采用改进梯度互信息和粒子群优化算法的红外与可见光图像配准算法 被引量：32

1

作者 柏连发 韩静 +1 位作者 张毅 陈钱 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期248-254,共7页

针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了... 针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。 展开更多

关键词 互信息 梯度互信息 粒子群优化算法 配准参数

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基于最大互信息和量子粒子群优化算法的医学图像配准研究 被引量：12

2

作者 王小根 须文波 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第12期3685-3687,共3页

研究了基于最大互信息的图像配准算法,在图像配准中引入了新的相似性测度,在分析具有量子行为的粒子群优化算法基础上,将量子粒子群算法作为优化策略用于图像配准并与Powell算法和PSO算法进行了仿真比较,对仿真结果进行了分析。

关键词 互信息 图像配准 量子粒子群算法

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基于互信息下粒子群优化的属性约简算法 被引量：10

3

作者 续欣莹 张扩 +1 位作者 谢珺 谢刚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2695-2704,共10页

最小属性约简是粗糙集理论中属性约简的优化问题.在寻找最小属性约简的问题上,基于粒子群优化的属性约简算法(ARPSO算法)优于传统的属性约简算法.在现有的ARPSO算法中,正域部分通常被作为启发式信息,但是它并不能够很好地衡量不确定性,... 最小属性约简是粗糙集理论中属性约简的优化问题.在寻找最小属性约简的问题上,基于粒子群优化的属性约简算法(ARPSO算法)优于传统的属性约简算法.在现有的ARPSO算法中,正域部分通常被作为启发式信息,但是它并不能够很好地衡量不确定性,而互信息是粗糙集理论中一种更有效的度量不确定信息的重要工具.为此,提出基于互信息下的粒子群优化的属性约简算法(MIPSO算法),该算法把互信息作为适应度函数,通过增强粒子能迅速靠近吸引子的这一特性,改进了内嵌区域震荡搜索的粒子群优化算法(简记为RSPSO算法),防止算法较早的陷入局部最优,使得粒子群中的粒子更快的找到最优值,因此使得算法尽可能实现全局收敛.实验结果表明,该算法不仅提高了寻优的能力,加快了算法的速度,提升了算法的精度,而且也能够使得约简后剩余属性的互信息值与约简前所有属性的互信息值近似相等. 展开更多

关键词 互信息 粒子群优化 最小属性约简 粗糙集 局部搜索模式

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基于分块互信息和量子粒子群算法的图像配准 被引量：7

4

作者 陈庆芳 吴小俊 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第4期473-477,共5页

多模图像的配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题。本文提出了一种基于分块互信息和量子粒子群的配准方法,在配准中利用分块互信息值为相似性测度,并用量子粒子群算法求解配准所需的空间变换参数。实验表明:该方法能够避免陷入... 多模图像的配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题。本文提出了一种基于分块互信息和量子粒子群的配准方法,在配准中利用分块互信息值为相似性测度,并用量子粒子群算法求解配准所需的空间变换参数。实验表明:该方法能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善,其运用于多模图像配准,可以得到理想的效果。 展开更多

关键词 多模图像 分块互信息 量子粒子群优化 图像配准

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粒子群优化的CNN互信息医学图像配准算法 被引量：2

5

作者 兰红 金绍斌 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第12期201-205,共5页

图像配准首先要对原始图像的边缘进行提取。细胞神经网络(CNN)模板在边缘提取方面具有较好应用,但CNN模板参数采用估算方法得到,在处理边缘模糊的医学图像时检测精度不高。引入粒子群算法让模板参数通过自主学习进行优化,生成精确的CNN... 图像配准首先要对原始图像的边缘进行提取。细胞神经网络(CNN)模板在边缘提取方面具有较好应用,但CNN模板参数采用估算方法得到,在处理边缘模糊的医学图像时检测精度不高。引入粒子群算法让模板参数通过自主学习进行优化,生成精确的CNN模板用于提取图像边缘。然后将边缘提取结果与原始图像进行几何转换和融合,并将融合图像与参考图像进行互信息相似性度量,为使互信息最大,再次利用粒子群算法参数优化。实验应用于医学图像,结果表明提出的配准算法在配准速度和精度上都有较大提高。 展开更多

关键词 粒子群算法 CNN 图像配准 边缘提取 互信息

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肿瘤特征基因选择的互信息最值过滤原则与粒子群优化算法 被引量：3

