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Adaptive allocation strategy for cooperatively jamming netted radar system based on improved cuckoo search algorithm 被引量:3
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作者 De-jiang Lu Xing Wang +1 位作者 Xiao-tian Wu You Chen 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第6期285-297,共13页
The jamming resource allocation problem of the aircraft formation cooperatively jamming netted radar system is investigated.An adaptive allocation strategy based on dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DA... The jamming resource allocation problem of the aircraft formation cooperatively jamming netted radar system is investigated.An adaptive allocation strategy based on dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DADCS)is proposed,whose core is to adjust allocation scheme of limited jamming resource of aircraft formation in real time to maintain the best jamming effectiveness against netted radar system.Firstly,considering the information fusion rules and different working modes of the netted radar system,a two-factor jamming effectiveness evaluation function is constructed,detection probability and aiming probability are adopted to characterize jamming effectiveness against netted radar system in searching and tracking mode,respectively.Then a nonconvex optimization model for cooperatively jamming netted radar system is established.Finally,a dynamic adaptive discrete cuckoo search algorithm(DADCS)is constructed by improving path update strategies and introducing a global learning mechanism,and a three-step solution method is proposed subsequently.Simulation results are provided to demonstrate the advantages of the proposed optimization strategy and the effectiveness of the improved algorithm. 展开更多
关键词 Cuckoo search algorithm Netted radar system Radar countermeasures Resource allocation Information fusion
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大型智能仓储多AGV无冲突路径规划研究
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作者 丁海毅 佘世刚 +3 位作者 强运哲 陆怡鹏 柯为 胡智喡 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期74-80,共7页
针对传统CBS算法在大型智能仓储环境中为大量AGV搜索路径时存在产生节点数量较多且搜索效率较低的问题,提出一种多地图融合搜索算法(MMFS)。通过在栅格地图上提取的拓扑地图中使用考虑道路拥挤度的Q-Learning算法进行初步路径搜索,并将... 针对传统CBS算法在大型智能仓储环境中为大量AGV搜索路径时存在产生节点数量较多且搜索效率较低的问题,提出一种多地图融合搜索算法(MMFS)。通过在栅格地图上提取的拓扑地图中使用考虑道路拥挤度的Q-Learning算法进行初步路径搜索,并将其映射至栅格地图中,得到AGV行驶的粗略路径。在更精细的栅格地图中使用CBS算法搜索出AGV行驶的具体路径。仿真结果表明:在拓扑地图中进行预规划后,CBS算法产生的拓展节点减少了92.18%;MMFS算法的整体搜索时间仅为CBS算法的8.13%。 展开更多
