基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类

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作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页

作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多

关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机

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基于BPSO-SVM的网络入侵特征选择和检测 被引量：20

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作者 高海华 杨辉华 王行愚 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期37-39,共3页

采用改进的二进制粒子群优化进行入侵特征子集选择,粒子群中每个粒子代表一个选择的特征子集,结合支持向量机使用该特征子集所对应的数据集进行分类,正确分类结果作为该粒子的适应度,通过粒子群优化实现最优入侵特征选择。改进的BPSO方... 采用改进的二进制粒子群优化进行入侵特征子集选择,粒子群中每个粒子代表一个选择的特征子集,结合支持向量机使用该特征子集所对应的数据集进行分类,正确分类结果作为该粒子的适应度,通过粒子群优化实现最优入侵特征选择。改进的BPSO方法中通过引入粒子群依概率整体变异来避免陷入局部最优,同时采用粒子禁忌搜索列表来扩大粒子搜索范围和避免重复计算;SVM中采用基于粒度的网格搜索来获得最优核参数。最后用KDD 99标准数据集进行实验研究,结果表明该方法能获得满意的检测效果。 展开更多

关键词 二进制粒子群优化 支持向量机 异常检测 特征选择

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基于BPSO的web服务推荐策略 被引量：5

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作者 蔡华利 刘鲁 +1 位作者 樊坤 王理 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2010年第1期49-55,共7页

为解决web服务的优化选择,提出一种基于离散二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)的web服务推荐策略.用数学方法阐述基于服务质量(quality of service,QoS)的业务组合,将业务单元组合转换到服务组合,给出不同服... 为解决web服务的优化选择,提出一种基于离散二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)的web服务推荐策略.用数学方法阐述基于服务质量(quality of service,QoS)的业务组合,将业务单元组合转换到服务组合,给出不同服务组合模式下的QoS属性值计算公式,提出web服务集和嵌套概念,对具有嵌套模式的服务组合进行逐一遍历.将基于QoS的web服务组合优化问题看成是多目标优化决策问题,提出基于BPSO的web服务组合优化数学模型,利用目标加权法简化多目标决策问题.对BPSO进行改进,构建了基于BPSO的web服务推荐仿真系统,仿真表明,该方法高效可行. 展开更多

关键词 计算机应用 离散二进制粒子群优化 WEB服务 QOS属性 多目标优化

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基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别 被引量：8

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作者 杨瑞请 刘光远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期137-138,154,共3页

通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四... 通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四种情感状态,用最近邻法进行分类,总体识别率达到85%。仿真实验结果表明,将BPSO方法用于生理信号的特征选择是可行的。 展开更多

关键词 生理信号 二进制粒子群算法 特征选择 情感识别

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基于免疫BPSO算法与拓扑可观性的PMU最优配置 被引量：12

5

作者 彭春华 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期119-124,共6页

以电力系统状态完全可观测和相量测量单元PMU配置数目最小为优化目标,基于PMU的功能特点和电力网络的拓扑结构信息,形成快速且通用的电网拓扑可观测性判别方法,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对目标函数... 以电力系统状态完全可观测和相量测量单元PMU配置数目最小为优化目标,基于PMU的功能特点和电力网络的拓扑结构信息,形成快速且通用的电网拓扑可观测性判别方法,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对目标函数进行求解,该算法综合了粒子群优化算法简单快速和免疫系统种群多样性的优点,明显改善了进化后期算法的收敛性能和全局寻优能力。最后通过对IEEE14和新英格兰39母线系统进行PMU优化配置仿真及量测冗余性分析,验证了本文方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 PMU最优配置 拓扑可观测性 二进制粒子群优化 免疫系统

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基于改进BPSO的聚类选择性集成 被引量：1

6

作者 毕凯 王晓丹 邢雅琼 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期692-698,共7页

首先针对离散二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)容易陷入局部收敛的问题,提出一种改进的BPSO算法。在分析高斯密度函数对尺度敏感性的基础上,利用粒子群与全局最优粒子的一致性动态调节尺度参数,并利用密度函数对... 首先针对离散二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)容易陷入局部收敛的问题,提出一种改进的BPSO算法。在分析高斯密度函数对尺度敏感性的基础上,利用粒子群与全局最优粒子的一致性动态调节尺度参数,并利用密度函数对称区间的定积分确定全局最优粒子的变异概率。而后将聚类的选择性集成抽象为组合优化问题,利用聚类成员有效性和差异性的加权组合定义适应度并以改进BPSO的进化过程实现聚类的选择性集成。最后基于标准数据集和图像数据集验证算法的有效性。 展开更多

