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Fast interactive segmentation algorithm of image sequences based on relative fuzzy connectedness 被引量:1
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作者 Tian Chunna Gao Xinbo 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期750-755,共6页
A fast interactive segmentation algorithm of image-sequences based on relative fuzzy connectedness is presented. In comparison with the original algorithm, the proposed one, with the same accuracy, accelerates the seg... A fast interactive segmentation algorithm of image-sequences based on relative fuzzy connectedness is presented. In comparison with the original algorithm, the proposed one, with the same accuracy, accelerates the segmentation speed by three times for single image. Meanwhile, this fast segmentation algorithm is extended from single object to multiple objects and from single-image to image-sequences. Thus the segmentation of multiple objects from complex hackground and batch segmentation of image-sequences can be achieved. In addition, a post-processing scheme is incorporated in this algorithm, which extracts smooth edge with one-pixel-width for each segmented object. The experimental results illustrate that the proposed algorithm can obtain the object regions of interest from medical image or image-sequences as well as man-made images quickly and reliably with only a little interaction. 展开更多
关键词 fuzzy connectedness interactive image segmentation image-sequences segmentation multiple objects segmentation fast algorithm.
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基于超分辨率生成对抗网络的混凝土裂缝检测算法 被引量:1
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作者 李响 《测绘通报》 北大核心 2025年第3期111-116,共6页
随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围... 随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围内精准检测裂缝的方法。因此,本文首先提出了一种基于超分辨率生成对抗网络的学习结构,适用于任何分割网络,然后提出了一种有效构建训练数据的方法,应用于所提出的学习结构,最后对本文方法在1606张质量随机退化的裂缝图像上进行了性能评估,结果表明,本文所提出的学习结构下,裂缝检测IoU及F1分数分别达63.686%和77.811%,方差分别为0.9008和0.5015,有效提高了裂缝的检测性能,且对输入数据具有较高的稳健性。 展开更多
关键词 混凝土隧道 裂缝检测 超分辨率生成对抗网络 分割算法
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基于深度残差网络的多层多道焊缝识别 被引量:1
3
作者 何俊杰 王传睿 王天琪 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第1期91-96,共6页