关键词 智能仓储 路径规划 多地图融合搜索算法 Q-Learning算法 基于冲突的搜索算法
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基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断
3
作者 戈淳 闫灶宇 +1 位作者 商嘉桐 薛红涛 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期68-76,共9页
[目的]针对监测信号在单一分析域内的特征参数难以完整表征监测对象的运行状态,以及极限学习机(ELM)网络的模型参数难以达到最优的问题,提出一种基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断方法。[方法]首先,基于船舶电机轴承振... [目的]针对监测信号在单一分析域内的特征参数难以完整表征监测对象的运行状态,以及极限学习机(ELM)网络的模型参数难以达到最优的问题,提出一种基于多域信息融合与改进ELM的船舶电机轴承故障诊断方法。[方法]首先,基于船舶电机轴承振动信号在时域、频域与时频域内的特征信息,构建多域特征参数集,作为故障诊断模型的输入;然后,运用麻雀搜索算法改进ELM网络的模型参数优化方法,确定最优的权值与阈值,进而提高故障诊断ELM模型的识别精度。最后,通过船用电机试验台架实验数据和开源实验数据,对电机轴承故障状态进行识别。[结果]基于船用电机试验台架的实验数据验证表明,采用多域特征参数集的故障诊断模型在训练集和测试集上的识别精度均为100%;基于开源实验数据验证表明,改进ELM模型的测试集识别精度为90.5%,相较于原始ELM模型提高了12.7%,且训练集识别精度与测试集识别精度均高于其他诊断模型。[结论]所提方法在输入特征参数集与诊断模型上均有改进,可有效识别电机轴承故障状态,且模型具有良好的稳定性,为船舶电机轴承故障诊断提供参考。 展开更多
关键词 电动机 轴承 故障分析 故障诊断 多域信息融合 麻雀搜索算法 极限学习机
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基于改进人工水母搜索算法的矿井救援无人机路径规划研究
4
作者 郑学召 刁呈泽 +4 位作者 蔡国斌 文虎 杨博 侯宗宣 牟浩伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第6期61-70,共10页
为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度,提出了基于改进人工水母搜索(IJS)算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索(JS)算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新,以避免陷... 为提高矿井救援无人机在通道狭窄、障碍密集复杂环境下的路径规划搜索效率和路径优化程度,提出了基于改进人工水母搜索(IJS)算法的矿井救援无人机路径规划方法。将人工水母搜索(JS)算法与Logistic混沌映射结合进行信息素更新,以避免陷入局部最优;应用高斯函数变异,以减少种群中的劣质个体数量;引入Lévy飞行扰动策略优化随洋流漂移(全局搜索)和追踪食物源(局部搜索)阶段的位置公式,以提高无人机路径规划效率。无人机路径规划模拟实验表明:在障碍物占比为14.56%情况下,IJS算法与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法和JS算法相比,路径规划时间分别减少了72.27%,66.12%,70.87%,路径长度分别缩短了2.67%,3.95%,1.36%,路径中拐点数量分别减少了47.37%,50%,28.57%;在障碍物占比为32.20%情况下,IJS算法相比GA和PSO算法,路径规划时间分别减少了62.50%,55.61%,路径长度均缩短了4.03%,路径中拐点数量分别减少了15.38%,18.52%,与JS算法相比路径长度增加了3.89%,但规划时间缩短了57.32%,拐点数量减少了8.33%。建立灾后井下巷道实验平台,进行无人机路径规划实验,结果表明:IJS算法与GA,PSO,JS算法相比,路径规划时间分别减少了60.77%,58.70%,51.52%,路径长度分别缩短了9.62%,7.58%,7.50%,路径中拐点数量分别减少了40%,30.77%,25%,验证了IJS算法在复杂环境下具有更优的路径优化能力和计算效率。 展开更多
关键词 矿井救援 无人机路径规划 人工水母搜索算法 多策略融合优化 动态避障
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三维环境中机器人路径规划算法改进 被引量:2
5
作者 杨小月 李宏伟 +2 位作者 秦雨露 姜懿芮 王步云 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1039-1046,共8页
为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算... 为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*。为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算法进行改进优化。采用双向搜索策略,在起点和终点同时运行改进后的RRT算法和蚁群算法,相向而行,对路径长度和运行时间进行优化。针对生成路径不够平滑等问题,引入B样条曲线平滑策略优化路径。仿真结果表明,所提算法能够有效用于机器人三维路径规划。 展开更多
