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融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法 被引量:9
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作者 毕孝儒 牟琦 龚尚福 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第12期78-83,88,共7页
针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用Fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率... 针对基本鲸鱼优化算法在非线性优化问题中存在的收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出一种融合动态概率阈值和自适应变异的鲸鱼优化算法.首先,利用Fuch混沌和反向学习生成均匀的初始种群;其次,设计基于双曲余弦函数的动态调整概率阈值以协调算法全局搜索与局部开采能力,采用可变权重对鲸鱼位置更新公式修正,提高收敛速度和精度;最后,对鲸鱼精英个体引入自适应变异策略,以避免算法陷入局部最优解而搜索停滞.对13个基准测试函数仿真实验,结果表明,与基本GWO算法、PSO算法以及鲸鱼优化算法相比,该算法具有更好的求解精度、收敛速度. 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法 Fuch混沌映射 动态概率阈值 自适应变异
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基于多目标优化模型的扇叶最优分组与排列方案
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作者 薛煌铠 宋佳怡 苗育睿 《现代信息科技》 2024年第7期100-106,共7页
衡量某种机械单片扇叶结构优劣的指标有“质量”与“转动频率”两种参数,为了合理地装配整个风扇,需要相邻组的扇叶质量差达到最小,同时相邻叶片的频率差达到最大。首先构建一个单目标优化的质量分组模型,其后引入递推型动态规划算法,... 衡量某种机械单片扇叶结构优劣的指标有“质量”与“转动频率”两种参数,为了合理地装配整个风扇,需要相邻组的扇叶质量差达到最小,同时相邻叶片的频率差达到最大。首先构建一个单目标优化的质量分组模型,其后引入递推型动态规划算法,使得相邻组的扇叶质量差达到最小。同时考虑转动频率的影响,再建立一个多目标优化的质量分组模型,采用动态权重线性加权法,通过对比不同权重下相邻扇叶组的最大质量差和相邻扇叶的最大频率差,发现当A目标和B目标的权重均为0.5时,该模型所给出的方案效果最佳。 展开更多
关键词 递推型动态规划算法 多目标优化分组模型 动态权重线性加权法
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基于蚁群算法的边缘检测技术组合优化 被引量:3
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作者 詹宝容 骆金维 +1 位作者 黄炜杰 李杏清 《电子设计工程》 2019年第23期27-31,38,共6页
针对图像边缘检测过程中,现有算法存在阈值设定缺乏自适应性、收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,通过改进蚁群算法的子块梯度比的求取方式优化算法初始设定,并与扰动因子结合优化蚁群转移规则,再根据蚁群动态情况调整信息素阈值... 针对图像边缘检测过程中,现有算法存在阈值设定缺乏自适应性、收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,通过改进蚁群算法的子块梯度比的求取方式优化算法初始设定,并与扰动因子结合优化蚁群转移规则,再根据蚁群动态情况调整信息素阈值等操作进行组合优化。实验结果表明与现有文献的算法相比,改进后的算法在运算速度上提升2.81%,检测效果上提升12.24%。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 CANNY算法 边缘检测 扰动因子 动态阈值
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基于SEOA算法的水库调度优化配置模型应用研究 被引量:5
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作者 陈哲 杨侃 +3 位作者 吴云 汤梓杰 张天衍 赵友成 《水资源与水工程学报》 CSCD 2019年第5期170-175,共6页
针对水库调度配置中求解最小缺水量的问题,采用社会情感优化算法(SEOA算法),并在生成初始种群和算法收敛速度两方面进行改进,最后将改进后的算法运用到东榆林水库。结果表明:改进后的SEOA算法在水库调度最小缺水量问题中具有效率高、计... 针对水库调度配置中求解最小缺水量的问题,采用社会情感优化算法(SEOA算法),并在生成初始种群和算法收敛速度两方面进行改进,最后将改进后的算法运用到东榆林水库。结果表明:改进后的SEOA算法在水库调度最小缺水量问题中具有效率高、计算量少、寻优能力强的优点,有着一定的实用价值。 展开更多
关键词 水库调度 最小缺水量 社会情感优化算法(SEOA) 直线优化 动态情绪阈值
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基于改进Faster R-CNN的被遮挡电线杆检测算法 被引量:2
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作者 刘凯歌 王琪 +1 位作者 孟祥越 张祥德 《无线电工程》 北大核心 2021年第7期540-545,共6页
铁路等轨道交通每天运送大量乘客,因此保障铁路交通的安全与顺畅运行问题显得尤为重要。在铁路安全中,确保铁轨旁的电线杆不被树木等物体遮挡是保证车辆供电和行车安全的重要基础。为了自动检测出遮挡电线杆,利用卷积神经网络对铁路电... 铁路等轨道交通每天运送大量乘客,因此保障铁路交通的安全与顺畅运行问题显得尤为重要。在铁路安全中,确保铁轨旁的电线杆不被树木等物体遮挡是保证车辆供电和行车安全的重要基础。为了自动检测出遮挡电线杆,利用卷积神经网络对铁路电线杆进行检测,并对电线杆是否受到树木等的遮挡进行分类。在两阶段目标检测网络Faster R-CNN的基础上,针对检测过程中出现检测框与电线杆大小、位置不匹配和对电线杆类别判定错误的问题,对Faster R-CNN算法进行改进,采用动态分组阈值优化算法及区域生长分割算法对网络输出进行后处理,将有树枝遮挡的电线杆类别的召回率由32.7%提升至85.4%,验证了所设计算法的有效性。 展开更多
关键词 Faster R-CNN 动态分组阈值优化算法 区域生长 电线杆遮挡
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