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控制与决策 2024年第2期39卷 411-419页

作者：刘威牛英杰王东刘光伟马灵潇辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学矿业学院辽宁阜新123000

为提高黑猩猩优化算法的收敛速度、求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种引入人工偏好权重的混合型黑猩猩优化算法(HChOA).首先,结合ChOA实际设计新的非线性收敛因子平衡算法全局和局部搜索能力;其次,在黑猩猩群体中引入“相异度”的概... 详细信息

为提高黑猩猩优化算法的收敛速度、求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种引入人工偏好权重的混合型黑猩猩优化算法(HChOA).首先,结合ChOA实际设计新的非线性收敛因子平衡算法全局和局部搜索能力;其次,在黑猩猩群体中引入“相异度”的概念和“趋异斥似”的人工偏好权重,以此优化黑猩猩位置更新公式,增强迭代末期种群多样性的同时加快算法收敛速度;最后,提出一种改进的算术优化算法(IAOA)并融入ChOA中,抽取部分黑猩猩个体执行IAOA优化策略,避免因领导者陷入局部最优而导致群体搜索停滞时出现早熟收敛现象.通过8个标准测试函数在多种维度下的数值对比实验以及1个工程设计问题的求解,综合分析验证了HChOA具有显著的优越性、稳定性和鲁棒性,且具备工程应用价值.

关键词：黑猩猩优化算法非线性收敛因子人工偏好权重算术优化算法工程设计优化相异度

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多策略融合改进麻雀搜索算法及在图像阈值分割中的应用

多策略融合改进麻雀搜索算法及在图像阈值分割中的应用

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作者：马灵潇辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

智能优化算法是以人类智能、生物群体或自然现象规律作为主要思想来源的一类算法。因智能优化算法对其初始条件不敏感、对适应度函数无要求、鲁棒性强且操作简单易于理解,被广泛应用到求解各类复杂优化问题中。但因智能优化算法通常存... 详细信息

智能优化算法是以人类智能、生物群体或自然现象规律作为主要思想来源的一类算法。因智能优化算法对其初始条件不敏感、对适应度函数无要求、鲁棒性强且操作简单易于理解,被广泛应用到求解各类复杂优化问题中。但因智能优化算法通常存在初始化随机性较强、局部寻优能力较弱等缺点,易导致算法全局探索与局部开发能力不平衡。因此,研究智能优化算法的改进并应用到实际优化问题中具有重要的理论价值以及现实意义。以传统的麻雀搜索算法为基础,针对其算法中初始种群多样性减少、步长参数设置固定不变、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于多策略融合改进的麻雀搜索算法。先利用反向学习扰动策略来提高初始种群质量,并对最优麻雀进行更新,从而防止算法陷入局部最优,提升全局探索能力;再利用惯性权重策略改进侦察者位置更新公式,提高麻雀的搜索能力。通过23个标准测试函数和CEC2019测试函数集对比验证改进算法的性能,实验结果表明:改进策略增强了麻雀搜索算法的寻优精度,并平衡了全局探索与局部开发能力。反向学习扰动策略较好地完成了对麻雀搜索算法的局部探索能力的提升,惯性权重策略对侦察者位置的改进也提升了算法寻优准确性以及稳定性。融合方法使麻雀搜索算法有效地避免了陷入局部最优,实现了算法的全局探索与局部开发能力之间的动态迭代平衡,较对比算法有着更优的收敛精度和鲁棒性。结合改进算法的优势,将其应用到图像阈值分割问题中,提出了一种基于改进麻雀搜索算法的图像阈值分割方法。通过对标准图像的数值实验上的实验结果表明:改进的麻雀搜索算法显著提升了原始算法的分割性能,也体现了原图中更多的目标信息,且相较于其他对比算法的图像分割结果,改进算法在图像评价指标上占领优势,验证了改进的麻雀搜索算法在图像阈值分割领域的应用可行性。该论文有图9幅,表17个,参考文献90篇。

关键词：智能优化算法麻雀搜索算法反向学习扰动惯性权重图像阈值分割

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改进鲸鱼算法及其在浅层神经网络搜索中的权值阈值优化

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控制与决策 2023年第4期38卷 1144-1152页

作者：刘威郭直清王东刘光伟姜丰牛英杰马灵潇辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学矿业学院辽宁阜新123000

为设计出简便高效的方法搜索最优神经网络结构,提出一种改进鲸鱼优化算法的浅层神经网络搜索方法.该方法首先通过模拟鲸鱼狩猎的个体偏好行为和鲸鱼群位置移动的非线性权值更新机制对传统鲸鱼优化算法进行改进;然后将改进鲸鱼优化算法... 详细信息

为设计出简便高效的方法搜索最优神经网络结构,提出一种改进鲸鱼优化算法的浅层神经网络搜索方法.该方法首先通过模拟鲸鱼狩猎的个体偏好行为和鲸鱼群位置移动的非线性权值更新机制对传统鲸鱼优化算法进行改进;然后将改进鲸鱼优化算法作为浅层BP神经网络结构搜索策略,构建基于浅层BP神经网络的最优网络结构的权值阈值搜索优化方法.数值实验结果表明,改进的鲸鱼优化算法不仅在求解不同维复杂函数上具有良好的寻优性能,而且通过改进鲸鱼优化算法搜索得到的最优浅层BP神经网络结构在回归任务中具有更好的预测精度和泛化性能.

关键词：神经网络结构搜索鲸鱼优化算法个体偏好选择马尔可夫链 BP神经网络神经进化

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基于自适应图的半监督图像分类方法

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2023年第1期42卷 119-128页

作者：刘威王薪予魏宪郭直清靳宝牛英杰马灵潇赵保钦辽宁工程技术大学理学院辽宁阜新123000 辽宁工程技术大学数学与系统科学研究所辽宁阜新123000 中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心福建泉州362200 辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院辽宁阜新123000

针对半监督分类模型存在的模型复杂度高、构造正则化项难度大的问题,从丰富样本特征表示的角度出发,构造了自适应图结构的融合网络模型(AGSH)。该模型在卷积神经网络模型(CNN)基础上引入了自适应图卷积神经网络(AGCN)提取CNN模型特征间... 详细信息

针对半监督分类模型存在的模型复杂度高、构造正则化项难度大的问题,从丰富样本特征表示的角度出发,构造了自适应图结构的融合网络模型(AGSH)。该模型在卷积神经网络模型(CNN)基础上引入了自适应图卷积神经网络(AGCN)提取CNN模型特征间的关系。对AGSH模型泛化性能的分析证明了该模型在解决半监督相关问题时的有效性。实验结果表明:融合模型在五种图像数据集上的分类精度相比于单一CNN模型分类精度均有提升。研究结论为解决小样本分类问题的建模方法提供了参考。

关键词：自适应图特征提取融合模型半监督学习图像分类卷积神经网络

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