关键词 快速扩展随机树 蚁群算法 B样条曲线 算法融合 双向搜索 机器人路径规划 三维环境
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改进秃鹰搜索和K均值混合迭代的点云简化算法 被引量:2
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作者 牛宏侠 李富丽 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期172-183,共12页
针对激光雷达的固有特性和复杂环境易造成点云噪声和冗余点云,以及传统点云简化算法忽略了点云固有特征等问题,提出了一种基于改进秃鹰搜索和K均值聚类(KMC)混合迭代的点云简化算法(IBESSA)。首先,通过秃鹰搜索(BES)算法迭代阶段的竞争... 针对激光雷达的固有特性和复杂环境易造成点云噪声和冗余点云,以及传统点云简化算法忽略了点云固有特征等问题,提出了一种基于改进秃鹰搜索和K均值聚类(KMC)混合迭代的点云简化算法(IBESSA)。首先,通过秃鹰搜索(BES)算法迭代阶段的竞争融合(CFBES),提高其收敛速度和优化精度;其次,通过CFBES和KMC算法的混合迭代,实现了点云数据的聚类;然后,在k近邻(k-NN)实现点云簇密度估计的基础上,结合香农熵实现点云信息量化;最后,删除信息量化值小于阈值的聚类簇,完成点云数据简化。使用UCI国际标准数据集和斯坦福点云数据集分别对CFBES-KMC算法的聚类效果及点云的简化效果进行验证,结果表明:与改进飞蛾扑火的K均值交叉迭代、K-means++、模糊C均值聚类算法的聚类效果相比,CFBES-KMC算法的聚类准确率分别提高了1.02%、12.31%、14.72%;在斯坦福点云数据集上,IBESSA算法在有效滤除冗余点云的基础上保留了原本点云的细节和形状特征,不失为一种高效的点云简化算法。 展开更多
关键词 秃鹰搜索算法 竞争融合 K均值聚类混合迭代 香农熵 点云简化
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基于小波熵特征融合和ISSA-BiTCN的直流输电故障定位 被引量:4
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作者 李瑞灵 高学军 +2 位作者 王灿 余波 徐彦彬 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第26期11303-11313,共11页
特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模... 特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模糊、精度较低的问题,提出了一种基于小波包熵特征融合提取故障特征,再由改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的双向时域卷积网络(bidirectional time-domain convolution network,BiTCN)模型的故障定位方法。首先,利用小波包变换提取线模电压行波信号,利用信息熵刻画电压波形中的深层故障特征,形成熵特征融合特征向量构成的特征矩阵作为BiTCN模型的输入;其次,搭建并训练BiTCN模型,并利用ISSA的迭代寻优对其进行优化,最终实现三端混合直流输电线路故障的精确定位;最后,在PSCAD/EMTDC仿真平台中搭建系统模型,验证所提方法的可实施性。结果表明该方法定位精度较高,具有较好的泛化能力和鲁棒性,对高阻故障耐受能力较好。 展开更多
关键词 三端混合直流输电系统 小波包熵特征融合 改进麻雀搜索算法 双向时域卷积网络
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基于自适应变异的变步长天牛须算法及其在图像配准中的应用 被引量:1
8
作者 张金锋 谢枫 +3 位作者 王鹏 吴睿 俞波 都海波 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第11期1465-1471,共7页
针对现有遥感技术缺乏光谱信息而导致图像失真度高、成像模糊等问题,文章提出基于倾斜摄影技术提高遥感图像分辨率的方法。传统的天牛须算法(beetle antennae search algorithm,BAS)在处理图像匹配时,虽然具有参数少、收敛速度快、易于... 针对现有遥感技术缺乏光谱信息而导致图像失真度高、成像模糊等问题,文章提出基于倾斜摄影技术提高遥感图像分辨率的方法。传统的天牛须算法(beetle antennae search algorithm,BAS)在处理图像匹配时,虽然具有参数少、收敛速度快、易于实现等优点,但是精度有限。因此以步长指数衰减的方式进行变步长搜索,同时借鉴粒子群算法寻优策略,引入天牛左右须历史最佳位置作为下一步解的搜索参考位置,以此提高解的搜索速度。与传统的天牛须智能优化算法相比,该文提出的基于自适应变异的变步长天牛须算法求解精度更高,通过实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 倾斜摄影图像 改进的天牛须算法(BAS) 图像配准与融合
