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题名基于入侵性杂草优化算法的图像识别的研究
被引量：2
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作者
于蕾
周忠良
郑丽颖
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第16期188-191,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.61003128)
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文摘
针对小波不变矩提取的特征向量维数过大的问题,提出一种以类间、类内散布矩阵作为可分离判据的离散入侵性杂草优化算法实现特征向量的选择,利用BP神经网络作为分类器进行图像识别。实验仿真结果表明,与现有特征选择算法相比,改进的离散入侵性杂草优化算法对于图像特征向量的选择时间更短,识别正确率更高,能有效提高分类器的性能。
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关键词
图像识别
特征选择
小波矩
入侵性杂草优化算法
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Keywords
image recognition
features selection
wavelet moment
invasive weed optimization algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于入侵性杂草优化算法的有噪独立分量分析方法
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作者
孔祥翠
王微微
陈静静
陈宇
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机构
中国石油大学(华东)信息与控制工程学院
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出处
《东北石油大学学报》
CAS
北大核心
2014年第2期114-120,12,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51304231)
山东省自然科学基金项目(ZR2010EQ015)
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文摘
针对传统独立分量分析(ICA)算法在含噪情况下分离效果不好,容易陷入局部收敛的问题,提出基于入侵性杂草优化(IWO)算法的有噪独立分量分析方法.以分离信号负熵和为目标函数,选用高斯密度函数估计负熵,消除目标函数中的不稳定项,提高算法的稳定性和准确性;采用入侵性杂草优化算法估计混合矩阵,提高算法的全局寻优性能.仿真结果表明:与传统Fast ICA和Fast NoisyICA算法相比,文中算法的分离信号和源信号的相似因数更大,随着信噪比增加,相似因数趋向1,可以更好地估计源信号;PI指标明显小于其他两种算法的,可以更为精确地估计混合矩阵.研究结果对有噪ICA信号处理有一定参考意义.
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关键词
入侵性杂草优化算法
有噪独立分量分析
高斯密度函数
混合矩阵
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Keywords
invasive weed optimization algorithm
noisy independent component analysis
Gaussian density function
mixing matrix
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于杂草优化算法的电力线通信系统资源分配
被引量：5
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作者
毕晓君
吕娜
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第10期105-109,115,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61175126)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(HEUCFZ1209)
教育部博士点基金资助项目(20112304110009)
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文摘
为提高电力线通信系统资源利用率,提出一种基于改进入侵性杂草优化算法的资源分配方法。以速率自适应为准则,同时考虑系统功率谱的限制及用户之间的公平性等约束条件,采用在个体随机位置进行有方向性变异的二进制离散入侵性杂草优化算法,实现子载波的最优分配。在典型电力线通信系统环境下的仿真结果表明,与现有的资源分配算法相比,改进的杂草算法在系统容量、用户公平性等方面均有明显优势,可有效提高系统的性能。
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关键词
电力线通信
资源分配
正交频分多址接入
入侵性杂草优化算法
信道状态信息
二进制编码
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Keywords
power line communication
resource allocation
Orthogonal Frequency Division Multiple Access（OFDMA）
Invasive WeedOptimization（IWO） algorithm
channel state information
binary coding
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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