关键词 聚类选择性集成 离散二进制粒子群 高斯密度函数 图像分割

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基于BPSO的多故障最小候选集生成技术 被引量：7

7

作者 吕晓明 黄考利 连光耀 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期961-965,共5页

多故障最小候选集生成是制定多故障诊断策略的首要步骤。利用二进制粒子群优化算法(binaryparticle swarm optimization,BPSO)生成多故障模糊组的最小候选集。首先,利用紧集表示法描述某或节点上的多故障模糊组,其最小候选集即多故障模... 多故障最小候选集生成是制定多故障诊断策略的首要步骤。利用二进制粒子群优化算法(binaryparticle swarm optimization,BPSO)生成多故障模糊组的最小候选集。首先,利用紧集表示法描述某或节点上的多故障模糊组,其最小候选集即多故障模糊组的最小碰集;然后,利用BPSO算法求解多故障模糊组的最小碰集,通过构造个体适应度和群体适应度双函数,解决BPSO算法求解最小碰集的适应性问题,并保证了算法尽可能搜索冲突集的全部碰集;最后,通过某系统实例对算法的有效性进行了验证。事实表明,该方法能有效应用于多故障最小候选集问题的求解。 展开更多

关键词 多故障诊断 最小候选集 紧集表示法 最小碰集 二进制粒子群优化算法

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移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略 被引量：4

8

作者 汪小威 林宁 胡玉平 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第12期3333-3341,共9页

为提高移动边缘计算任务卸载方案的性能,提出一种移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略。构建三层移动边缘计算(MEC)网络架构,移动设备根据任务情况进行本地计算,或者将其卸载至边缘计算节点与云服务器;根据MEC网络中的计算模型、通信... 为提高移动边缘计算任务卸载方案的性能,提出一种移动边缘计算中利用BPSO的任务卸载策略。构建三层移动边缘计算(MEC)网络架构,移动设备根据任务情况进行本地计算,或者将其卸载至边缘计算节点与云服务器;根据MEC网络中的计算模型、通信模型设计计算卸载目标,即任务最优分配、节点负载均衡,使计算任务得到及时、有序、高效的分配;利用二进制粒子群(BPSO)算法对优化目标进行求解,得到最优卸载策略,实现能量消耗最小且时延最短,系统整体负载最为均衡。实验结果表明,所提策略能量损耗最小且系统整体负载性能明显提升。 展开更多

关键词 任务卸载 移动边缘计算 bpso(二进制粒子群优化算法) 系统整体负载 能量损耗 物联网

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基于BPSO的元胞自动机准周期三行为研究

9

作者 田晓东 段晓东 +1 位作者 刘向东 张庆灵 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2007年第4期25-31,共7页

为研究一维二值元胞自动机的一类重要的群体演化行为——准周期三行为,提出了基于离散粒子群的元胞自动机演化算法,并通过使用活性元胞迭代图的平均面积为适值函数,发现了具有准周期三行为的元胞规则。与遗传算法相比,基于离散粒子群的... 为研究一维二值元胞自动机的一类重要的群体演化行为——准周期三行为,提出了基于离散粒子群的元胞自动机演化算法,并通过使用活性元胞迭代图的平均面积为适值函数,发现了具有准周期三行为的元胞规则。与遗传算法相比,基于离散粒子群的元胞演化算法的搜索效率更高。实验还进一步表明,准周期三行为是某些元胞规则的特定行为,一定条件下与元胞自动机的初始构型关系不大。 展开更多

关键词 离散粒子群优化算法 元胞自动机 准周期三行为

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基于BPSO算法电力系统故障可观的PMU配置

10

作者 李金灿 邹恩 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第2期122-126,共5页

针对电力系统故障可观状态下的PMU最优配置,提出了使用二进制粒子群优化算法(BPSO)进行处理.为了使用最少的PMU数目找到电力系统网络任一支路的故障,首先使用线性整数规划(ILP)对系统进行建模,再将BPSO算法引入进行优化,最后将该算法应... 针对电力系统故障可观状态下的PMU最优配置,提出了使用二进制粒子群优化算法(BPSO)进行处理.为了使用最少的PMU数目找到电力系统网络任一支路的故障,首先使用线性整数规划(ILP)对系统进行建模,再将BPSO算法引入进行优化,最后将该算法应用到IEEE-14,30和57节点标准测试系统,其优化过程亦考虑了零注入节点的影响.结果表明:该算法快速有效,适应用电力系统各种问题的优化. 展开更多

