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1.
由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足.为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法.该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略.将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验.仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛能力上也得到了较好的改善.  相似文献
2.
为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.  相似文献
3.
卫星云图云量计算是卫星气象应用的基础,现阶段对其的研究未能充分利用卫星云图的特征,导致云检测及云量计算的效果不好。针对该问题,利用多层神经网络进行卫星云图的特征提取,并通过大量实验寻找到最优的深度学习的网络结构。基于度极限学习机对卫星云图的云进行检测和分类,再利用“空间相关法”计算云图中的总云量。实验结果表明,基于传统极限学习机的深度极限学习机能够充分提取云图的特征,在进行云分类时能够较清晰地区分厚云和薄云间的界限。相比于传统阈值法、极限学习机模型以及卷积神经网络,深度极限学习机的云识别率以及云量计算准确率更高,且所提方法比卷积神经网络的效率更高。  相似文献
4.
为了提高高纬度地区云雪卫星图像的识别准确率,提出了密集连接空洞卷积神经网络与空洞卷积相结合的方法进行云雪卫星图像识别研究。该方法首先采用常规卷积层对图像进行处理得到特征图,然后采用多个密集块和过渡层对特征图进行处理。其中,密集块中采用跨层连接的方式实现了网络中所用层的特征传递,使得大量云雪特征得到重用,同时减轻了训练过程中的梯度消失问题。密集块中的卷积核采用空洞卷积,在减少参数量的同时扩大局部感受野,对云雪的光谱信息进行特征提取。最后,该方法采用平均全局池化层与全连接层得到云雪图像的预测结果。实验结果表明,与其他机器学习方法相比,该方法能够提高卫星云雪图像的识别准确率,具有良好的泛化能力。  相似文献
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