为保证焊缝跟踪的精度并将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来,提出了一种基于深度残差(SRNU)网络的激光条纹分割算法。该算法是将带有弧光的图像送入SRNU模型,对内嵌于Resunet网络的编码层部分进行改进,添加SE模块和分组残差模块,对多... 为保证焊缝跟踪的精度并将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来,提出了一种基于深度残差(SRNU)网络的激光条纹分割算法。该算法是将带有弧光的图像送入SRNU模型,对内嵌于Resunet网络的编码层部分进行改进,添加SE模块和分组残差模块,对多层级特征信息进行提取和解析。结果表明:所提算法与Resunet算法相比,平均交并比、精确率、召回率与F1分数分别提升了0.79%、1.38%、0.50%和0.91%,说明该方法有较好的鲁棒性且具有较强的抗干扰能力,在复杂工况下也能将激光条纹从强弧光、飞溅中分离出来。 展开更多
关键词 结构光视觉传感器 深度学习 多层多道焊缝 焊缝识别 深度残差 激光条纹分割算法
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SLAM导航的堆垛式叉车AGV研究与设计
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作者 张彦 李恒恒 +1 位作者 肖献强 王家恩 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期354-357,362,共5页
自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航... 自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航的堆垛垛式叉车AGV,提出了一种基于IEPF算法(Iterative End Point Fit,IEPF)以及最小二乘法的雷达点云线段提取方法,在此基础上,研究基于线段特征匹配的SLAM定位算法,并将设计的SLAM导航算法移植到试验车测试。测试结果表明这里设计的基于激光SLAM导航的堆垛式叉车AGV具有较好的稳定性,能够实现横向7mm、纵向13mm的定位误差,为无人叉车的研究提供了技术支撑。 展开更多
关键词 智能制造 激光导航 线段特征 定位算法
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基于随机采样一致算法的卡车车厢点云分割
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作者 耿磊 杨梅 +1 位作者 肖志涛 张芳 《天津工业大学学报》 北大核心 2025年第2期72-77,共6页
针对卡车种类多且车厢形变不易分割的问题,提出了基于随机采样一致(RANSAC)算法的分段式分割方法。首先将车厢面进行等分获得多个近似平面的面片,利用Kd-tree建立面片点云之间拓扑几何关系,将点到平面的欧式距离作为判断准则,通过距离... 针对卡车种类多且车厢形变不易分割的问题,提出了基于随机采样一致(RANSAC)算法的分段式分割方法。首先将车厢面进行等分获得多个近似平面的面片,利用Kd-tree建立面片点云之间拓扑几何关系,将点到平面的欧式距离作为判断准则,通过距离阈值对面片进行初始分割;然后设计角度阈值结合RANSAC算法对面片进行优化合并,实现多类型卡车车厢精确分割。实验结果表明:本文设计的卡车分割模型能够对多种类型的卡车车厢进行分割,其中对于双面卡车、四面卡车以及五面卡车的车体尺寸信息的最大相对误差分别为0.048、0.031和0.046 m,测量精度满足工程需要。 展开更多
关键词 物料装车 激光雷达 点云分割 RANSAC算法
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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法
6
作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期691-702,共12页
基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多
关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值
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基于相机与激光雷达融合的番茄果实三维定位研究
7
作者 邹荣 李金炎 +2 位作者 王权 白圣贺 沐森林 《农机化研究》 北大核心 2025年第10期1-10,18,共11页