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融合VFA和ISSA的多目标优化WSN覆盖算法
9
作者 余修武 晋诗琪 《西安电子科技大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期60-72,共13页
针对无线传感器网络在监测目标区域过程中存在覆盖率低、覆盖冗余度高、节点移动距离长等问题,提出了一种虚拟力导向的改进麻雀搜索算法。首先,采用Tent混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性;其次,引入虚拟力算法引导麻雀种群的发现... 针对无线传感器网络在监测目标区域过程中存在覆盖率低、覆盖冗余度高、节点移动距离长等问题,提出了一种虚拟力导向的改进麻雀搜索算法。首先,采用Tent混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性;其次,引入虚拟力算法引导麻雀种群的发现者位置更新过程:节点与节点、边界、障碍物之间的相互作用力可引导发现者前往更优的位置探索,从而增强算法的全局搜索能力;然后,利用莱维飞行扰动策略改善跟随者的位置更新过程,避免算法陷入局部最优的困境;最后,采用随机反向学习策略优化全局最优个体的位置,使其在附近区域进行局部寻优,进一步提高算法的收敛速度和种群多样性。实验结果表明,相比传统算法,该算法在提高覆盖率的同时,还能减少节点的移动距离,节点分布也更加均匀。此外,在含障碍物的监测区域内,该算法将虚拟力算法的有效避障能力与麻雀搜索算法强大的寻优能力相结合,实现了有效避障的同时,仍然可以合理部署节点,实际应用价值更高。 展开更多
关键词 无线传感器网络 节点部署 多目标优化 麻雀搜索算法 虚拟力算法 融合算法
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基于搜索策略的通用态势评估方法的研究 被引量:3
10
作者 张晓丹 赵海 +2 位作者 王刚 魏守智 王小英 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期974-977,989,共5页
在态势状态转换图表示的基础上,提出了一种通用的态势评估搜索策略。该策略将态势评估的整个过程看作为对当前态势路径的识别和搜索过程。在算法中以Bayes分类器识别当前态势发展可能的目标状态,以parzen窗算法对态势各类别的类条件概... 在态势状态转换图表示的基础上,提出了一种通用的态势评估搜索策略。该策略将态势评估的整个过程看作为对当前态势路径的识别和搜索过程。在算法中以Bayes分类器识别当前态势发展可能的目标状态,以parzen窗算法对态势各类别的类条件概率密度进行修正,以改进的深度优先算法实现态势图的搜索。在实验中,将其应用于丰满水电仿真系统水轮发电机组的状态评估系统中,经数据对比分析,该算法优于传统的发电机诊断分析方法。 展开更多
关键词 信息融合 态势评估 搜索算法 贝叶斯 水电仿真
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基于标签分组的RFID系统防碰撞算法 被引量:18
11
作者 郭振军 孙应飞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期250-254,共5页
防碰撞算法是射频识别(RFID)系统中提高标签识别效率的关键技术。针对确定性的RFID标签防碰撞算法存在的识别效率不高、系统数据交换量大等问题,该文提出一种标签分组机制防碰撞算法,将其与融合后的二进制树搜索算法相结合,读写器系统... 防碰撞算法是射频识别(RFID)系统中提高标签识别效率的关键技术。针对确定性的RFID标签防碰撞算法存在的识别效率不高、系统数据交换量大等问题,该文提出一种标签分组机制防碰撞算法,将其与融合后的二进制树搜索算法相结合,读写器系统分批次识别标签组中的标签,能有效地减少数据通信量。实验仿真结果表明,该算法相比其他几种算法,具有识别效率高、数据交换量小等优势。 展开更多
关键词 射频识别 防碰撞 二进制搜索法 融合算法
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一种多源数据融合的机器人导航技术 被引量:2
12
作者 郭丽 陈孟元 付明 《导航定位学报》 CSCD 2023年第3期96-104,共9页
针对移动机器人在导航过程中存在的建图不精确、效率低下等问题,提出一种多源数据融合的移动机器人导航方法:利用扩展卡尔曼滤波融合激光雷达和深度相机的环境信息,通过位姿传感器获取机器人的位姿和加速度信息,提出基于激光雷达、深度... 针对移动机器人在导航过程中存在的建图不精确、效率低下等问题,提出一种多源数据融合的移动机器人导航方法:利用扩展卡尔曼滤波融合激光雷达和深度相机的环境信息,通过位姿传感器获取机器人的位姿和加速度信息,提出基于激光雷达、深度相机和惯性测量单元数据融合的地图构建方法;并兼顾全局探测与局部求精的平衡,采用改进原子轨道搜索算法进行全局规划,利用动态窗口法完成局部避障。实验结果表明,多源数据融合建立的地图更接近于真实场景,改进后的融合算法未知障碍实时避障成功率达到98%,能够提升机器人自主导航效率。 展开更多
关键词 数据融合 原子轨道搜索算法 动态窗口 移动机器人 导航
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优化算法的信息原理与群搜索 被引量:1
13
作者 莫愿斌 刘贺同 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第4期909-913,共5页
