多策略鼠群优化算法的无人机三维航迹规划 被引量：4

1

作者 解瑞云 海本斋 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期112-119,共8页

针对在复杂电力检测环境中无人机三维航迹规划问题,提出一种基于跳跃式自适应小孔成像反向学习鼠群优化(JAPRSO)算法的无人机三维航迹规划方法。JAPRSO算法引入了Sobol序列初始化种群以增强种群多样性;引入了非线性自适应因子实现动态... 针对在复杂电力检测环境中无人机三维航迹规划问题,提出一种基于跳跃式自适应小孔成像反向学习鼠群优化(JAPRSO)算法的无人机三维航迹规划方法。JAPRSO算法引入了Sobol序列初始化种群以增强种群多样性;引入了非线性自适应因子实现动态权衡局部开发和全局搜索能力;嵌入了跳跃式围捕猎物机制以避免算法陷入局部最优;同时,引入跳跃式自适应小孔成像反向学习追赶猎物机制以提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明:所提出的路径规划方法寻优性能优于RSO算法、灰狼优化(GWO)算法,金枪鱼群优化(TSO)算法和海鸥优化(SOA)算法,能够有效地躲避威胁区,快速获得航迹代价最小的安全可行航迹,可适用于求解电力检测方面的无人机三维航迹规划问题。 展开更多

关键词 鼠群优化算法 无人机三维航迹规划 非线性自适应因子 跳跃式围捕机制 自适应小孔成像反向学习

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透镜成像反学习策略在粒子群算法中的应用 被引量：36

2

作者 喻飞 李元香 +2 位作者 魏波 徐星 赵志勇 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期230-235,共6页

在PSO中引入反向学习策略(Opposite-Based Learning)可使粒子在搜寻过程中总能找到当前解的反向位置,增加了接近全局最优解的机会.然而,OBL仅在演化初期作用显著,在演化后期则需通过变异等手段来提高其"开发"能力.针对该问题... 在PSO中引入反向学习策略(Opposite-Based Learning)可使粒子在搜寻过程中总能找到当前解的反向位置,增加了接近全局最优解的机会.然而,OBL仅在演化初期作用显著,在演化后期则需通过变异等手段来提高其"开发"能力.针对该问题,基于透镜成像原理,引入缩放因子和搜索半径两个可调参数进一步平衡了算法的"探索"和"开发"能力.实验表明该策略能够提高种群多样性和收敛性能. 展开更多

关键词 反向学习 粒子群算法 透镜成像

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基于广义反向粒子群与引力搜索混合算法的多阈值图像分割 被引量：15

3

作者 巢渊 戴敏 +2 位作者 陈恺 陈平 张志胜 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期879-886,共8页

提出了基于粒子群优化(PSO)与引力搜索(GSA)混合算法(PSOGSA)的多阈值图像分割方法来解决图像阈值搜寻过程中单一优化算法局部搜索能力不强的问题。提出了图像阈值分割领域中的广义反向学习策略,在阈值寻优过程中提高群体多样性,增强了... 提出了基于粒子群优化(PSO)与引力搜索(GSA)混合算法(PSOGSA)的多阈值图像分割方法来解决图像阈值搜寻过程中单一优化算法局部搜索能力不强的问题。提出了图像阈值分割领域中的广义反向学习策略,在阈值寻优过程中提高群体多样性,增强了全局搜索能力;采用了全局最优解的正态变异策略,扩展了全局最优的搜索区域,避免了算法的早熟收敛。在此基础上,实现了基于广义反向粒子群与引力搜索混合算法的多阈值图像分割方法。最后,使用本方法对复杂多目标图像进行了多阈值分割实验,并与引力搜索算法和萤火虫算法进行了比较。实验结果表明,本文方法的分割精度优于引力搜索算法与萤火虫算法,其分割目标函数值在连续运行时的标准差降低了90%以上,是一种精度高、稳定性强的多阈值图像分割方法。 展开更多

关键词 图像分割 多阈值分割 粒子群优化 引力搜索算法 广义反向学习 正态变异

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基于内容图像检索中相关反馈技术的回顾 被引量：52

4

作者 吴洪 卢汉清 马颂德 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期1969-1979,共11页

