煙花算法是中國(guó)學(xué)者譚營(yíng)受到煙花在空中爆炸的啟發(fā),提出的新型智能算法。該算法根據(jù)粒子不同的數(shù)量及爆炸幅度,自適應(yīng)調(diào)節(jié)種群參數(shù)。煙花算法的自適應(yīng)性保證了種群粒子的多樣性,相比較新的SPSO,CPSO等群體智能算法,具有快速收斂及易跳出局部最優(yōu)的特性。煙花算法廣泛應(yīng)用于方程組求解、圖像識(shí)別、濾波器設(shè)計(jì)等多個(gè)領(lǐng)域,取得了十分明顯的應(yīng)用效果。本文主要針對(duì)研究了煙花算法的缺陷并提出了兩種改進(jìn)方案,并將改進(jìn)后的煙花算法應(yīng)用到Gabor濾波分割魚刺的過(guò)程中。1、針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)煙花算法尋優(yōu)過(guò)程中存在的粒子間信息交流少、對(duì)求解函數(shù)最優(yōu)點(diǎn)位置不在原點(diǎn)和原點(diǎn)附近時(shí)的目標(biāo)函數(shù)求解能力差及尋優(yōu)時(shí)間較長(zhǎng)等不足,本文首先提出差分進(jìn)化引導(dǎo)趨化算子的煙花算法（BFA）,利用細(xì)菌覓食算法中粒子的趨化特性,引導(dǎo)群體中的粒子向最優(yōu)點(diǎn)發(fā)生進(jìn)化。趨化的過(guò)程可以看作真實(shí)世界中的細(xì)菌朝著它們喜歡且吸引它們的營(yíng)養(yǎng)梯度方向進(jìn)行移動(dòng)的過(guò)程,粒子移動(dòng)過(guò)程中會(huì)盡量避免陷入有害環(huán)境中,通常情況下粒子能在良好方向上移動(dòng)較長(zhǎng)的距離。2、在12組標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)及其對(duì)應(yīng)的六組偏移量的實(shí)驗(yàn)中表明,BFA在求解精度上有了較大程度的提升,而對(duì)時(shí)效性的提高程度依然不是十分理... 

【文章來(lái)源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像分割示意圖

煙花爆炸示意圖

圖 2-2 煙花粒子爆炸示意圖在煙花粒子爆炸時(shí)，不能保證每個(gè)煙花粒子爆炸產(chǎn)生的火花粒子都在規(guī)定的可執(zhí)，算法中對(duì)這些超出可行域范圍的粒子并不采取丟棄行為，而是采取一定的映射其映射回可行域內(nèi)，映射策略則是保證每個(gè)爆炸后的火花粒子都被映射回可行域粒子在系統(tǒng)內(nèi)保持完整和多樣化。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于混合PSO-CS算法的彩色圖像多閾值分割[J]. 衛(wèi)洪春.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2017(08)
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[6]全局信息引導(dǎo)的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法[J]. 彭建新,詹志輝.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2016(07)
[7]煙花算法求解JSP問(wèn)題的研究[J]. 包曉曉,葉春明,黃霞.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2017(03)
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博士論文
[1]基于Gabor濾波的虹膜多特征提取及融合識(shí)別方法研究[D]. 何飛.吉林大學(xué) 2015
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碩士論文
[1]狹鱈魚片中骨刺的紫外熒光檢測(cè)技術(shù)[D]. 王晟.中國(guó)海洋大學(xué) 2015
[2]日本標(biāo)準(zhǔn)提高與山東省對(duì)日農(nóng)產(chǎn)品出口研究[D]. 李巧.山東大學(xué) 2014
[3]基于Gabor濾波器組的虹膜特征提取與分類[D]. 史明.吉林大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3443142