射飞机智能维修; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多策略融合未来搜索算法的林火图像分割被引量：3: 6; 作者陈光伟徐梁 +2 位作者方亮付雪陈普宽《森林工程》北大核心 2023年第4期134-144,共11页; 为解决林火图像传统阈值分割方法时效性差、分割精度低等问题,提出一种基于多策略融合未来搜索算法(IFSA)的多阈值林火图像分割方法。在提升算法的性能方面,采用帐篷映射(Tent映射)初始化种群中的个体,引入自适应权重与认知因子增强种... 展开更多; 关键词未来搜索算法 Tent混沌映射柯西-高斯变异多阈值图像分割林火图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

混沌SSA优化多重熵阈值的骨料图像自动分割: 7; 作者王梦菲王卫星李理敏《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第13期1973-1987,共15页; 多重熵阈值(MET)随阈值个数K的增加其运算时间成倍增长,而相关优化策略的精度与稳定性低,使得分割的骨料图像缺失大量表面粗糙度与边缘等特征信息。为了克服这一问题,提出了一种基于混沌麻雀搜索算法(SSA)优化MET的骨料自动分割模型。... 展开更多; 关键词图像分割骨料多重熵阈值优化麻雀搜索算法 LOGISTIC映射; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名优先级有限时的单处理器静态优先级调度被引量：4: 1; 作者王保进李明树王志刚; 机构解放军信息工程大学信息工程学院中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室; 出处《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期602-610,共9页; 基金国家高技术研究发展计划(863)~~; 文摘静态优先级调度在实际应用中经常受到系统支持的优先级个数的影响,当任务个数多于系统优先级个数时,需要将几个任务优先级映射成一个系统优先级.这可能引起优先级映射问题,使映射前可调度的系统(任务集合)在映射后变得不可调度.解决这一问题需要减少时间复杂度的映射算法和判定映射后任务可调度性的充分必要条件主要存在3种映射算法:(1)按照任务优先级递减顺序进行映射的DPA(decreasingpriorityassignment)算法;(2)按照优先级递增顺序进行映射的IPA(Increasingpriorityassignment)算法;(3)阈值段间映射法(thresholdsegmentmapping,简称TSM).描述了3种算法的实现和判定条件,论述并证明了算法特性,分析并通过仿真实验比较了算法的性能,最后总结了3种算法各自的适用场合.比较结果和结论对实时嵌入式系统的设计和实现具有一定的参考价值.; 关键词优先级映射 DPA算法 IPA算法抢占阈值 tsm算法; Keywords priority mapping DPA（decreasing priority assignment） algorithm IPA（Increasing priority assignment） algorithm preemption threshold tsm（threshold segment mapping） algorithm; 分类号 TP316 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割被引量：4: 2; 作者吴一全吴诗婳占必超张晓杰张生伟; 机构南京航空航天大学电子信息工程学院中航工业洛阳电光设备研究所光电控制技术重点实验室; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期603-609,共7页; 基金国家自然科学基金(60872065) 光电控制技术重点实验室与航空科学基金联合项目(20105152026) 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放基金(KFKT2010B17)资助课题; 文摘最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%～40%。; 关键词图像分割阈值选取交叉熵 TENT映射混沌粒子群优化算法二维直方图; Keywords image segmentation threshold selection cross entropy Tent map chaotic particle swarm optimization（PSO） algorithm two-dimensional histogram; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名二维Arimoto灰度熵阈值分割被引量：4: 3; 作者吴一全曹鹏祥王凯殷骏; 机构南京航空航天大学电子信息工程学院江南大学食品科学与技术国家重点实验室中国人民解放军; 出处《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期331-340,共10页; 基金国家自然科学基金(No.60872065) 中航工业合作创新产学研基金(No.CXY2010NH15) +1 种基金江苏高校优势学科建设工程项目基金资助; 文摘针对近年提出的二维Arimoto熵阈值分割方法只依赖图像灰度级出现的频数信息,而未考虑图像类内灰度均匀性这一问题,提出了基于灰度-梯度直方图的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.