关键词 PMU最优配置 电力系统 故障可观 线性整数规划 二进制粒子群优化算法

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基于BPSO-M1DCNN的行星齿轮箱故障诊断方法研究 被引量：3

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作者 郭永伦 吴国新 +1 位作者 刘秀丽 徐小力 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第10期1277-1283,共7页

采用卷积神经网络对旋转部件进行故障诊断时,其对多尺度的故障特征利用有限,且网络层结构和超参数调试费时费力,针对上述问题,提出了一种基于离散二进制粒子群优化多尺度一维卷积神经网络的BPSO-M1DCNN算法。首先,对M1DCNN网络进行了初... 采用卷积神经网络对旋转部件进行故障诊断时,其对多尺度的故障特征利用有限,且网络层结构和超参数调试费时费力,针对上述问题,提出了一种基于离散二进制粒子群优化多尺度一维卷积神经网络的BPSO-M1DCNN算法。首先,对M1DCNN网络进行了初始化设计,采用了BPSO算法自适应调整超参数和网络结构构建BPSO-M1DCNN网络;然后,将原始振动数据输入BPSO-M1DCNN网络,进行了特征学习和提取,将学习到的故障特征进行了分类输出;最后,将该算法应用于行星齿轮箱的故障诊断试验,并将其结果与用BPSO-BP神经网络、一维卷积神经网络、M1DCNN网络的结果进行了对比分析,利用变化曲线表示M1DCNN网络、BPSO-M1DCNN网络的正确率和损失率,采用混淆矩阵显示各类故障诊断精度,并利用T-SNE算法对其特征学习过程进行了可视化。研究结果表明:相比BPSO-BP神经网络、1DCNN网络、M1DCNN网络,基于BPSO-M1DCNN网络的行星齿轮箱测试集的平均准确率均有一定提升,应用于行星齿轮箱故障的诊断效果较好。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 故障诊断 多尺度一维卷积神经网络 二进制粒子群优化

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基于改进的BPSO算法的产品优化配置求解模型研究 被引量：1

12

作者 姜婷婷 张强 +1 位作者 魏小鹏 周昌军 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第5期109-112,共4页

以台式PC机组装为典型案例,从客户和生产商两个角度出发,将性能和成本两个因素作为考察对象,研究一般性商品的模块化优化配置。建立了基于单位成本的客户需求与模块实例相关度最大优化配置模型。通过改进的离散二进制粒子群优化(BPSO)算... 以台式PC机组装为典型案例,从客户和生产商两个角度出发,将性能和成本两个因素作为考察对象,研究一般性商品的模块化优化配置。建立了基于单位成本的客户需求与模块实例相关度最大优化配置模型。通过改进的离散二进制粒子群优化(BPSO)算法,进行优化求解。最后通过实例证明BPSO算法的优化配置模型具有实用可行性。 展开更多

关键词 配置优化 模块 离散二进制粒子群优化

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基于GA-BPSO算法的MEC卸载决策 被引量：1

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作者 王泽 郭荣佐 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第7期2054-2061,共8页

针对移动智能设备(SMD)的算力、内存和能量等无法满足计算密集型需求的问题,提出一种应用任务卸载到高性能边缘服务器的计算卸载。根据任务计算、传输等情况下的能耗和时延,构建出卸载决策系统模型;根据SMD和边缘服务器的计算能力等情况... 针对移动智能设备(SMD)的算力、内存和能量等无法满足计算密集型需求的问题,提出一种应用任务卸载到高性能边缘服务器的计算卸载。根据任务计算、传输等情况下的能耗和时延,构建出卸载决策系统模型;根据SMD和边缘服务器的计算能力等情况,降低SMD能耗为目标,将任务卸载决策问题描述为一个非线性约束优化问题;为对约束优化问题求解提出GA-BPSO算法,算法中将静态学习因子改为动态学习因子,将最优个体引入交叉操作中,扩大算法在解空间中的探索能力。通过实验验证GA-BPSO算法能在较短时间内收敛,实现了SMD较低的能量消耗。 展开更多

