基于佳点集遗传算法的边缘检测

为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法.该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度.在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径.实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确.     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想.依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法.仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法.     

基于遗传算法的阈值图像分割研究

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义，最大熵方法具有很多优点，但同时也存在弱点：需要大量的运算时间，因此需要引入优化算法，文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中，提出了一种基于遗传算法的最大熵阈值图像分割方法。仿真实验表明，该方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度，提高图像处理的实时性。     

最大熵不确定型决策模型与应用

现有不确定型决策方法中,各种状态的不确定性没有在决策方法中得到体现,且没有充分挖掘利用益损值信息,不同的决策准则往往得到不同的决策结果,不利于决策者做出正确决策.鉴于此,提出了基于信息不确定性的最大熵决策模型,通过构建状态分布的信息熵和决策结果离差信息的多准则目标函数,以状态概率分布为优化变量,采用加速遗传算法优化求解.防洪调度决策分析结果显示,最大熵决策模型可充分挖掘益损值信息,基于信息熵的不确定性准则使状态概率分布更加合理,决策结果可区分性优于其他决策方法.     

基于信息融合的高炉料面红外图像分割方法

针对高炉料面红外图像特征难以准确提取的问题,提出一种基于多源信息融合和免疫遗传算法的最大模糊熵分割方法.根据专家经验和多源过程检测信息,将高炉料面图像分为高温和低温子图像,采用免疫遗传算法和最大模糊熵分别对子图像进行分割,再将分割后的图像融合.采用国内某钢铁公司高炉炉项摄像机拍摄的图像进行图像分割比较实验.研究结果表明:该方法有效地利用多源信息和高低温图像特征,充分发挥最大熵法分割精度高和受目标大小影响小等优点,通过免疫疫苗接种提高遗传算法搜索最佳阈值的收敛速度;该方法能高效准确地提取高炉料面温度特征,及时发现高炉异常炉况,更符合工业实际应用要求.     

小波包能谱熵与神经网络在断路器故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包能谱熵为特征量的断路器故障神经网络诊断方法。利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同频段中,计算各频段的能谱熵值,以此构造小波包能谱熵向量作为神经网络的输入向量,并利用遗传算法对网络的连接权值进行了优化。引入置信度的概念,对改进神经网络输出的故障模式识别结果进行评价。通过试验分析结果表明了该方法的有效性,改进后的神经网络具有新故障模式的识别功能。     

一种基于模糊熵和遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要意义.作者将模糊数学理论和遗传算法结合在一起,利用最大模糊C组分类熵原则确定分割阈值.该方法可以将图分成两类或多类.实验结果表明该方法是有效的.     

研发人员绩效的熵值模糊综合评价模型

将熵值法和模糊综合评判法相结合,建立了熵值模糊综合评价模型.应用该模型对研发人员进行绩效评价,可以有效地解决评价过程中出现的主观性和模糊性问题,从而使评价结果更符合客观实际.     

基于多尺度熵的心电图ST段研究

首次用多尺度熵的理论研究了心电图的ST段,并将心电图ST段多尺度熵分析结果和ECG多尺度分析结果进行比较.我们发现:健康人和冠心病人心电图的样本熵值接近,它们都要高于心梗病人的样本熵值;而健康人心电图ST段的样本熵值最小,冠心病人的最高,心梗病人的样本熵值在两者之间,并给出了合理的解释.心电曲线复杂度变化的这些特点对于早期临床诊断具有重要的意义.     

中国铜循环的熵分析

为确定铜循环过程中含铜物质的聚集和散失程度,将热力学中"熵"这一指标引入到物流分析中,给出了物流分析中"熵"的分布及其计算方法.在中国2002年铜循环现状分析的基础上,计算了铜循环整个过程中,即精炼铜的生产阶段、铜制品的加工制造阶段、铜制品的使用阶段和报废铜制品的回收阶段熵的变化,得到5个节点处的相对熵值分别为0.32149,0.06337,0.23946,0.59919和0.50786,整个过程中的相对熵变化率为57.97%,即含铜物质趋于分散,且较严重.提出了减少采/选矿环节、熔炼环节尾矿和熔渣中铜的损失量,提高报废铜制品的回收率等措施,将会有效地降低铜循环的熵值增加.     

