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深空探测任务中,探测器需要在复杂的地形区域着陆,因此在轨障碍的快速检测至关重要,而图像分割是在轨检测的关键过程之一。鉴于此,提出一种基于粒子群和灰狼混合优化的多级阈值图像分割算法。在寻优过程中,所提算法在考虑图像能量分布的情况下,针对不同场景通过改变种群初始条件来自定义阈值级数。在位置更新过程中,所提算法增加扰动算子来扩大全局搜索的范围,引入动态权重来平衡群体的全局搜索能力与局部搜索能力,从而提高寻优的速度和精度,完成图像分割。实验结果表明,相较于传统的群智能算法,所提算法表现出较好的搜索能力,在处理灰度直方图不呈现双峰的复杂图像问题上有明显改善。 相似文献
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利用PBM模糊聚类有效性函数以图像特征空间为搜索空间,实现有效性函数的全局寻优,用并行小生境技术解决粒子群(PSO)算法的早收敛问题,优化聚类的全局收敛性能,实现有效聚类数目与聚类中心的并行寻优。通过对遥感图像分割的实验证明,与传统粒子优化群算法的分割结果相比,本文算法拥有更高的有效性且分割效果更优。 相似文献
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针对模糊C-均值聚类算法容易陷入局部极值等缺陷,提出了基于改进QPSO的模糊C-均值聚类,算法利用QPSO的优点,并对量子门更新策略进行了改进。实验结果显示该算法提高了模糊聚类算法的聚类效果以及搜索能力,在全局寻优能力、跳出局部最优能力、收敛速度等方面具有优势。 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO)在加速度计标定中存在早熟及陷入局部最优的不足,提出了基于差分进化(DE)的双种群信息共享及并行进化的混合PSO算法,并将该算法应用于加速度计快速标定。为提高混合算法的优化性能,提出了一种平衡DE算法全局探索和局部开发能力的加权变异算子,将Logistic函数的非线性特性引入到PSO算法惯性权重和DE算法加权系数的动态调整中。基准测试函数仿真表明所提出的混合算法在收敛速度、收敛精度、全局搜索性能和鲁棒性等方面明显优于PSO、DE算法;加速度计标定仿真结果表明,提出的混合算法能有效提高加速度计的标定精度。 相似文献
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K 均值聚类的分类结果过分依赖于初始中心的选择且容易陷入局部最优。文中针对K 均值的缺陷,提出了一种基于随机权重粒子群和K 均值聚类的图像分割算法RWPSO KM。在算法开始,利用随机权重粒子群算法的全局搜索能力避免算法陷入局部最优。然后根据公式计算种群多样性执行K 均值算法,利用K 均值算法的局部搜索能力实现算法的快速收敛。实验结果表明, RWPSO KM与K 均值聚类和PSOK相比具有更好的分割效果和更高的分割效率。 相似文献
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针对现有医学图像中存在有采集后图像质量不高、图像过暗等现象,对遗传算法中的选择、交叉、变异特性进行研究,同时结合粒子群优化、禁忌搜索及模糊增强算法,提出一种基于改进混合遗传的医学图像模糊增强方法.该方法通过对传统遗传算法改进,将粒子群优化思想及粒子空间对称分布原理引入以改善遗传算法缺乏明确的目标指向性、“突变”性过高的现象,并且为有效降低粒子的同一位置二次搜索,在算法执行过程中加入了禁忌搜索算法.最后,通过与模糊增强算法相结合,并设置二维方向寻优,可自适应的同时寻找到两个模糊参数Fp、Fe最优值,完成医学图像的模糊增强.实验结果表明,改进后算法可有效改善过暗医学CT图像的质量,增强效果较好. 相似文献
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针对粒子群优化算法(PSO)在优化过程中易陷入局部极值而产生“早熟”现象,文中提出一种基于细菌觅食与粒子群的改进混合算法。粒子群优化算法与细菌觅食优化算法的结合,增强了算法的全局搜索能力,使算法具有全局搜索能力强的优点。选用Matlab进行仿真实验,实验结果进一步显示了改进混合算法的优化能力优于基本PSO算法和基本BFO算法,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性。 相似文献
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针对粒子群算法在求解置换流水车间调度问题时容易早熟的现象,提出了一种基于基因片段分解的粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题。首先,对工件加工顺序采用了基因片段分解的方法,个体的初始值是随机生成的,但是初始种群采用贪婪方法得到。然后,通过加入综合学习策略和增强基因片段间的合作来提高该算法的全局搜索能力,对基因片段最优解进行交换局部搜索。最后,通过对Rec系列20个子问题的仿真测试,得出该算法在每个子问题上都取得了优于粒子群算法的解。仿真结果表明该算法收敛速度快,且具有较高的求解质量。 相似文献