由于相关反馈技术能有效地提高基于内容图像检索的性能,使它成为图像检索系统中不可少的一部分.近年来相关反馈技术的研究正吸引着越来越多的关注,涌现出了许多算法.在简要介绍了基于内容图像检索后,文中讨论了相关反馈的交互过程和其... 由于相关反馈技术能有效地提高基于内容图像检索的性能,使它成为图像检索系统中不可少的一部分.近年来相关反馈技术的研究正吸引着越来越多的关注,涌现出了许多算法.在简要介绍了基于内容图像检索后,文中讨论了相关反馈的交互过程和其中的重要环节,进一步分析了相关反馈中的学习问题及其特点,根据相关反馈算法所采用的检索模型把算法分为基于距离度量的方法、基于概率框架的方法和基于机器学习的方法,并在这个分类下对近年来有代表性的一些算法进行了分析和探讨,最后展望了相关反馈技术未来的发展方向. 展开更多

关键词 相关反馈 基于内容图像检索 监督学习 小样本 用户相关判断

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基于残差网络的高温合金微观组织图像分割方法 被引量：11

5

作者 张利欣 车世界 +3 位作者 徐正光 付超 袁立 边胜琴 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第1期246-251,共6页

材料微观组织图像分析是材料研究的重要环节,其分析方法的精准性和快速性对新材料的设计、研制和现有材料的优化、寿命评价都非常重要。因此,如何建立更快速更精准的微观组织分割方法成为微观组织图像分析和性能评价的关键。针对传统的... 材料微观组织图像分析是材料研究的重要环节,其分析方法的精准性和快速性对新材料的设计、研制和现有材料的优化、寿命评价都非常重要。因此,如何建立更快速更精准的微观组织分割方法成为微观组织图像分析和性能评价的关键。针对传统的微观组织图像分割技术对于高温合金材料分析精度不高等问题,通过对卷积神经网络结构进行优化,提出了一种基于Res_Unet网络的微观组织图像分割方法。实验验证结果表明,本文的方法不仅解决了深度学习在材料组织图像小样本数据上的实现问题,还显著提高了材料微观组织图像的分割精度。 展开更多

关键词 深度学习 高温合金 小样本 图像分割

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基于内容的医学图像检索中的相关反馈技术 被引量：7

6

作者 沈晔 夏顺仁 李敏丹 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期128-136,共9页

建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务。由于相关反馈(RF)技术有效地解决了"语义鸿沟",成为基于内容的医学图像检索系统中提高检索性能的关键技术。文中根据RF算法采用的检索模型,从基于距离度量的模... 建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务。由于相关反馈(RF)技术有效地解决了"语义鸿沟",成为基于内容的医学图像检索系统中提高检索性能的关键技术。文中根据RF算法采用的检索模型,从基于距离度量的模型、基于概率统计分类模型和基于机器学习模型三个方面,对有代表性的算法进行了分析与评价,并重点分析了基于机器学习的RF算法。最后对医学图像检索中RF技术的发展进行了展望。 展开更多

关键词 基于内容的医学图像检索 语义鸿沟 相关反馈 机器学习 小样本

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基于对等差异进化算法的医学图像配准方法 被引量：1

7

作者 曹国刚 罗立民 荣成城 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第3期358-363,共6页

差异进化算法是一种简单、可靠和有效的全局优化算法。本文在差异进化算法的基础上,将对等学习方法应用到种群初始化和进化中,提出一种基于对等差异进化算法的图像配准方法。该方法在种群进化过程中由对等跃变率决定是否生成对等种群,... 差异进化算法是一种简单、可靠和有效的全局优化算法。本文在差异进化算法的基础上,将对等学习方法应用到种群初始化和进化中,提出一种基于对等差异进化算法的图像配准方法。该方法在种群进化过程中由对等跃变率决定是否生成对等种群,文中对不同对等跃变率及动态对等跃变率的不同情况进行三维医学图像配准实验。实验结果表明,只要选取合适的对等跃变率,该方法比传统差异进化算法的图像配准具有更高的精度和更好的稳定性;并且线性递减跃变率的对等差异进化配准算法比固定对等跃变率和线性递增跃变率的配准更精确、更稳定。 展开更多

关键词 差异进化 对等学习法 图像配准

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基于改进鬣狗优化算法的多阈值彩色图像分割 被引量：7

8

作者 贾鹤鸣 姜子超 +3 位作者 彭晓旭 康立飞 李瑶 孙康健 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第5期261-267,共7页