6

作者 喻德旷 杨谊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第2期421-426,432,共7页

基因数据小样本、高维数、高冗余的特点常导致特征基因选择出现"维数灾难"和"过拟合",针对这一问题,提出一种特征基因提取算法——互信息最值过滤原则-惯性权重粒子群优化(MIMVFC-IWPSO)算法。首先,借鉴过滤法的思... 基因数据小样本、高维数、高冗余的特点常导致特征基因选择出现"维数灾难"和"过拟合",针对这一问题,提出一种特征基因提取算法——互信息最值过滤原则-惯性权重粒子群优化(MIMVFC-IWPSO)算法。首先,借鉴过滤法的思路,通过计算互信息指标,依据互信息最值过滤原则(MIMVFC)获得特征基因候选子集(FGCS),缩小分类操作的范围,提高特征基因被覆盖的概率;接着,对粒子群优化(PSO)算法进行改进,引入惯性权重实现自调节可变惯性权重粒子群优化(IWPSO)算法,使得在算法迭代初期有着快速的全局优化能力,而在算法后期具有较强的局部搜索能力;最后,运用IWPSO从FGCS中提取核心信息基因子集(CFGS),并基于CFGS对样本进行肿瘤与正常组织的分类。采用3个公开的肿瘤基因表达谱数据进行实验,MIMVFC正确分类率优于信噪比(SNR)、t-检验和信息增益(IG)方法,与卡方统计值(Chi-Square)方法接近,而MIMVFC还能利用IWPSO进一步优化结果。基于相同的FGCS,与目前效果较好的二进制粒子群优化与防治基因算法(BPSO-CGA)相比,IWPSO的运算耗时有所增加,但所获得的CFGS规模减小,准确率提高;而与经典PSO相比,所获得的CFGS规模减小、运算耗时减少、准确率提高。实验结果表明MIMVFC-IWPSO具有较好的综合分类性能,能有效提高准确率和效率,可用于多种肿瘤的特征基因选择,辅助指导分子生物学实验设计和验证。 展开更多

关键词 肿瘤特征基因选择 互信息最值过滤原则 粒子群优化算法 特征基因候选子集 核心信息基因子集

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一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法 被引量：4

7

作者 徐天贺 马媛媛 徐久成 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1775-1779,共5页

针对基因表达谱数据高维度、低样本和数值型的特点,为了选出对分类有用的特征基因,提出了一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法.该方法首先基于邻域互信息最大化对基因进行排序,然后选择出排序在前且冗余较少的基因... 针对基因表达谱数据高维度、低样本和数值型的特点,为了选出对分类有用的特征基因,提出了一种基于邻域互信息最大化和粒子群优化的特征基因选择方法.该方法首先基于邻域互信息最大化对基因进行排序,然后选择出排序在前且冗余较少的基因构成初选特征基因集合,最后用初选特征基因集合对粒子群优化算法的部分种群进行初始化,能较快的搜寻到较优的特征基因子集.实验结果表明,该算法可快速有效地选择特征基因,并获得较高的分类精度. 展开更多

关键词 邻域互信息最大化 粒子群优化算法 基因选择

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基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法 被引量：9

8

作者 史益新 邱天爽 +1 位作者 韩军 金声 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期1-7,共7页

为满足医学图像辅助诊断与治疗的需要,提出一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法。在每次迭代时,首先使用基于Renyi熵的改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,再使用基于Shannon熵的Powell算法对当前得到的最优... 为满足医学图像辅助诊断与治疗的需要,提出一种基于混合互信息和改进粒子群优化算法的医学图像配准方法。在每次迭代时,首先使用基于Renyi熵的改进粒子群优化算法对图像进行全局搜索,再使用基于Shannon熵的Powell算法对当前得到的最优解进行局部寻优。实验图像为60幅模拟图像和10幅临床图像,对70幅图像进行单模态和多模态的医学图像配准实验,所提出算法的单模态医学图像配准结果均达到亚像素级。在多模态医学图像配准实验中,采用5种性能指标,评价配准结果的质量。同3种医学图像配准算法进行比较,结果显示新算法除计算时间外,其他4项指标均为最优,MI指数、NMI指数和CC指数的均值分别为1.338 6、1.363 1和0.837 8。主观和客观分析显示,所提出算法在精确度和收敛速度方面均优越于其他配准算法。 展开更多

关键词 混合互信息 改进的粒子群优化算法 POWELL算法 医学图像配准

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采用GPU并行架构的基于互信息和粒子群算法的异源图像配准 被引量：3