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针对粒子群算法在求解置换流水车间调度问题时容易早熟的现象,提出了一种基于基因片段分解的粒子群优化算法求解置换流水车间调度问题。首先。对工件加工顺序采用了基因片段分解的方法,个体的初始值是随机生成的。但是初始种群采用贪婪方法得到。然后,通过加入综合学习策略和增强基因片段间的合作来提高该算法的全局搜索能力。对基因片段最优解进行交换局部搜索。最后,通过对Rec系列20个子问题的仿真测试,得出该算法在每个子问题上都取得了优于粒子群算法的解。仿真结果表明该算法收敛速度快,且具有较高的求解质量。 相似文献
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提出了一种基于混沌蚂蚁群算法的控制系统辨识方法,这种方法在给定控制系统数学模型的条件下,将控制系统的参数辨识问题转化为参数的寻优问题,之后利用混沌蚂蚁群算法的全局优化搜索能力对问题进行求解.以典型控制系统为例进行了计算机仿真,实验结果表明,使用混沌蚂蚁群算法可以得到很好的参数估计结果. 相似文献
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提出了基于量子粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法.由于在量子空间中粒子满足集聚态性质完全不同,使得该算法可以在整个可行区域内搜索.全局搜索能力远远优干基本粒子群,克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法拥有更好的覆盖优化效果。 相似文献
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Damavandi N. Safavi-Naeini S. 《IEEE transactions on circuits and systems. I, Regular papers》2005,52(5):902-910
A hybrid evolutionary programming (EP) method is presented for global optimization of complex circuits. The conventional EP is integrated with a clustering algorithm to improve the robustness of the algorithm for complex multimodal circuit optimization problems. The EP generates populations around the regions of the search space which can potentially contain a minimum but may be overlooked. The clustering algorithm is used to identify these regions dynamically. In order to improve the speed of optimization, the EP is combined with a gradient-based search method in an efficient fashion. The local search is performed from the center of each identified cluster in order to find the minimum in the region very fast. The hybrid algorithm can also reduce the search space by avoiding the search in the areas that were previously investigated. This feature greatly improves the speed of optimization and prevents the premature convergence as well. The algorithm performed very well in several benchmark problems including a test function minimization and global optimization of a complex RF diplexer circuit. 相似文献
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现有医学图像生成过程中无法回避噪声的引入,而目前还未有较好的算法对高噪声的MRI医学图像进行分割,分割归属于聚类问题,聚类常用的方法是模糊聚类,但模糊聚类需要解决对噪声和初始化敏感的问题,提出了一种基于模糊熵聚类和粒子群优化算法的MRI脑图像分割算法。首先在模糊熵聚类算法的基础上进行改进,设计了一种利用邻域空间信息的核化模糊熵聚类的新目标函数,然后提出一种基于改进粒子群优化的新算法,最后通过最优化目标函数对MRI图像的白质、灰质和脑脊液进行分割。选取蒙特利尔神经学研究所数据库中的MRI脑图像,将所提出的算法与现有的几种聚类分割算法进行比较,仿真实验结果表明,所提出算法能够解决模糊聚类对噪声和初始化敏感的问题,实现了对高噪声MRI图像的精确分割。 相似文献
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