基于改进遗传算法的二维模糊熵图像分割算法

 图像分割是图像分析的基础。实际应用中,待分割图像的可变性较大,且时常混杂噪声,因此在很多情况下,基于一维直方图的经典图像分割算法常束手无策。近年来,基于二维直方图的二维图像分割算法已逐渐成为图像分割的热点。本文针对基本遗传算法在优化二维模糊熵图像分割算法中存在的易于早熟的不足,提出了一种改进的遗传算法。提出的改进遗传算法通过定义适应度极值距离,实现了进化过程中“代内”和“代间”的模糊评价。较之基本遗传算法,改进算法对个体的评价更加合理、客观和科学,而且算法整体收敛性能和全局搜索能力显著提升。实验结果表明,将其应用于二维模糊熵图像分割算法的优化,可显著提高算法的执行速度。由于引入模糊评价,本文提出的算法虽然较之基于基本遗传算法的二维模糊熵图像分割算法在时间开销方面虽略有增加,但获得的分割效果更佳。     

基于Gauss混合模型的清浊音恢复改进算法

为提高子带清浊音(unvoiced/voiced,U/V)解码端恢复算法在不同能量电平下的鲁棒性,提出了一种改进型能量自适应U/V参数解码端恢复算法。通过跟踪长时能量的变化轨迹,在Gauss混合模型(Gaussian mixed model,GMM)下,用归一化的能量参数和线谱频率参数(line spec-tral frequency,LSF)对U/V参数的分布特性进行估计。测试结果表明:在较低的能量电平下,与用绝对能量对U/V参数进行恢复的算法相比,该能量自适应U/V参数恢复算法能够将清浊音误判率降低10%～25%,并将合成语音的平均意见得分(mean opinion score,MOS)提高0.03～0.09,改善了算法的性能。     

多个体参与交叉的遗传算法

提出了多个体参与交叉的遗传算法,即采取新的交叉算子使子代个体同时含有多个父代个体的模式．突破了以前遗传算法只有两个个体参与交叉的局限,通过调整参与交叉的父代个体数目和交叉后产生的后代个体数目,实际上提出了遗传算法调试中的两个新参数．通过调整新参数,使得遗传算法可能有更高的计算效率．证明了多个体参与交叉的遗传算法的模式定理．将方差与熵作为描述遗传算法解群多样性的工具．分析了多个体参与交叉的遗传算法对解群方差及熵的影响．通过一个算例验证了多个体参与交叉的遗传算法具有较高的计算效率     

TSP的等价解及其对免疫遗传算法的干扰

以群论的观点考察货郎担问题(TSP)的等价解.指出在利用免疫遗传算法求解TSP问题时,采用平均信息量的方法计算亲和度是不合理的,并且传统的交叉算子存在缺陷.依据群论的观点,提出一种新方法计算亲和度,并提出两种新的交叉算子.     

一种改进的实数型遗传算法在多目标最优投资组合选择中的应用

根据信息论中熵的概念，提出用熵来度量投资组合对风险的分散能力．同时，在兼顾收益和风险的情况下，提出了一个新的多目标投资组合模型，并用改进的经典遗传算法求解该模型．实例分析表明，该模型及算法具有实际可行性。     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

基于浮点数编码的信息熵控制多种群遗传算法

在用准精确惩罚函数处理约束优化问题的基础上，提出一种基于浮点数编码机制的信息熵控制多种群遗传算法。通过在遗传设计中定义一个新的概率而引入信息熵概念，构造出一个信息熵优化模型。该模型不必完全求解，即可容易求出作为概率的拉格朗日乘子，得出空间收缩概率，控制各种群中解空间的收缩。信息熵的介入可使优化过程更加平稳，收敛更快。同时，该算法给出了一种科学而有效的遗传设计收敛判据。实例证明该文算法在求解约束优化问题时快速、有效。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．