关键词 移动边缘计算 计算卸载 卸载决策 移动智能设备 遗传算法 二进制粒子群算法 GA-bpso算法

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基于改进BPSO的Web服务组合选择算法

14

作者 黄海芳 孙建华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期260-262,共3页

为使现有Web服务组合的服务选择技术满足用户需求,提出一种基于改进二进制粒子群优化(BPSO)的服务选择算法。引入变异算子和线性递减惯性权重,解决传统二进制BPSO的早熟收敛问题,采用粒子记忆性对不满足约束条件的个体进行修正。实验结... 为使现有Web服务组合的服务选择技术满足用户需求,提出一种基于改进二进制粒子群优化(BPSO)的服务选择算法。引入变异算子和线性递减惯性权重,解决传统二进制BPSO的早熟收敛问题,采用粒子记忆性对不满足约束条件的个体进行修正。实验结果表明,该算法能提高寻优效率。 展开更多

关键词 WEB服务组合 二进制粒子群优化算法 服务选择 服务质量

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SC-BPSO:肝癌分类中一种融合过滤器的二进制粒子群算法特征的选择方法

15

作者 周楠 郑云 《中国生物化学与分子生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1106-1116,共11页

癌症的早期诊断能够显著提高癌症患者的存活率,在肝细胞癌患者中这种情况更加明显。机器学习是癌症分类中的有效工具。如何在复杂和高维的癌症数据集中,选择出低维度、高分类精度的特征子集是癌症分类的难题。本文提出了一种二阶段的特... 癌症的早期诊断能够显著提高癌症患者的存活率,在肝细胞癌患者中这种情况更加明显。机器学习是癌症分类中的有效工具。如何在复杂和高维的癌症数据集中,选择出低维度、高分类精度的特征子集是癌症分类的难题。本文提出了一种二阶段的特征选择方法SC-BPSO:通过组合Spearman相关系数和卡方独立检验作为过滤器的评价函数,设计了一种新型的过滤器方法——SC过滤器,再组合SC过滤器方法和基于二进制粒子群算法(BPSO)的包裹器方法,从而实现两阶段的特征选择。并应用在高维数据的癌症分类问题中,区分正常样本和肝细胞癌样本。首先,对来自美国国家生物信息中心(NCBI)和欧洲生物信息研究所(EBI)的130个肝组织microRNA序列数据(64肝细胞癌,66正常肝组织)进行预处理,使用MiRME算法从原始序列文件中提取microRNA的表达量、编辑水平和编辑后表达量3类特征。然后,调整SC-BPSO算法在肝细胞癌分类场景中的参数,选择出关键特征子集。最后,建立分类模型,预测结果,并与信息增益过滤器、信息增益率过滤器、BPSO包裹器特征选择算法选出的特征子集,使用相同参数的随机森林、支持向量机、决策树、KNN四种分类器分类,对比分类结果。使用SC-BPSO算法选择出的特征子集,分类准确率高达98.4%。研究结果表明,与另外3个特征选择算法相比,SC-BPSO算法能有效地找到尺寸较小和精度更高的特征子集。这对于少量样本高维数据的癌症分类问题可能具有重要意义。 展开更多

关键词 癌症分类 特征选择 机器学习 肝细胞癌 微RNA 二进制粒子群算法

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基于相量测量单元优化配置的配电网谐波状态估计研究 被引量：2

16

作者 韩茂岳 尹忠东 +2 位作者 沈子伦 付瑜 汪泽州 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第8期3243-3250,共8页

随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较... 随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较高,如何进行合理的优化配置保证全网谐波状态可观,同时提高谐波状态估计的准确性,是亟待解决的问题。首先构建以PMU经济配置和谐波状态估计精度最高为目标的PMU优化配置模型,并提出一种改进二进制粒子群-遗传混合算法用于求解。随后在实时仿真器中搭建IEEE14节点模型,选用均值插补法以及Vondrak滤波法进行数据处理并分析了优化所得多种PMU配置场景对谐波状态估计的影响。结果表明:所提算法从减少投资成本及降低谐波状态估计误差角度考虑,能够给出合理的PMU配置方案,有助于支撑工程决策。 展开更多

