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EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用
被引量：
1
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作者
白彦辉
李旭超
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第1期236-239,共4页
针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法。该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新。...
针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法。该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新。然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值。仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确。
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关键词
粒子群优化
期望最大值
图像统计模型
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职称材料
题名
EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用
被引量：
1
1
作者
白彦辉
李旭超
机构
赤峰学院计算机与信息工程学院
江苏师范大学电气工程及自动化学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2013年第1期236-239,共4页
基金
江苏省江苏师范大学2010年度自然科学基金(10XLR27)资助
文摘
针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法。该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新。然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值。仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确。
关键词
粒子群优化
期望最大值
图像统计模型
Keywords
particle swarm optimization （pso） expectation maximization（em） parameter estimation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用
白彦辉
李旭超
《科学技术与工程》
北大核心
2013
1
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