首先,在Arimoto熵的基础上直接考虑图像类内灰度均匀性,构建出一维Arimoto灰度熵阈值选取公式;结合灰度-梯度二维直方图目标与背景区域划分方式,推导出二维Arimoto灰度熵阈值选取公式;通过阈值选取函数所涉及中间变量的递推计算公式来消除冗余计算;采用基于Tent映射的混沌序列对人工蜂群算法的局部搜索阶段进行改进,以改进后的蜂群优化算法来加快图像分割最佳阈值的搜索速度,大大减少了时间花费.大量的典型图像对比实验结果表明,所提出的方法能够快速而准确地实现图像分割,且总体效果优于二维Shannon熵、二维Tsallis灰度熵和二维Arimoto熵阈值分割方法.; 关键词图像分割阈值选取 Arimoto灰度熵人工蜂群算法 TENT映射混沌; Keywords image segmentation threshold selection Arimoto gray entropy artificial bee colony algorithm Tent mapping chaos; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法被引量：2: 4; 作者张金矿吴一全; 机构南京航空航天大学信息科学与技术学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第4期552-557,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(60872065); 文摘现有的最小类内绝对差阈值分割方法分割结果不够准确及计算效率过低,为此,本文提出了基于递推昆沌粒子群的改进最小类内绝对差阈值分割方法。首先引入了灰度级-梯度直方图以提高分割准确性,然后简化了阈值选取公式并推出了相应的递推算法,最后利用基于改进的Tent混沌粒子群算法寻找最优阈值,提出了以递推方式计算适应度,大大减少了重复计算。实验结果表明:与基于灰度级-平均灰度级最小绝对差穷举算法相比,本文方法剔除了边缘点和噪声点的影响,选取的阈值更为准确,同时,利用群体智能优化搜索过程,运算时间降低了两个数量级;与基于灰度级-梯度最大类间方差及Logistic混沌粒子群递推算法相比,本文方法基于改进的Tent混沌映射,遍历性更高,因此收敛性更好。; 关键词图像分割阈值选取二维直方图最小类内绝对差混沌粒子群 TENT映射递推算法; Keywords image segmentation threshold selection 2-D histogram minimum within-cluster absolute difference chaotic particle swarm Tent map recursive algorithm; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进混沌差分进化算法的机体损伤区域划分被引量：2: 5; 作者蔡舒妤师利中; 机构中国民航大学航空工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期239-244,252,共7页; 基金中国民航大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(3122014D017); 文摘为准确高效地为飞机智能维修提供支持,提出一种基于多维灰度熵理论和改进的混沌差分进化算法的机体损伤区域划分方法。通过分析多维灰度熵的阈值分割原理,将其定义为机体损伤区域划分的适应度函数。引入Logistic混沌模型,并采用循环映射将混沌变量的值域对应至优化变量,改进混沌差分进化算法的寻优过程,提高算法的遍历性。选用不同类型的飞机机体损伤图像进行划分实验。实验结果表明,该方法划分的损伤区域图像清晰有效,且误差率低,与灰度熵穷举法相比,运算速度有明显提升,有效解决了差分进化算法中后期收敛停滞、样本点分布不均匀等问题,能够更好地满足飞机智能维修技术的要求。; 关键词机体损伤区域划分多维灰度熵图像阈值分割混沌差分进化算法循环映射飞机智能维修; Keywords airframe damage region division multi-dimension gray entropy image threshold segmentation ChaoticDifferential Evolution （CDE） algorithm cyclic mapping aircraft intelligent maintenance; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多策略融合未来搜索算法的林火图像分割被引量：3: 6; 作者陈光伟徐梁方亮付雪陈普宽; 机构东北林业大学机电工程学院连云港天邦科技开发有限公司; 出处《森林工程》北大核心 2023年第4期134-144,共11页; 基金连云港“智能海州人才计划”创新类项目(“气压密闭式大口径流体装卸臂”)。