为满足复杂环境中番茄采摘机器人果实三维定位需求,克服番茄三维定位中光照变化对相机影响、三维点云定位的资源消耗和速度问题,提出了一种基于相机与激光雷达融合的番茄果实三维定位方法。首先,对传感器采集的数据进行预处理,基于改进... 为满足复杂环境中番茄采摘机器人果实三维定位需求,克服番茄三维定位中光照变化对相机影响、三维点云定位的资源消耗和速度问题,提出了一种基于相机与激光雷达融合的番茄果实三维定位方法。首先,对传感器采集的数据进行预处理,基于改进的YOLOv5s模型对番茄图像进行感兴趣区域(Region of Interest,RoI)提取,通过传感器联合标定将RoI转换为带有点云信息的截锥体区域提议;其次,对区域内点云进行反射率分析,分割出番茄果实点云,通过SOM K-means聚类算法对分割出来的果实点云进行聚类,进而对果实重叠的点云进行个体分割;最后,使用多模态融合算法将二维的图像检测中心与番茄点云质心相关联。引入EIoU Loss对YOLOv5s网格的损失函数进行优化,改进的模型在测试集上的识别准确率为99.65%,与YOLOv5s和Faster RCNN相比,识别准确率分别提高了3.7个百分点、5.9个百分点。对随机选取的52株番茄果树样本进行定位,试验结果表明:改进后算法的定位准确率为95.48%,相比于双目立体视觉检测识别准确率提高了2.48个百分点,定位误差小于4.5 mm。机械臂采摘试验表明,改进后算法满足番茄采摘机器人视觉定位要求。 展开更多
关键词 番茄定位 多传感器融合 YOLOv5s算法 SOM K-means聚类算法 点云分割
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基于SoftEdge软边缘检测模型与改进分水岭的浮选泡沫图像分割方法研究
8
作者 卢才武 曹越 +4 位作者 刘迪 江松 李冠东 张泽家 赵旭阳 《金属矿山》 北大核心 2025年第8期158-164,共7页
针对浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的分割误差问题,研究结合SoftEdge模型与改进的分水岭算法,首先对泡沫图像进行高斯低通滤波降噪,再利用SoftEdge模型提取软边缘,从而削弱光噪声对边缘检测的干扰,进而采用基于前置背景标记技术优... 针对浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的分割误差问题,研究结合SoftEdge模型与改进的分水岭算法,首先对泡沫图像进行高斯低通滤波降噪,再利用SoftEdge模型提取软边缘,从而削弱光噪声对边缘检测的干扰,进而采用基于前置背景标记技术优化的分水岭算法,通过精确提取前景与背景标记,指导分水岭算法在限定区域内执行分割,显著减少了分割误差现象。研究结果表明,该方法规避了对先验知识和复杂参数的依赖,并大幅提升了分割精度。 展开更多
关键词 浮选泡沫图像分割 SoftEdge模型 改进分水岭算法 前景背景标记技术
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非支配排序鲸鱼优化算法在深圳沿江沉管隧道管节长度优化中的应用
9
作者 苏林王 赵一鸣 +1 位作者 王雪刚 左华楠 《隧道建设(中英文)》 北大核心 2025年第5期964-974,共11页
为解决沉管隧道管节长度传统优化算法在多目标优化中的局限性问题,提出一种基于非支配排序的改进鲸鱼优化算法(NDSWOA)。首先,分析沉管隧道管节长度对施工工期、造价及结构安全性的影响因素,并建立多目标优化模型;然后,设计并实现NDSWO... 为解决沉管隧道管节长度传统优化算法在多目标优化中的局限性问题,提出一种基于非支配排序的改进鲸鱼优化算法(NDSWOA)。首先,分析沉管隧道管节长度对施工工期、造价及结构安全性的影响因素,并建立多目标优化模型;然后,设计并实现NDSWOA算法,将非支配排序机制与鲸鱼优化算法相结合,以增强算法的全局搜索能力和解集多样性;最后,选取深圳沿江沉管隧道项目为工程案例,采用NDSWOA优化管节长度,并与NSGA-Ⅱ和MOEA/D等传统优化算法进行对比分析。试验结果表明:1)NDSWOA在处理沉管隧道管节长度优化问题时,展现出更快的收敛速度和更优的解质量,能够生成均匀分布的帕累托前沿解。2)相比于NSGA-Ⅱ和MOEA/D,NDSWOA在优化工期、造价和结构安全性方面表现更优,由此优化得到推荐管节长度为80 m,可在各优化目标之间取得平衡。 展开更多
关键词 沉管隧道 管节长度优化 非支配排序 鲸鱼优化算法 多目标优化
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基于BlendMask与改进Super4PCS的物体位姿估计方法
10
作者 郑银环 张帅彬 +1 位作者 吴飞 陈恩杰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期10-18,58,共10页
针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件... 针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件表面点云;定义抓取分数选择最上层工件作为抓取对象,实现机器人自上而下抓取;针对不同形状的目标工件,基于相似匹配度函数选择模板点云;融合Super 4PCS与正态分布转换(normal distributions transform,NDT)算法完成目标点云和模板点云在低重合率情况下的精确配准,获取目标工件的抓取位姿;并针对Super 4PCS算法粗配准时速度较慢的问题,通过对体素滤波后的目标点云和模板点云提取3D内部形状描述子(intrinsic shape signatures,ISS)作为点云配准算法的输入点集来提高算法的配准速度。点云配准实验和机器人无序分拣实验结果表明,文章提出的物体位姿估计方法可以快速、准确地完成目标工件的位姿估计和无序分拣任务,配准算法均方根误差(root mean square error,RMSE)小于3.8 mm,位姿估计所需时间小于5.8 s,性能满足实际应用要求。 展开更多