9

作者 余春超 杨智雄 +2 位作者 夏宗泽 袁小春 严敏 《红外技术》 CSCD 北大核心 2016年第11期938-946,共9页

对于异源可见光与红外图像配准,以互信息为相似性度量条件,以粒子群算法为搜索算法,在搜索空间中搜索极大值点,通过改变图像分辨率,由粗到精,逐步实现可见光图像与红外图像的配准,对粒子群算法、统计互信息和仿射变换3个部分的内在并行... 对于异源可见光与红外图像配准,以互信息为相似性度量条件,以粒子群算法为搜索算法,在搜索空间中搜索极大值点,通过改变图像分辨率,由粗到精,逐步实现可见光图像与红外图像的配准,对粒子群算法、统计互信息和仿射变换3个部分的内在并行性,利用CUDA C语言实现GPU-CPU异构编程。实验证明,在不降低精度的前提下提高了算法效率,得到了很好的加速比,算法正确匹配率高,鲁棒性好,计算效率高。 展开更多

关键词 异源图像 互信息 粒子群 图像配准 GPU

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基于归一化边缘互信息与自适应加速粒子群的图像配准方法 被引量：4

10

作者 冯雪芳 吴锡生 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期119-123,共5页

传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一... 传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一化边缘互信息测度(NCMI),提出一种基于加速因子的自适应加速粒子群优化算法(AAPSO)来优化基于NCMI测度的图像配准。AAPSO算法通过对解排序,将指定数量的劣解进行进化加速来引导粒子的飞行,并对自适应惯性权重公式加以改进,提高了算法的收敛性,防止早熟收敛并增加优化解的多样性,同时加入加速因子来提高收敛速度。实验结果表明,该方法配准精度高,速度快,具有较强的实用性。 展开更多

关键词 图像配准 归一化互信息 归一化边缘互信息 粒子群优化 AAPSO算法

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混合互信息和粒子群算法的多目标特征选择方法 被引量：22

11

作者 王金杰 李炜 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第1期83-95,共13页

在数据挖掘中,由于数据集中含有大量的冗余和不相关的特征,因此特征选择是一个重要的预处理过程。提出了一个基于混合互信息和粒子群算法的过滤式-封装式的多目标特征选择方法(HMIPSO)。根据粒子的pbest距离上次更新的迭代次数,提出了... 在数据挖掘中,由于数据集中含有大量的冗余和不相关的特征,因此特征选择是一个重要的预处理过程。提出了一个基于混合互信息和粒子群算法的过滤式-封装式的多目标特征选择方法(HMIPSO)。根据粒子的pbest距离上次更新的迭代次数,提出了自适应突变策略去扰动种群,避免种群陷入局部最优。同时基于帕累托前沿面和外部文档提出了一个新的集合概念。结合互信息和新的集合知识提出了一个局部搜索策略,使得帕累托前沿面中的粒子可以删除不相关和冗余的特征,然后通过精英策略更新学习前和学习后的帕累托前沿面。最后将提出的算法和另外4种多目标算法在15个UCI数据集上进行了测试,实验结果表明提出的算法能够更好地降低特征个数和分类错误率。 展开更多

关键词 多目标优化 特征选择 互信息(MI) 粒子群算法(PSO) 帕累托前沿面 外部文档

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基于种群聚类和互信息的入侵检测方法 被引量：6

12

作者 杨晓晖 豆晓菲 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期137-143,共7页

网络中爆炸式增长的数据对于数据分析处理方法提出了更大的挑战,尤其在入侵检测领域。针对网络数据样本量的持续增大和数据维度的迅速增加问题,首先从特征选择的角度入手,提出一种基于种群聚类的特征选择方法,定义相似度函数和优度值函... 网络中爆炸式增长的数据对于数据分析处理方法提出了更大的挑战,尤其在入侵检测领域。针对网络数据样本量的持续增大和数据维度的迅速增加问题,首先从特征选择的角度入手,提出一种基于种群聚类的特征选择方法,定义相似度函数和优度值函数,实现粒子群算法初始种群的均匀分布;其次,将基于互信息的信息度量方法集成到基于种群聚类的特征选择方法中,进一步从局部与全局相结合优化的角度,实现所选特征与目标类的最大相关;最后采用支持向量机作为分类器,并定义包含检测率和误报率的双目标函数作为适应度函数,进行入侵检测。实验结果表明,该算法可以有效地避免数据过早收敛,且提高了入侵检测的准确率和检测率。 展开更多

关键词 种群聚类 粒子群优化 互信息 特征选择 入侵检测

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基于互信息与类距离测度最优的图像聚类 被引量：1

13

作者 孙越泓 魏建香 夏德深 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第34期199-202,241,共5页