; 文摘为解决林火图像传统阈值分割方法时效性差、分割精度低等问题,提出一种基于多策略融合未来搜索算法(IFSA)的多阈值林火图像分割方法。在提升算法的性能方面,采用帐篷映射(Tent映射)初始化种群中的个体,引入自适应权重与认知因子增强种群内部信息交流,并对最优位置引入柯西分布与高斯分布结合的变异机制提高算法的收敛精度。利用改进算法对森林火灾图像进行分割,并选取最佳适应度、峰值信噪比和结构相似度作为评价指标,与粒子群优化算法、灰狼优化算法等进行对比分析。研究结果表明,改进的未来搜索算法(Improved Future Search Algorithm,IFSA)的适应度曲线收敛效果明显优于其他对比算法,峰值信噪比、结构相似度取得最优的实验次数分别占总实验次数的100%与91.67%,证明基于IFSA的图像分割方法能有效改善林火图像分割效果,为林火特征的提取与分析建立依据。; 关键词未来搜索算法 Tent混沌映射柯西-高斯变异多阈值图像分割林火图像; Keywords Future search algorithms Tent chaotic map Cauchy-Gaussian mutation multi-threshold image segmentation forest fire image; 分类号 S [农业科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名混沌SSA优化多重熵阈值的骨料图像自动分割: 7; 作者王梦菲王卫星李理敏; 机构长安大学信息学院温州大学电气与电子工程学院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第13期1973-1987,共15页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.61170147) 国家自然科学重点基金资助项目(No.U1401252) +2 种基金温州中国重大科技创新项目(No.ZG2021029)。; 文摘多重熵阈值(MET)随阈值个数K的增加其运算时间成倍增长,而相关优化策略的精度与稳定性低,使得分割的骨料图像缺失大量表面粗糙度与边缘等特征信息。为了克服这一问题,提出了一种基于混沌麻雀搜索算法(SSA)优化MET的骨料自动分割模型。为增强SSA的全局优化能力和鲁棒性,在种群位置初始化时加入Logistic混沌映射均匀麻雀分布,并提出扩张参数扩大全局搜索,控距精英变异及时跳出局部停滞,将该算法称为LSSA,可以在不降低收敛速度的情况下提升求解质量。LSSA用于MET参数的自动选取,以Renyi熵、对称交叉熵和Kapur熵作为目标函数,快速确定最佳阈值集。对不同特征的骨料图像进行了分割实验,通过对比6类组合算法与FCM算法,证明了LSSA-MET的有效性,随着K的增加仍然保持着较快的运行速度,即使K=6时,平均分割一张图片也只需1.532 s。其中LSSA-Renyi熵表现最佳,峰值信噪比、结构相似性和特征相似度分别提高了29.92%,10.67%和5.16%,有效地保留了骨料表面纹理和边缘特征,同时达到了精度与速度的最佳平衡。; 关键词图像分割骨料多重熵阈值优化麻雀搜索算法 LOGISTIC映射; Keywords image segmentation aggregate multiple entropy thresholding optimization sparrow search algorithm logistic map; 分类号 TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	优先级有限时的单处理器静态优先级调度	王保进李明树王志刚	《软件学报》 EI CSCD 北大核心	2006	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割	吴一全吴诗婳占必超张晓杰张生伟	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2012	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	二维Arimoto灰度熵阈值分割	吴一全曹鹏祥王凯殷骏	《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法	张金矿吴一全	《信号处理》 CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进混沌差分进化算法的机体损伤区域划分	蔡舒妤师利中	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多策略融合未来搜索算法的林火图像分割	陈光伟徐梁方亮付雪陈普宽	《森林工程》北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	混沌SSA优化多重熵阈值的骨料图像自动分割	王梦菲王卫星李理敏	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料