关键词 散乱堆叠工件 位姿估计 无序分拣 BlendMask实例分割算法 Super 4PCS算法 点云配准
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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法
11
作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页
针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进Mask R-CNN算法 ResNet-50
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基于时空合作浣熊优化算法的木材缺陷图像分割
12
作者 朱良宽 王玉梁 +1 位作者 杨春梅 祁星 《林业工程学报》 北大核心 2025年第4期95-106,共12页
在木材加工过程中,表面缺陷的准确分割是缺陷自动检测与识别的重要前提,对提高木材的生产效率和市场价值有着重要意义。针对木材缺陷图像因结构复杂、缺陷边缘不清晰而导致分割精度较差、大量表面纹理细节丢失的问题,提出一种时空合作... 在木材加工过程中,表面缺陷的准确分割是缺陷自动检测与识别的重要前提,对提高木材的生产效率和市场价值有着重要意义。针对木材缺陷图像因结构复杂、缺陷边缘不清晰而导致分割精度较差、大量表面纹理细节丢失的问题,提出一种时空合作浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm,ICOA),用于木材缺陷图像的多阈值分割。首先,在浣熊优化算法(COA)的种群初始化阶段引入Tent混沌映射使浣熊个体均匀分布,并引入时空合作探索机制提高全局搜索的有效性、跳出局部最优的能力和算法的寻优精度。然后将对称交叉熵作为分割方法中ICOA的适应度函数,以ICOA快速搜索最佳分割阈值。对不同缺陷的木材图像进行分割实验,并与5类经典算法进行适应度值、特征相似度、结构相似度、峰值信噪比和主观分割效果等五方面的对比。实验结果表明:所提出的基于ICOA的分割方法可以准确快速地分割木材表面缺陷,保留木材表面的纹理信息和边缘特征,表现出优异的连续性、稳定性和完整性,为木材图像的分割问题提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 木材缺陷 多阈值图像分割 对称交叉熵 浣熊优化算法 时空合作探索机制
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梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测
13
作者 张英俊 闫薇薇 +2 位作者 谢斌红 张睿 陆望东 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2203-2210,共8页
开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDF... 开放世界目标检测(OWOD)将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测(GDFN-OWOD)网络模型。针对未知类召回率偏低的问题,提出梯度区分性表征模块(GDRM),即利用反向传播的梯度差异区分未知类别和背景,以提高未知类召回率;此外,引入基于图分割的框聚类(GSBC)算法将物体边界框的确定建模为图分解问题,从而减少冗余的边界框,进而降低模型的计算量;针对未知类误识别的问题,采用基于特征范数的分类器(FN-BC)选择性能最优的卷积层识别已知和未知类别,以达到更高的识别准确率。在M-OWODB数据集上的实验结果表明,与最优对比模型相比在T1、T2、T3任务中GDFN-OWOD的未知类召回率分别提升了1.1、2.1、0.9个百分点,而绝对开集误差(A-OSE)分别降低了35.1%、28.7%和12.2%。可见,与现有的OWOD网络模型相比,所提网络模型有效缓解了未知类的召回率偏低和误识别的问题。 展开更多
关键词 开放世界目标检测 反向传播梯度 图分割算法 特征范数 卷积神经网络
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区域和邻域级信息相结合的加强型PFCM含噪图像分割算法
14
作者 王小鹏 王海洲 陈浩然 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1584-1595,共12页