从两个不同的角度对各种进化算法进行剖析,寻求合理的解释。从信息论的角度进行讨论,分析了在算法设计中如何表示信息、提取信息、传递信息、利用信息与信息融合等问题,在优化技术与信息论之间建立了联系的纽带。从搜索的角度进行讨论,... 从两个不同的角度对各种进化算法进行剖析,寻求合理的解释。从信息论的角度进行讨论,分析了在算法设计中如何表示信息、提取信息、传递信息、利用信息与信息融合等问题,在优化技术与信息论之间建立了联系的纽带。从搜索的角度进行讨论,分析了单点搜索与多点搜索,指出了各种进化算法均属于随机布点,企图寻找全局最优的数值方法。 展开更多
关键词 信息 信息方法 信息融合 优化算法 单点搜索 群搜索
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基于折半查找的航班监视信息融合方法研究 被引量:1
14
作者 杨俊 汪万维 +1 位作者 屈景怡 高浩 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第8期51-57,共7页
为提高航班监视信息的融合处理速率,对航班监视信息快速融合方法进行研究。采用投影变换法和互补融合法,实现航班监视信息的时间校准和融合处理。在单线程融合处理方法的基础上,提出基于折半查找的单线程融合处理方法;通过折半查找算法... 为提高航班监视信息的融合处理速率,对航班监视信息快速融合方法进行研究。采用投影变换法和互补融合法,实现航班监视信息的时间校准和融合处理。在单线程融合处理方法的基础上,提出基于折半查找的单线程融合处理方法;通过折半查找算法快速查找航班融合信息,提高融合处理速率;利用多核处理器的并行化处理能力,提出基于折半查找的并行化融合方法,进一步提高融合处理速率。实验结果表明,基于折半查找的并行化融合方法可显著提高航班监视信息的融合处理速率。 展开更多
关键词 航班监视信息 融合处理 折半查找 并行化
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基于视觉的水面背景下目标检测与跟踪算法 被引量:5
15
作者 詹云峰 黄志斌 +1 位作者 付波 王小龙 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第33期14809-14819,共11页
为解决清漂船在复杂水面背景下对漂浮物体积较小或被遮挡的检测与跟踪问题,提出了一种基于视觉的水面背景下目标检测与跟踪算法,通过利用YOLO改进的多粒度特征融合方法使得模型在最终检测时所提取的特征向量考虑更多底层的特征,并引入K... 为解决清漂船在复杂水面背景下对漂浮物体积较小或被遮挡的检测与跟踪问题,提出了一种基于视觉的水面背景下目标检测与跟踪算法,通过利用YOLO改进的多粒度特征融合方法使得模型在最终检测时所提取的特征向量考虑更多底层的特征,并引入K邻域搜索感兴趣区域模块,与长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)相结合,弥补了卷积神经网络的时序关联性差的缺陷,根据目标当前帧语义特征和运动特征预测下一帧中目标所在位置,能够更快地提取目标的特征,并且有效地去除复杂背景的干扰。实验结果表明:该算法的跟踪平均成功率、平均准确率和平均速度分别为57.1%、71.1%、45.4帧/s。较好解决因被检测目标过小的问题,提升在跟踪目标被遮挡的情况下的跟踪性能。 展开更多
关键词 跟踪算法 多粒度特征融合 YOLO K邻域搜索 长短期记忆神经网络
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基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法研究 被引量:5
16
作者 杨柳青 王冲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第13期171-176,共6页
提出基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法。利用知识图谱技术提取异质信息特征,选取多视图机模型;利用协同注意力机制学习融合多特征异质信息的局部信息,通过softmax函数归一化处理融合得到信息的重要性向量;利用全部局部信息整合最... 提出基于多特征融合的异质信息搜索推荐算法。利用知识图谱技术提取异质信息特征,选取多视图机模型;利用协同注意力机制学习融合多特征异质信息的局部信息,通过softmax函数归一化处理融合得到信息的重要性向量;利用全部局部信息整合最终节点,获取分值函数;利用用户与商品间相应元路径交互获取多标签分类的全局信息推荐优化目标函数,结合分值函数与全局信息推荐优化目标函数实现异质信息的搜索推荐。算法测试结果表明,采用该算法可有效为用户推荐所需信息,推荐复杂度较低,搜索推荐异质信息的归一化折扣累计增益均高于0.35,具有较强的推荐性能,可应用于解决实际的信息过载问题。 展开更多
关键词 多特征融合 异质信息 搜索推荐算法 用户推荐 多视图机模型
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面向Job Shop调度的算法融合方法研究
17
作者 宋晓宇 孟秋宏 朱云龙 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2007年第5期600-605,共6页