针对传统鬣狗优化算法在处理图像分割问题时容易陷入局部最优、收敛效率低等问题,提出基于混沌初始化策略、非线性收敛因子调整策略、莱维飞行策略以及精英反向学习策略的改进鬣狗优化算法(Improved Spotted Hyena Optimizer,ISHO),并... 针对传统鬣狗优化算法在处理图像分割问题时容易陷入局部最优、收敛效率低等问题,提出基于混沌初始化策略、非线性收敛因子调整策略、莱维飞行策略以及精英反向学习策略的改进鬣狗优化算法(Improved Spotted Hyena Optimizer,ISHO),并应用于多阈值彩色图像分割问题中。该算法不仅提升了在解决复杂性问题时的寻优效率,而且提高了求解精度与质量,避免了受随机因子影响而陷入局部最优的缺陷。为了验证该算法的有效性,利用伯克利图像分割验证,结果表明:该算法在分割速度及效率上具有明显优势,求解精度高,具有较好的工程实用性。 展开更多

关键词 鬣狗算法 彩色图像分割 多阈值 混沌初始化 精英反向学习 非线性收敛 莱维飞行

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基于Halton序列改进蝠鲼算法的K-means图像分割 被引量：7

9

作者 董跃华 李俊 朱东林 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第2期91-98,共8页

图像分割在日常生活中扮演着重要角色,传统的K-means图像分割具有随机性且容易陷入局部最优等缺陷,使得分割质量大大降低。为改善这些现象,提出一种基于Halton序列改进蝠鲼觅食优化(HMRFO)算法的K-means图像分割,HMRFO采用Halton序列初... 图像分割在日常生活中扮演着重要角色,传统的K-means图像分割具有随机性且容易陷入局部最优等缺陷,使得分割质量大大降低。为改善这些现象,提出一种基于Halton序列改进蝠鲼觅食优化(HMRFO)算法的K-means图像分割,HMRFO采用Halton序列初始化种群,使得个体位置充分均匀,再引入折射反向学习提升算法的全局搜索能力,最后引入新型的高斯变异策略,减小算法陷入局部最优的概率。在6个基准测试函数中对比了5种算法,验证了HMRFO的有效性及可行性。同时,将其应用于K-means图像分割中,与其他4种算法进行对比,结果显示HMRFO优化K-means具有较好的分割质量及泛化能力。 展开更多

关键词 图像分割 K-MEANS聚类算法 Halton序列 蝠鲼觅食优化算法 折射反向学习 高斯变异

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具有小世界邻域结构的教与学优化算法 被引量：2

10

作者 王培崇 马玥 +1 位作者 耿明月 汪慎文 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第9期1341-1350,共10页

教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法是近年来提出的一种通过模拟"教"与"学"行为的群体智能算法。为了克服教与学优化算法容易早熟,解精度较低,后期收敛速度慢等弱点,提出了一种改进的教与... 教与学优化(teaching-learning-based optimization,TLBO)算法是近年来提出的一种通过模拟"教"与"学"行为的群体智能算法。为了克服教与学优化算法容易早熟,解精度较低,后期收敛速度慢等弱点,提出了一种改进的教与学优化算法,并命名为S-TLBO(small world neighborhood TLBO)。该算法采用小世界网络作为其种群的空间结构关系,种群中的个体被看作是网络上的节点。在算法的"教"阶段,学生基于概率向教师个体进行学习,而在"学"阶段,学生则在自己的邻居节点中随机选择较为优秀的个体进行学习。为了提高加强算法的勘探新解和开采能力,引入教师个体执行反向学习算法。在多个经典的测试函数上的实验结果表明,所提出的改进算法具有较高的全局收敛性和解精度,适合于求解较高维度的多模态函数优化问题。 展开更多

关键词 教与学优化(TLBO) 小世界网络 邻域结构 反向学习(OBL)

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基于Logistic回归麻雀算法的图像分割 被引量：9

11

作者 陈刚 林东 +1 位作者 陈飞 陈祥宇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期636-646,共11页

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对... 针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制,平衡所提算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比,结果表明:所提算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用上,用所提算法优化K-means聚类算法进行图像分割,峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)及特征相似性(FSIM)3种度量指标验证了其良好的分割性能。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 图像分割 小孔成像反向学习 LOGISTIC模型 K-MEANS聚类算法

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融合互利共生和透镜成像学习的HHO算法 被引量：25

12

作者 陈功 曾国辉 +1 位作者 黄勃 刘瑾 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第10期76-86,共11页

针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶... 针对哈里斯鹰优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合互利共生和透镜成像学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris hawks optimization,IHHO)。利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性,提高算法寻优性能;在探索阶段融入一种互利共生思想,并引入非线性惯性因子,以增强种群信息交流,加快算法收敛速度;提出一种透镜成像反向学习策略,对哈里斯鹰位置以一定概率进行扰动变异,提高算法跳出局部最优的能力。通过16个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,IHHO与其余5种算法相比,收敛速度更快,寻优精度更高;鲁棒性更强。同时,将IHHO应用于图像分割问题中,仿真实验验证了该算法在实际工程应用中的可行性。 展开更多

