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1.
《兰州石化职业技术学院学报》2018,(4)
为进一步提高PID参数整定方法的收敛精度和收敛速度,在PID参数整定中引入了鲸鱼优化算法(WOA)。仿真实验结果表明,鲸鱼优化算法(WOA)与改进粒子群优化算法(IPSO)、改进人工蜂群算法(IABC)和遗传算法(GA)相比,收敛精度和收敛速度都优于其它算法。 相似文献
2.
刘伟 《宁波职业技术学院学报》2011,15(2)
介绍了对灰度非线性转换算法的研究,提出了一种基于微粒群算法的图像对比度自适应变化算法,将改进的微粒群算法进行测试,并且为了在图像增强中取得好的效果,将改进的算法图像在对比度增强中引入,从而实现对比度的自适应变换。 相似文献
3.
针对加权质心定位算法受 RSSI 测距误差影响导致定位结果不理想的问题,提出一种鲸鱼优化算法改进的加权质心算法,利用鲸鱼优化算法的快速收敛、不易陷入局部最优等优势对加权质心算法定位结果进行优化。首先,通过加权质心算法计算待测点位置;其次,根据锚节点位置信息、RSSI 测距信息及待测点位置信息建立适应度函数;最后,利用鲸鱼优化算法不断迭代寻优,对待测点定位结果进行优化,以提高定位精度。在通信半径相同、锚节点数为 30 的条件下,改进后的定位算法定位精度为 0.58m,而粒子群加权质心算法与人工鱼群加权质心算法定位精度分别为 0.64m 和 0.62m,且随着锚节点个数的增加或通信半径的增大,改进后的定位算法仍能获得更高的定位精度。因此,改进后的定位算法精度更高,具有一定可行性。 相似文献
4.
基于支持向量机(SVM)的网络入侵,因SVM参数设置不当导致分类准确率偏低的问题,提出改进二进制鲸鱼算法优化支持向量机(IBWOA-SVM)的网络入侵检测。通过对鲸鱼优化算法中收敛因子的改进和更新机制融入粒子群策略的方式,改善其容易陷入局部最优且收敛精度慢的缺点。对初始化参数群采用改进二进制鲸鱼优化算法的更新机制不断地进行更新迭代,迫使鲸鱼搜索代理获取较优的参数值来建立性能较优的分类模型,进而提高网络入侵检测的分类性能。采用多个UCI数据集并与其他的参数优化方法进行对比,最后使用网络入侵检测KDD CUP 99数据集进行验证。结果表明,与遗传算法、粒子群算法和鲸鱼优化算法在SVM参数优化上的性能相比,IBWOA-SVM方法的分类准确率和适应度值在各数据集上都有所提高,从而有利于改善网络入侵检测参数优化中的分类性能。 相似文献
5.
VC 编程实现直方图均衡化图像增强算法 总被引：1，自引：0，他引：1
李志梅 《漯河职业技术学院学报》2007,(2)
对数字图像空间域增强方法中的直方图均衡进行分析,并用VC 6.0进行算法实现。实验表明,该程序可以快速、准确地对灰度图像进行均衡化,达到了使图像对比度增强、图像质量提高的预期目的。 相似文献
6.
武英 《南京晓庄学院学报》2010,26(3):85-87
文章提出了一种改进双直方图均衡算法,根据图像的熵和输入输出图像的亮度均值差,自适应的选择合适的阈值将图像分割成两个子图,进行均衡处理和灰度均匀化处理,使得输出图像的亮度均值和原图像接近的同时视觉效果达到最好.实验结果证明了该处理方法能取得较好的增强效果. 相似文献
7.
刘丰年 《三门峡职业技术学院学报》2012,(3):118-121
为提高路面裂缝图像的对比度,提出了一种形态学多尺度局部对比度增强算法。基于形态学top—hat变换,通过提高亮特征灰度值或降低暗特征灰度值来增强图像对比度。试验表明,该方法可以有效地增强路面裂缝图像的对比度。 相似文献
8.
在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。 相似文献
9.
一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法 总被引：1，自引：0，他引：1
目的改进基本粒子群算法的一些缺点．基本粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法．它简便易行，收敛速度快但此算法也存在收敛精度不高，易陷入局部极值点的缺点．方法对原有算法中的固定惯性权重进行改进．结果提出一种非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法．结论对六种具有代表性的测试函数进行了仿真实验．并与基本粒子群算法中惯性权重分别取固定权重、线性递减权重进行了比较，说明了非线性递减惯性权重策略的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力． 相似文献
10.
高敏钦 《广东轻工职业技术学院学报》2024,(1):9-13
针对低照度图像存在的对比度低、颜色失真、细节信息损失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的改进算法。首先,将原始图像转换到HSV颜色空间,采用改进算法和Gamma校正对V分量进行亮度调节;其次,基于对比度拉伸算法调整S分量,增强图像饱和度和对比度;最后,将融合后的图像转换回RGB颜色空间,输出图像。在MATLAB平台上选取不同场景低照度图像进行增强处理,采用图像信息熵（IE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）三个客观指标进行均值对比,实验结果表明,新算法计算结果均优于传统的直方图均衡化算法（HE）和多尺度Retinex算法（MSR）,有效保持图像边缘信息,提升图像质量。 相似文献
11.