关键词 谐波可观性 相量测量单元(PMU)优化配置 二进制粒子群-遗传(bpso-GA)混合算法 谐波状态估计

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基于V型变异二进制粒子群算法的天线拓扑优化

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作者 窦江玲 魏帅兵 +2 位作者 宋健 王青旺 沈韬 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第S1期288-291,共4页

提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此... 提出了一种基于V型变异二进制粒子群算法(VMBPSO)的天线拓扑优化方法,旨在突破天线尺寸优化时初始模型结构对性能拓展的限制,提高设计自由度。首先,引入了一种新的V型转换函数,避免了原始BPSO算法中由于速度值过大而导致的早熟问题。此外,引入了一种变异算子M,通过对粒子进行自适应变异,保证种群多样性的同时提高了算法的局部搜索能力。为了验证该优化方法的有效性,利用其优化微带贴片天线。实验结果表明,该方法可以根据目标函数灵活设计天线,以中心频点在2.45GHz、3.5GHz、5.8GHz的三频段天线设计任务为例,算法仅需649次全波电磁仿真即可收敛至目标解。 展开更多

关键词 二进制粒子群算法(bpso) 贴片天线 种群多样性 变异 拓扑优化

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含有分布式电源配电网重构算法的研究 被引量：32

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作者 王林川 梁峰 +1 位作者 李漫 姜瀚书 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期41-44,50,共5页

分布式电源(Distributed Generation,DG)发展很迅速,对配电网络的各个方面产生不可忽视的影响。为充分发挥分布式电源对配电网优化的有利作用,提出了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和变邻域搜索(VariableNeighborhood Sea... 分布式电源(Distributed Generation,DG)发展很迅速,对配电网络的各个方面产生不可忽视的影响。为充分发挥分布式电源对配电网优化的有利作用,提出了粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和变邻域搜索(VariableNeighborhood Search,VNS)二者的混合算法。根据含有分布式电源配电网络的特点,分布式电源视为可调度的模型,以配电网网损最小为主要目标函数。将二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)和变邻域搜索算法相结合,对网络开关开合状态和分布式电源输出功率同时优化,达到降低配电网网损的目的。通过算例IEEE69节点系统的仿真表明,该算法能够快速收敛到全局最优解,适合优化含有分布式电源的配电网。 展开更多

关键词 分布式电源 配电网重构 二进制粒子群 变邻域搜索算法 配电网网损

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求解机组组合问题的改进离散粒子群算法 被引量：28

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作者 刘涌 侯志俭 蒋传文 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期35-39,共5页

电力系统机组组合问题是一个高维数、离散、非线性的大规模复杂工程优化问题。文中提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法。首先采用新的策略生成粒子, 以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使... 电力系统机组组合问题是一个高维数、离散、非线性的大规模复杂工程优化问题。文中提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法。首先采用新的策略生成粒子, 以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域进行优化搜索;然后引入优化窗口的概念和启发式的规则以缩短计算时间和提高优化精度。仿真结果表明所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的特点,充分证明了它能很好地解决机组组合问题。 展开更多

关键词 机组组合 离散粒子群优化算法 优化窗口 启发式规则

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一种基于二值粒子群优化和支持向量机的目标检测算法 被引量：11

20

作者 潘泓 李晓兵 +1 位作者 金立左 夏良正 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期117-121,共5页

针对复杂场景下目标检测和目标检测中特征选择问题,该文将二值粒子群优化算法(BPSO)用于特征选择,结合支持向量机(SVM)技术提出了一种新颖的基于BPSO-SVM特征选择的自动目标检测算法。该算法将目标检测转化为目标识别问题,采用wrapper... 针对复杂场景下目标检测和目标检测中特征选择问题,该文将二值粒子群优化算法(BPSO)用于特征选择,结合支持向量机(SVM)技术提出了一种新颖的基于BPSO-SVM特征选择的自动目标检测算法。该算法将目标检测转化为目标识别问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。基于BPSO-SVM的特征选择方法降低了特征维数,显著提高了分类器性能。实验结果表明,该文算法不仅有效提高了复杂场景下目标姿态、尺度、光照变化和局部被遮挡时的检测准确率,还大大缩短了检测时间。 展开更多

关键词 目标检测 二值粒子群优化 支持向量机 特征选择

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