模糊C均值算法用于图像聚类时,仅考虑图像的灰度信息,忽略灰度的空间分布,未充分利用分割前后图像间的关系。从分割后图像的类距离出发,并利用聚类分割前后图像间的互信息,以基于对称分布多样性的粒子群算法为优化技术,构造了一种新的... 模糊C均值算法用于图像聚类时,仅考虑图像的灰度信息,忽略灰度的空间分布,未充分利用分割前后图像间的关系。从分割后图像的类距离出发,并利用聚类分割前后图像间的互信息,以基于对称分布多样性的粒子群算法为优化技术,构造了一种新的图像分割方法——基于互信息和类距离测度最优的图像聚类算法。对医学图像进行仿真,实验结果表明该算法得到的图像边界清晰连续,图像的内部特征保持完好,与多种聚类算法相比,图像分割的质量明显得到提高。 展开更多

关键词 图像聚类 互信息 类距离 对称分布 粒子群优化

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基于互信息变量选择的SCR烟气脱硝系统非线性自回归神经网络建模 被引量：20

14

作者 赵文杰 张楷 《热力发电》 CAS 北大核心 2018年第9期22-26,共5页

本文提出了一种基于互信息变量选择的具有外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络,建立了选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统的动态模型。通过互信息分析SCR烟气脱硝系统相关的影响因素,采用粒子群算法进行系统输入变量选择,并确定输入参... 本文提出了一种基于互信息变量选择的具有外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络,建立了选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统的动态模型。通过互信息分析SCR烟气脱硝系统相关的影响因素,采用粒子群算法进行系统输入变量选择,并确定输入参数的时延。然后将筛选出的输入变量应用于NARX神经网络,建立了SCR烟气脱硝系统动态模型。将某燃煤机组SCR烟气脱硝系统的实际运行数据输入该模型,验证了所建模型具有很好的预测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 燃煤机组 SCR脱硝系统 互信息 变量选择 动态模型 NARX神经网络 粒子群算法

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基于归一化互信息与模糊自适应PSO的图像自动配准方法 被引量：1

15

作者 苗启广 王明静 王宝树 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期175-177,共3页

提出了一种基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法(particle swam optimization,PSO)作为搜索策略的图像自动配准方法。由于互信息方法不能解决图像缩放的问题,该方法在计算图像互信息之前,先对图像进行尺寸相同... 提出了一种基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法(particle swam optimization,PSO)作为搜索策略的图像自动配准方法。由于互信息方法不能解决图像缩放的问题,该方法在计算图像互信息之前,先对图像进行尺寸相同化操作;同时针对互信息方法中目标函数易陷入局部极值及搜索速度慢的问题,该方法采用归一化互信息作为相似性准则,并提出以模糊自适应PSO算法作为优化策略来提高配准速度和精度的方法。实验表明,采用归一化互信息作为配准测度,可提高配准的鲁棒性,而且,引入了模糊推理机之后,配准效率得到大幅提高,用该方法对具有仿射变换的图像进行配准能得到快速、精确的配准结果,证明了该算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 图像配准 归一化互信息 粒子群优化算法 模糊自适应PSO

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基于互信息PSO-LSTM的SO_(2)浓度预测 被引量：9

16

作者 金秀章 李京 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第11期1928-1932,共5页

针对电厂燃煤机组的SO_(2)污染物排放问题,提出一种基于互信息(MI)和粒子群优化算法(PSO_(2))的长短期记忆网络(LSTM)预测模型。利用MI筛选出与SO_(2)入口浓度相关性较高的辅助变量,以实现辅助变量的降维。其次,通过PSO_(2)确定LSTM的... 针对电厂燃煤机组的SO_(2)污染物排放问题,提出一种基于互信息(MI)和粒子群优化算法(PSO_(2))的长短期记忆网络(LSTM)预测模型。利用MI筛选出与SO_(2)入口浓度相关性较高的辅助变量,以实现辅助变量的降维。其次,通过PSO_(2)确定LSTM的最优参数组合,降低LSTM训练成本。最终,将选定的辅助变量作为PSO_(2)-LSTM的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。选取火电厂现场DCS数据作为测试数据,以检验模型在真实状况下的应用表现。实验结果显示,所建模型的均方根误差为1.114 3、平均相对误差为0.028 3,表明其预测精度远高于传统预测模型。 展开更多

关键词 长短期记忆网络 互信息 SO_(2)浓度预测 粒子群优化

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基于互信息PSO-LSSVM的SO_(2)浓度预测 被引量：11