针对加权核范数最小化矩阵补全方法存在阈值决策函数单一、收敛精度不高等问题,提出一种粒子群优化的加权核范数最小化低秩矩阵补全算法。改进算法利用粒子群的启发式智能搜索能力,为待恢复矩阵的奇异值自适应地匹配恰当的阈值,以提升算法的收敛性能。改进工作主要包括：（1）设计多种奇异值阈值决策函数,为矩阵提供多种阈值分配策略;（2）改进粒子群的速度迭代公式,提出基于余弦函数的速度惯性调节公式以增强粒子群的全局搜索性能;（3）利用改进的粒子群优化算法为阈值决策函数搜索最优的参数组合,然后再通过阈值决策函数生成奇异值的阈值,重构恢复结果并提升算法的收敛精度。在人工数据和图像数据上的实验结果表明,与加权核范数最小化方法、奇异值阈值化方法以及低秩矩阵拟合方法相比,改进方法具有收敛精度更高、恢复结果更清晰等优势。 相似文献
12.
周紫微 《太原大学教育学院学报》2021,(3):71-74
通过对Pal和King模糊边缘检测算法的分析,提出了一种改进的快速模糊边缘检测算法.定义了新的隶属度函数,弥补了Pal和King算法固定取阀值的不足.不仅对图像进行模糊增强和边缘平滑处理,还实现"Min"算子和"Max"算子综合使用提取边缘.实验结果表明,改进算法能够有效提取图像的边缘,特别是在提取对比度不高的图像时具... 相似文献
13.
针对差分进化算法求解函数优化问题存在过早收敛和不稳定等缺陷,提出一种基于距离度量的差分进化算法.该算法考虑各粒子的差异,利用欧式距离计算粒子与已知最优粒子的距离,然后根据差异自适应调整自身的交叉概率因子,同时增加柯西变异算子对部分个体进行变异操作,以提高种群多样性,增强算法跳出局部最优解的能力.用三种经典函数检验说明,新算法在收敛精度、速度上优于基本差分进化算法. 相似文献
14.
针对灰狼算法的缺点,提出一种改进的灰狼算法。引入混沌策略初始化种群,产生更均匀的初始种群;将线性收敛因子改进为非线性收敛因子,能更好地均衡全局搜索和局部搜索;在灰狼更新位置时,根据头狼的决策能力,加入权重策略,使每个灰狼个体更快地向最优的位置移动。最后用6个标准测试函数做仿真实验,结果表明,改进后的灰狼算法在单峰函数和多峰函数求解中,收敛速度和寻优精度都优于其他算法。 相似文献
15.
介绍了蚁群优化算法(Antcolonyoptimization,ACO)的基本原理。针对常规图像模糊增强算法执行效率较低的问题,提出运用ACO结合图像灰度直方图特征进行图像自适应模糊增强的新方法。通过实际图像增强实验,结果证明该方法比常规图像自适应模糊增强算法的效率有很大的提高。 相似文献
16.
刘俊 《绵阳师范学院学报》2015,(2):79-83
直接使用BP神经网络拟合非线性函数,具有预测精度差、收敛速度慢等缺点.该文提出利用极强全局搜索能力的思维进化算法来优化BP神经网络.首先根据BP神经网络拓扑结构构建思维进化算法模型,然后用思维进化算法得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值,最后利用MATLAB软件对多个非线性函数进行拟合仿真实验,比较思维进化算法优化BP神经网络和单纯使用BP神经网络的预测结果 .数据表明,优化后的BP神经网络具有更高的拟合精度和更短的网络训练时间. 相似文献
17.
18.
提出了一种基于全局和局部二值模式显著图的裂缝自动分割方法,以提高混凝土结构裂缝缺陷检测的精度。通过对数函数对图像的对比度进行增强后,引入了相对阈值和多方向全局信息,对原始的局部二值模式进行改进,构建显著图使得嵌入在光照不均和纹理复杂背景中的裂缝凸显出来,再通过自适应阈值方法、万有引力定律以及可变化的灰度和圆度特征对裂缝分割结果进行修正。实验结果表明,提出的检测方法效果优于现有的裂缝分割方法,检测速度也能满足实际应用的要求。 相似文献
19.
张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
20.
最大熵阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用。针对原有最大熵阈值法的不足,从3个方面对其进行了改进研究:参数化最大熵分割准则,引入灰度对比度对分割进行评价来选取参数来改善最大熵阈值法的分割性能;加权图像指数熵,引入了信息熵的指数形式并对其加权,依照灰度的分布选取权重,并通过分割后灰度对比度来确定权的参数,更充分地利用了图像的灰度信息;基于高频率灰度信息对原始熵进行变形,充分考虑了高频率灰度对分割的影响。通过对比实验表明,改进算法确定的阈值可以获得更佳的分割效果。 相似文献