关键词 哈里斯鹰优化算法 Tent混沌映射 互利共生 透镜成像 反向学习 图像分割

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基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割 被引量：23

13

作者 贺航 马小晶 +2 位作者 王宏伟 宋帆 刘寒 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第26期11263-11270,共8页

为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高... 为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。 展开更多

关键词 森林火灾图像 麻雀搜索算法 精英反向学习 莱维飞行 指数熵多阈值图像分割算法

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基于改进正余弦优化算法的多阈值图像分割 被引量：29

14

作者 郎春博 贾鹤鸣 +3 位作者 邢致恺 彭晓旭 李金夺 康立飞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1215-1220,共6页

针对多阈值图像分割方法计算量大、分割精度低的问题,提出了基于改进正余弦算法(improved sine cosine algorithm,ISCA)的多阈值图像分割方法。首先对种群进行混沌初始化来提高初始种群质量;其次根据粒子适应度值的大小自适应地调整参数... 针对多阈值图像分割方法计算量大、分割精度低的问题,提出了基于改进正余弦算法(improved sine cosine algorithm,ISCA)的多阈值图像分割方法。首先对种群进行混沌初始化来提高初始种群质量;其次根据粒子适应度值的大小自适应地调整参数;最后引入反向学习策略并择优选取粒子。伯克利图像和植物冠层图像分割实验的结果表明,该算法的运行时间较短,而且分割精度较高,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 正余弦算法 多阈值图像分割 混沌初始化 自适应 反向学习

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基于改进蜻蜓算法的多阈值彩色图像分割 被引量：14

15

作者 鲍小丽 贾鹤鸣 郎春博 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第6期234-241,共8页

针对传统的蜻蜓算法在处理图像分割问题时收敛速度慢及分割精度低等问题,提出基于混沌初始化和反向学习策略的蜻蜓算法,并将其有效地应用到多阈值彩色图像分割中。改进后的蜻蜓算法IDA(Improved Dragonfly Algorithm)不仅可以提高初始... 针对传统的蜻蜓算法在处理图像分割问题时收敛速度慢及分割精度低等问题,提出基于混沌初始化和反向学习策略的蜻蜓算法,并将其有效地应用到多阈值彩色图像分割中。改进后的蜻蜓算法IDA(Improved Dragonfly Algorithm)不仅可以提高初始种群的质量,而且可以扩大种群的搜索范围,更加稳定快速地收敛于全局最优解。为了验证该算法的有效性,在伯克利图像上进行实验,并与其他元启发式算法进行比较。实验结果表明:该算法在保证稳定性的同时使图像分割的精度得到有效提升,而且可以提高算法的寻优效率,具有较强的工程实用性。 展开更多

关键词 蜻蜓算法 彩色图像分割 多阈值 最大类间方差 混沌初始化 反向学习

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融合微平衡激活的小孔成像算术优化算法 被引量：7

16

作者 杨文珍 何庆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第13期85-93,共9页

为提高算术优化算法的全局勘探和局部开发性能,提出基于非线性小孔成像机理以及具有微调功能最优位置引导搜索策略的算术优化算法(IX-AOA),自适应调整算术加速优化器因子是基于平衡算法勘探与开发目的一种纵向更新策略,通过双曲线性质... 为提高算术优化算法的全局勘探和局部开发性能,提出基于非线性小孔成像机理以及具有微调功能最优位置引导搜索策略的算术优化算法(IX-AOA),自适应调整算术加速优化器因子是基于平衡算法勘探与开发目的一种纵向更新策略,通过双曲线性质调整算法勘探与开发时间分配,进而实现算法的自我更新机制,达到平衡算法勘探与开发的效果。在最优个体使用基于sigmoid激活函数的权重系数调整子代位置的搜索与开发的合理受控机理,达到丰富优质候选解的目标;引入非线性小孔成像原理改善搜索机制以优化候选解之间覆盖现象导致的寻优停滞局面,最后通过8个基准函数和部分CEC2014以及Wilcoxon秩和检测验证算法函数寻优的优越性。 展开更多