17

作者 金秀章 李京 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期675-680,共6页

针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信... 针对火电厂SO_(2)污染物排放问题,提出了一种基于互信息的粒子群寻优(PSO)最小二乘支持向量机(LSSVM)模型预测方法,通过筛选出与SO_(2)实测入口浓度相关性较高的辅助变量,将其作为模型的输入,实现对主导变量SO_(2)浓度的预测。利用互信息筛选出的辅助变量相比于机理分析、皮尔逊相关性筛选出的辅助变量具有更高的相关性。利用互信息筛选出的辅助变量作为LSSVM模型的输入以及粒子群法确定LSSVM的参数,不仅缩短了计算时间,还提高了预测精度。将该方法应用到某火电厂的SO_(2)浓度软测量中,利用现场数据进行仿真,结果表明预测精度较高,相对误差较低,预测趋势更贴近实际值,减小了实际值与预测值的误差(均方根误差为2.485,平均相对误差为0.2603%),为现场的SO_(2)浓度提前控制提供了软件技术支持。 展开更多

关键词 计量学 SO_(2)浓度预测 互信息 粒子群寻优 最小二乘支持向量机 最小冗余最大相关性

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基于互信息特征选择和LSSVM的网络入侵检测系统 被引量：9

18

作者 庄夏 《中国测试》 北大核心 2017年第11期134-139,共6页

为提高网络入侵检测系统(IDS)的性能,提出一种基于互信息特征选择和LSSVM的入侵检测方案(BMIFSLSSVM)。将采集到的网络连接数据进行规范化处理,并提出一种权衡考虑特征相关性和冗余性的新型互信息特征选择(BMIFS)方法,以此从网络连接数... 为提高网络入侵检测系统(IDS)的性能,提出一种基于互信息特征选择和LSSVM的入侵检测方案(BMIFSLSSVM)。将采集到的网络连接数据进行规范化处理,并提出一种权衡考虑特征相关性和冗余性的新型互信息特征选择(BMIFS)方法,以此从网络连接数据中选择出有效特征集。根据提取的训练样本特征集,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)构建分类器和简化粒子群优化(SPSO)算法来优化LSSVM的核函数宽度系数和正则化参数,最后利用训练好的分类器进行入侵检测。仿真结果表明:提出的BMIFS能够选择出最优特征集,使BMIFS-LSSVM提高入侵检测准确率且降低误报率。 展开更多

关键词 网络入侵检测 互信息特征选择 最小二乘支持向量机 简化粒子群优化

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结合形态学梯度互信息和多分辨率寻优的图像配准新方法 被引量：20

19

作者 汤敏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期246-250,共5页

对互信息配准法进行算法改进.在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度,不仅考虑所有体素信息,而且有效结合像素在空间位置的相互关系.将粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法这种全局寻优算法和Powell这一局部... 对互信息配准法进行算法改进.在互信息基础上结合形态学梯度作为新的图像配准测度,不仅考虑所有体素信息,而且有效结合像素在空间位置的相互关系.将粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法这种全局寻优算法和Powell这一局部寻优算法相结合,前者的配准结果为后者的算法优化提供了非常有效的初始点,优化时间大为减少.借鉴小波变换中多分辨率的思想,在低分辨率图像中粗略配准后,上升到高分辨率图像上进一步细化配准结果,增加算法鲁棒性.实验结果证明,本文算法效果良好,寻优过程在数分钟内完成,能够满足诊断和科研的实时性要求. 展开更多

关键词 图像配准 互信息 多分辨率数据结构 粒子群优化算法 Powell算法

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一种PSO与互信息的多视角遥感图像配准算法

20

作者 钱叶青 蔡国榕 +1 位作者 吴云东 陈水利 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第10期1201-1206,共6页

针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准... 针对具有视角差异的无人机低空航拍遥感图像配准存在的误匹配、低效率等问题,提出了一种基于粒子群优化和互信息融合的配准优化算法.该算法通过对图像的变换参数的仿射采样来模拟建筑物在多视角遥感图像中的变形.在此基础上,将图像配准问题转换为仿射变换的优化问题,以粒子群为工具,研究了配准参数的搜索空间和适应度函数的合理设定.对4对无人机低空航拍遥感图像对进行了实验.结果表明:提出的算法能够实现具有较大视角变化的同时相遥感图像的配准,且比穷举互信息搜索法速度更快,比单纯型法的精度更高,有效地提高了算法对视角变化的鲁棒性. 展开更多

关键词 遥感图像 图像配准 多视角 互信息 粒子群优化算法

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