圖像分割中的群智能算法改進(jìn)研究
【圖文】:
在不同的應(yīng)用場景下,對于智能算法的性能要求也不同,算法表現(xiàn)也存在種差異。例如,在工程應(yīng)用領(lǐng)域中,要求群智能優(yōu)化算法完成任務(wù)的準(zhǔn)確度高,而在求解函數(shù)時(shí)求解精度、收斂性速度均有較高要求。目前,,針對群智能算法的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)主要圍繞在精度和速度兩個(gè)方向,從而生出眾多的規(guī)則指標(biāo)。測試這些性能的函數(shù)則大都相同,常見的有 Sphere、rid、Ackley 函和 Dixon-Price 等,它們的函數(shù)曲面如圖 2-1 所示[37]。(a)Sphere 函數(shù) (b)Trid 函數(shù)
求解就是在函數(shù)解空間內(nèi),通過種群個(gè)體間的。而在圖像分割下應(yīng)用群智能算法,首先需要通過求解這個(gè)準(zhǔn)則函數(shù)的解來實(shí)現(xiàn)分割。在這圖像分割函數(shù)設(shè)計(jì)、算法尋優(yōu)范圍等問題。用于實(shí)際問題的設(shè)計(jì)框架圖。
【學(xué)位授予單位】:貴州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP18;TP391.41
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2671141
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