针对可能性模糊C均值聚类(Possibilistic Fuzzy C-Means,PFCM)算法存在重合聚类,未考虑图像空间信息,对噪声鲁棒性差的问题,提出一种区域和邻域级信息相结合的加强型可能性模糊C均值算法.首先,设计了一种新的函数结构抑制重合聚类,该方... 针对可能性模糊C均值聚类(Possibilistic Fuzzy C-Means,PFCM)算法存在重合聚类,未考虑图像空间信息,对噪声鲁棒性差的问题,提出一种区域和邻域级信息相结合的加强型可能性模糊C均值算法.首先,设计了一种新的函数结构抑制重合聚类,该方法通过引入非线性衰减特性,更有效地调节不同隶属度点对不同簇的贡献,降低了簇之间的重合度;其次,通过局部方差约束,将图像区域级信息和其邻域级信息结合,充分利用图像的空间信息,提高对噪声的鲁棒性;最后,将核度量应用于聚类不相似度量,根据图像自有信息自适应地确定核函数带宽参数,进一步提高算法的灵活性.含噪合成图像、脑MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像和含噪彩色图像分割实验表明,本文算法在分割结果视觉效果和性能评价指标均优于其他几种比较算法. 展开更多
关键词 图像分割 聚类算法 重合聚类 空间信息 核度量
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基于决策空间分段预测的动态多目标优化策略
15
作者 李二超 刘辰淼 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期693-705,718,共14页
为了快速、准确地追踪新环境下的Pareto解集,解决传统单一中心点预测不准确且产生的代表性精英个体数量少等问题,提出基于决策空间分段预测(SPDS)的动态多目标优化策略。首先,将前一时刻获取到的Pareto解集按照欧氏距离均匀分成3段,确... 为了快速、准确地追踪新环境下的Pareto解集,解决传统单一中心点预测不准确且产生的代表性精英个体数量少等问题,提出基于决策空间分段预测(SPDS)的动态多目标优化策略。首先,将前一时刻获取到的Pareto解集按照欧氏距离均匀分成3段,确保搜索空间的广度与搜索效率;其次,求得每段Pareto解集的中心点移动步长;最后,通过线性预测机制分段预测下一代种群,使算法更具鲁棒性和适应性。为了验证SPDS策略的有效性,采用15个标准动态测试函数实验对比动态非支配排序遗传算法-Ⅱ(DNSGA-Ⅱ-A)、种群预测策略(PPS)和基于特殊点的预测策略(SPPS)等算法在使用和不使用SPDS策略的性能,并将SPDS-DNSGA-Ⅱ-A算法应用于柴油机比例-积分-微分参数优化中。结果表明,SPDS策略在反向世代距离指标上的最优率分别比对比算法高78.33%,收敛性和多样性均有不同程度提高,可以适应动态环境变化,有效解决动态多目标优化问题。 展开更多
关键词 动态多目标优化 进化算法 分段预测 决策空间
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基于分段评价遗传算法的移动机器人路径规划
16
作者 谢嘉 孙帅浩 +3 位作者 李永国 梁锦涛 金昌兵 陈学飞 《传感技术学报》 北大核心 2025年第6期1064-1071,共8页
针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉... 针对传统遗传算法在处理路径规划问题时存在适应性差、收敛速度慢和易早熟等问题,提出一种基于分段评价路径的改进遗传算法。设计一种动态权重适应度函数,在线调节参数并考虑坡度因素,来增强算法对复杂环境的适应能力;提出一种新的交叉变异方式,分段评价个体后进行有选择性的交叉和变异,提升算法的寻优能力,加快收敛速度;采用模糊控制在线调节交叉变异概率,避免算法早熟;引入删除算子剔除冗余节点,提高最优解的平滑性;在20×20和30×30地图环境上进行仿真实验,结果表明所提算法具有更强的适应能力,改进型交叉变异能更快地搜索到更优路径,在线调节交叉变异概率很好地避免了算法早熟,最终解在路径长度、收敛速度及平滑度上均有提升。 展开更多
关键词 路径规划 分段评价路径 改进遗传算法 动态权重适应度函数 选择性交叉变异 模糊控制
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LDPC的分段多因子最小和译码算法
17
作者 孙志国 王一珂 宁晓燕 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第5期1698-1705,共8页
针对低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)的最小和(minimum sum,MS)译码算法校验节点更新数值偏大而造成译码性能较差的问题,引入分段修正和线性最小均方误差估计参数的方法,对校验节点更新进行补偿,提出基于线性最小均方... 针对低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)的最小和(minimum sum,MS)译码算法校验节点更新数值偏大而造成译码性能较差的问题,引入分段修正和线性最小均方误差估计参数的方法,对校验节点更新进行补偿,提出基于线性最小均方误差估计准则的分段多因子MS(linear minimum mean square error-segmented multi-factor MS,LMMSE-SMFMS)译码算法。首先对比分析MS译码算法和置信度传播(belief propagation,BP)译码算法性能,然后使用3组基于线性最小均方误差估计准则的修正因子对校验节点更新补偿的方法,最后采用分层调度方式,加快信息传递过程中的收敛速度。理论分析与仿真结果表明:对于准循环LDPC(quasi-cyclic-LDPC,QC-LDPC),在使用线性最小均方误差估计和分段修正因子的条件下,所提算法与MS相比,在误比特率、信息收敛速度等性能方面具有技术增益。 展开更多