提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择... 提出一种算法融合方法,解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量。在融合方法中,采用遗传算法和蚁群算法进行并行搜索;根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种邻域选择方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,加强了遗传算法和蚁群算法的局部搜索能力。采用算法融合方法构造的优化算法对13个难解的benchmarks问题实例进行求解,在较短的时间内,得到的十次实验结果的makespan最优值和平均值优于并行遗传算法(PGA)和TS算法。采用算法融合方法构造的优化算法具有较强的搜索能力,说明提出的算法融合方法是有效的。 展开更多
关键词 算法融合 遗传算法 蚁群混合算法 禁忌搜索算法
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基于区域特征的SCM多聚焦图像融合算法
18
作者 毕晓君 刁鹏飞 陈春雨 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期3721-3728,共8页
针对人眼对图像局部区域更敏感的特点,提出一种基于图像区域特征的自适应脉冲发放皮层模型(SCM)的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦图像融合过程分为2个阶段:第1阶段基于图像的源图像局部区域特征对比,融合相同区域及优越区域;然后采... 针对人眼对图像局部区域更敏感的特点,提出一种基于图像区域特征的自适应脉冲发放皮层模型(SCM)的多聚焦图像融合算法。该方法将多聚焦图像融合过程分为2个阶段:第1阶段基于图像的源图像局部区域特征对比,融合相同区域及优越区域;然后采用SCM模型对2幅图像的差异区域进行融合并相应的提出一种融合准则;为得到最佳的模型融合参数,采用引力搜索算法进行智能寻优,且为了提升算法的求解性能采用2种自改进策略。仿真实验采用3组标准图片对算法进行验证,本文算法均取得较好的融合效果,验证本文所提算法的有效性。 展开更多
关键词 多聚焦图像融合 脉冲发放皮层模型 区域特征 改进引力搜索算法
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天牛须搜索与遗传的混合算法 被引量:18
19
作者 赵玉强 钱谦 +1 位作者 周田江 伏云发 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第7期1438-1445,共8页
天牛须搜索算法(BAS)具有搜索快和执行简单的特点,但在多峰复杂函数优化中易陷入局部极值.遗传算法(GA)的全局搜索能力强,但收敛速度缓慢,收敛精度不高.针对二者的优缺点,本文提出天牛须搜索与遗传进化混合的优化算法.首先,在BAS算法中... 天牛须搜索算法(BAS)具有搜索快和执行简单的特点,但在多峰复杂函数优化中易陷入局部极值.遗传算法(GA)的全局搜索能力强,但收敛速度缓慢,收敛精度不高.针对二者的优缺点,本文提出天牛须搜索与遗传进化混合的优化算法.首先,在BAS算法中设计多方向探索反馈策略来增加算法的搜索能力,并将其嵌入到GA算法中,加快GA的全局收敛速度,然后在GA算法中采用扩展的多子代竞争交叉和自适应调整参数的方式来维持种群的多样性,避免了局部极值问题,进一步提高了算法的寻优性能.对测试函数的优化结果分析表明,与其它几种混合算法相比,该混合算法具有更高的收敛精度和优化性能,并且在复杂函数中有更好的普适性. 展开更多
关键词 天牛须搜索算法 遗传算法 函数优化 算法融合
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基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法 被引量:19
20
作者 王虹 徐佑宇 +2 位作者 谭冲 刘洪 郑敏 《中国科学院大学学报(中英文)》 CSCD 北大核心 2020年第5期673-680,共8页
针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP)。用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后... 针对无线传感器网络(WSN)数据融合算法中传统反向传播(BP)神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题,提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法(BSO-BP)。用天牛须搜索(BAS)算法对粒子群算法进行改进,利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值,引入WSN数据融合中,簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取,将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明,BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法,BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。 展开更多
关键词 无线传感器网络 数据融合 BP神经网络 粒子群算法 天牛须搜索算法
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