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粒子群算法因其形式比较简洁,参数设置灵活,操作简便易行,并且能够快速收敛,从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷:收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题,本文借鉴小生境的方法,在进化初始阶段,对种群进行划分,将初始种群分为子种群,对不同的子种群进行不同的变异策略;在进化过程中,针对不同的子种群,设置不同的惯性权重因子ω,用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明,本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集,收敛精度比较高。 相似文献
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针对目标区域和背景区域交界处颜色相似度较高的图像分割问题,提出基于LBP(Local Binary Patterns)纹理特征和Canny算子的视频分割算法。构造能量函数的数据项颜色模型和光滑项对比度模型;根据当前block直方图与LBP背景模型直方图的相似度调整全局颜色模型和局部颜色模型的比例来改进颜色分量;通过Canny边缘检测方法对改进后颜色模型生成的图像进行检测,将得到的边缘检测结果应用到对比度分量模型中来增加前景和背景对比度;使用Graph Cut算法对能量函数进行求解,得到最终分割结果。实验结果表明,当背景光照发生变化且前景和背景交界处颜色相似时,该算法具有明显优势。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(16):30-35
热脱扣时间是低压断路器的关键指标,利用断路器生产过程中可检测数据可以实现热脱扣时间的预测。针对支持向量回归(SVR)进行热脱扣时间预测,参数的选择对预测的精度和泛化性能影响较大问题,提出一种基于隔离小生境教学算法(Isolated Niche Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm,INTLBO)优化支持向量回归的热脱扣时间预测方法。该方法针对教学算法易陷入局部最优的缺点,采用隔离机制的小生境技术对其进行改进,然后利用INTLBO寻优找到最优的SVR参数。根据低压断路器生产历史数据,建立基于INTLBO-SVR的热脱扣时间预测模型。仿真结果表明,与TLBOSVR和常规SVR等方法相比,INTLBO-SVR模型具有较好的预测性能。 相似文献