关键词 低密度奇偶校验码 最小和译码算法 分段多因子 分层调度
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基于RSA模型和改进K-means算法的电商行业客户细分
18
作者 杨静 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期125-131,172,共8页
针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻... 针对新兴的网络购物客户数量大、客户流动性强和消费数据多的特点,提出RSA模型结合改进的K-means聚类算法实现客户细分。采用熵值法计算RSA模型各指标的权重,综合各个属性计算客户价值。结合K近邻算法和密度峰值算法,提出一种基于K近邻和密度峰值聚类的K-means初始聚类中心选取方法,优化传统K-means算法实现客户细分。通过选取的标准数据集和某零售公司在线交易的真实数据进行实验验证,证明了RSA模型和改进K-means算法具有更加优异的性能。 展开更多
关键词 RSA模型 客户细分 K-MEANS算法 密度峰值聚类 K近邻
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具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法及红外图像分割应用
19
作者 张云 吴强 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期270-279,共10页
传统图像分割方法处理电力设备红外图像分割问题时存在精度低、诊断效率差的不足。提出一种具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法IGOA,并结合Cross熵应用于电力设备红外图像分割。为了提升标准蚱蜢优化算法GOA的寻优精度和寻优速... 传统图像分割方法处理电力设备红外图像分割问题时存在精度低、诊断效率差的不足。提出一种具有自学习和邻域搜索能力的改进蚱蜢优化算法IGOA,并结合Cross熵应用于电力设备红外图像分割。为了提升标准蚱蜢优化算法GOA的寻优精度和寻优速率,利用佳点集、伪对立学习、配对自学习及邻域搜索策略对GOA的全局寻优能力进行改进。然后以Cross熵作为评估标准,构建红外图像分割模型IGOA-Cross。利用四种常规电力设备红外图像进行实验分析,结果表明:与对比模型相比,该分割模型误分率更低,峰值信噪比和结构相似度更高,能够处理背景非均匀、噪声较大的红外图像分割,分割效率和精度都有提升。 展开更多
关键词 红外图像分割 邻域搜索 伪对立学习 蚱蜢优化算法 电力设备
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基于扩展型活性膜系统的彩色图像分割方法
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作者 许家昌 郭佳 苏树智 《深圳大学学报(理工版)》 北大核心 2025年第1期59-67,共9页
为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优... 为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优化算法作为基本膜中的进化规则,通过更新苍鹰的状态进化基本膜中的对象,将INGO算法作为局部进化规则来进化子膜中的对象.该系统根据活性膜自身的特点在基本膜中溶解或产生子膜,通信规则用于实现不同膜之间的信息交换与共享,避免算法陷入局部最优.在数据集BSD300和BSD500上,分别采用海鸥优化(seagull optimization algorithm,SOA)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法、INGO算法和PINGO算法,对不同优化阈值个数的图像进行分割.结果表明,PINGO算法在分割后的图像上的峰值信噪比均优于其他算法,特征相似度最优值也占了83%,在保持色彩与纹理的同时提高了分割的准确性.研究结果表明了所提彩色图像分割方法的有效性. 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 P系统 活性膜结构 北方苍鹰优化算法 进化规则
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