关键词 算术优化算法 非线性控制参数 SIGMOID函数 小孔成像学习 CEC2014

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基于改进被囊群算法的图像多阈值分割方法 被引量：3

17

作者 董维振 陈燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第7期2093-2102,共10页

为提升图像分割的准确度和性能,提出改进被囊群算法(improved tunicate swarm algorithm,IMTSA)的多阈值分割方法。基于折射反向学习初始化种群,采用精英反向学习重新选择优势个体,结合学生分布协调全局和局部搜索能力。在图像分割中,基... 为提升图像分割的准确度和性能,提出改进被囊群算法(improved tunicate swarm algorithm,IMTSA)的多阈值分割方法。基于折射反向学习初始化种群,采用精英反向学习重新选择优势个体,结合学生分布协调全局和局部搜索能力。在图像分割中,基于Otsu和最大熵方法,在不同阈值场景下,IMTSA与其它算法进行性能对比。实验结果表明,IMTSA在3类基准函数中均表现更好,图像分割效果与阈值数量成正比,其整体分割性能具有一定优势。 展开更多

关键词 图像处理 图像分割 被囊群算法 折射反向学习 精英反向学习 学生分布 多阈值 群智能优化算法

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基于改进共生生物搜索算法的林火图像多阈值分割 被引量：8

18

作者 贾鹤鸣 李瑶 +1 位作者 姜子超 孙康健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1465-1470,共6页

针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,... 针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,从而改善传统SOS算法处理复杂优化问题时易陷入局部最优的问题;然后引入莱维飞行策略扩大SOS算法的的搜索范围,增强其搜索轨迹的随机性;最终将得到的改进共生生物搜索(MSOS)算法应用到林火图像最佳阈值的选取问题上。实验结果表明,与粒子群优化算法、和声搜索算法、蝙蝠算法等对比算法相比,所提算法能更好地分割图像,在实际工程问题中具有一定的实用性和价值。 展开更多

关键词 图像多阈值分割 共生生物搜索算法 精英反策略 莱维飞行 林火识别

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基于多策略改进鼠群算法的机器人路径规划 被引量：2

19

作者 解瑞云 海本斋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第10期50-54,共5页

鼠群优化(RSO)算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时易出现早熟现象导致求解精度不足,针对此问题,提出一种多策略改进鼠群优化(MRSO)算法。首先,提出一种旋转小孔成像反向学习搜索策略,将其嵌入算法攻击猎物过程中对种群进行反... 鼠群优化(RSO)算法求解复杂环境下移动机器人路径规划问题时易出现早熟现象导致求解精度不足,针对此问题,提出一种多策略改进鼠群优化(MRSO)算法。首先,提出一种旋转小孔成像反向学习搜索策略,将其嵌入算法攻击猎物过程中对种群进行反向学习,提高算法全局搜索能力;其次,引入Iterative混沌RPOBL反向学习策略保证了算法的初始种群多样性,提高了算法初始寻优效率与收敛精度;最后,在算法追逐猎物过程中,采用“双平滑”和“双碗式”非线性自适应因子动态平衡了算法的全局搜索与局部探索,增强了算法局部和全局寻优能力。结果表明,在不同地图环境中,MRSO算法的路径寻优结果优于RSO、TSO和GWO算法,MRSO算法可快速和高效地解决复杂环境中移动机器人路径规划问题。 展开更多

关键词 鼠群优化算法 旋转小孔成像反向学习 Iterative混沌 双平滑非线性自适应因子 双碗式非线性自适应因子 移动机器人路径规划

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基于改进麻雀搜索算法的带钢面标识别方法 被引量：1

20

作者 董维振 陈燕 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第2期84-91,69,共9页

为了解决带钢面标识别精度低、时间长等问题,构建了字符分割和识别模型。在分割模型的多阈值分割过程中,通过改进的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,IMSSA)寻优最佳阈值组向量,提升了图像分割效果。IMSSA在算法改进方面... 为了解决带钢面标识别精度低、时间长等问题,构建了字符分割和识别模型。在分割模型的多阈值分割过程中,通过改进的麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm,IMSSA)寻优最佳阈值组向量,提升了图像分割效果。IMSSA在算法改进方面,首先采用Tent映射初始化种群,增强种群多样性;然后利用精英反向学习方法提升搜索能力;最后通过改进的高斯扰动策略增强全局和局部搜索能力。字符识别模型改进了LeNet-5卷积神经网络的网络结构,并增强了激活和损失函数。实验表明,IMSSA在三类基准函数的测试中均表现更好,改进的LeNet-5卷积神经网络结构平均测试精度达到95.0%,识别过程仅2.3 s。该模型耗时少、精度高,满足实时与准确性要求。 展开更多

关键词 图像分割 麻雀搜索算法 TENT映射 精英反向学习 高斯扰动 LeNet-5 迁移学习

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