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基于改进粒子群算法的优化策略

东北大学学报（自然科学版） 2011年第9期32卷 1221-1224页

作者：卢峰高立群东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将... 详细信息

为提高传统粒子群算法的搜索速度和搜索精度,提出了一种改进的自适应粒子群优化算法.将正则变化函数和慢变函数引入传统位置更新和速度更新公式当中,形成两种新的更新机制:搜索算子和开发算子.在算法运行的初始阶段,种群中大部分个体将按照搜索算子进行更新,搜索算子将有助于种群遍历整个解空间;随着迭代次数的增加,按照搜索算子进行更新的个体将逐渐减少,而按照开发算子进行更新的个体将逐渐增多,开发算子将有效地克服陷入局部最优解的问题.通过典型测试函数的仿真实验,新算法在加快收敛速度同时,提高了算法的全局搜索能力.

关键词：进化算法粒子群算法全局优化慢变函数自适应

线性不确定时滞系统的时滞相关H^(∞)控制

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东北大学学报（自然科学版） 2002年第11期23卷 1029-1032页

作者：邵克勇景丽高立群东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110004

基于动态耗散理论和微分对策理论,研究了确定性和不确定性线性时滞系统的时滞相关H∞状态反馈控制器的设计问题·将鲁棒控制器设计问题转化为非合作对策中目标函数求解鞍点问题,并针对确定性和不确定性线性时滞系统分别得到了控制器存... 详细信息

基于动态耗散理论和微分对策理论,研究了确定性和不确定性线性时滞系统的时滞相关H∞状态反馈控制器的设计问题·将鲁棒控制器设计问题转化为非合作对策中目标函数求解鞍点问题,并针对确定性和不确定性线性时滞系统分别得到了控制器存在的充分条件·对于不确定线性时滞系统可以通过求解线性矩阵不等式进行时滞相关H∞鲁棒控制器设计,使系统内稳且具有H∞干扰衰减系数λ·而对于确定性线性时滞系统仅需要验证一个线性矩阵不等式,使设计问题得以简化·

关键词：线性不确定系统 H^(∞)控制时滞耗散不等式微分对策 LMI

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一种新的基于相似度的目标跟踪算法

控制与决策 2011年第12期26卷 1900-1903,1908页

作者：张杨郭丽高立群东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 天津医学院园林系天津300203

研究了视频序列中的目标跟踪问题,提出一种新的基于Chebyshev距离的相似度目标跟踪算法.在跟踪过程中,首先计算参考区域与目标区域间的相似度;然后确定在序列中与被跟踪区域相匹配的区域;最后利用统计检验的方法确定跟踪判断的正确性.... 详细信息

研究了视频序列中的目标跟踪问题,提出一种新的基于Chebyshev距离的相似度目标跟踪算法.在跟踪过程中,首先计算参考区域与目标区域间的相似度;然后确定在序列中与被跟踪区域相匹配的区域;最后利用统计检验的方法确定跟踪判断的正确性.该方法可以避免估计概率分布密度函数的不足.运用该算法在运动方式已知和未知的情况下分别与卡尔曼滤波和Camshift算法进行了对比实验,结果表明,所提出算法的跟踪效果有所提高.

关键词：目标跟踪相似度 Chebyshev距离统计检验

容量受限工厂选址问题模型及贪婪蚁群算法求解

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东北大学学报（自然科学版） 2011年第12期32卷 1688-1691页

作者：于宏涛高立群东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进... 详细信息

研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解.改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法.仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法改善了传统蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量.

关键词：蚁群算法贪婪算法容量受限工厂选址背包问题

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基于全局空间相似性的模糊聚类算法

东北大学学报（自然科学版） 2012年第2期33卷 178-181页

作者：依玉峰高立群郭丽东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 天津医科大学医学影像系天津300203

用传统模糊c均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散.针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法.算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相... 详细信息

用传统模糊c均值聚类算法分割图像时,类内数据空间分布离散.针对这一问题,提出一种基于全局空间相似性模糊聚类算法.算法建立全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,分别计算图像中任意一点与聚类中心点的空间相似性和灰度相似性;通过调整参数来控制两种特征在节点间差异计算中所占的比重,增强了分割结果中类内数据样本空间分布的连续性.分别对3类具有不同特征的图像进行仿真实验,结果表明,与传统FCM算法相比,本文算法分割结果更加精确,更能满足用户的实际需要.

关键词：模糊c均值聚类图像分割全局空间相似性度量全局灰度相似性度量空间分布

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基于相似类合并FCM在图像分割中的应用

东北大学学报（自然科学版） 2012年第7期33卷 930-933页

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似... 详细信息

传统的基于模糊C均值聚类的图像分割算法分割结果中类内数据空间分布离散,无法准确分割出目标物体.针对这一问题,提出一种基于相似类合并模糊C均值聚类算法,并将其应用到图像分割中.首先,提出一种全局空间相似性度量标准和全局灰度相似性度量标准,并将其引入到一种新颖的节点间距离度量公式中来计算图像中任意一点与聚类中心点的差异.其次,算法选取彩色直方图作为区域描述算子,采用巴氏距离计算聚类过程中得到的任意两类间的相似性.最后,应用最大相似类合并策略得到最终的分割结果.实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法和空间约束核模糊C均值聚类算法相比,该算法获得更加精确的图像分割结果.

关键词：模糊C均值聚类图像分割彩色直方图巴氏距离核模糊C均值聚类

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和声搜索算法在聚类分析中的应用

东北大学学报（自然科学版） 2012年第1期33卷 47-51页

作者：依玉峰高立群郭丽东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819 天津医科大学医学影像系天津300203

提出了一种改进的和声搜索算法并应用到聚类分析中.首先,将状态反馈机制引入到和声搜索算法中,通过判断和声记忆库中"最优"和声和"最差"和声之间的差异,来动态调整和声记忆库考虑概率和移动步长,使算法能够快速地收敛到全局最优解.通过... 详细信息

提出了一种改进的和声搜索算法并应用到聚类分析中.首先,将状态反馈机制引入到和声搜索算法中,通过判断和声记忆库中"最优"和声和"最差"和声之间的差异,来动态调整和声记忆库考虑概率和移动步长,使算法能够快速地收敛到全局最优解.通过更新和声向量中精度变量对应的聚类中心来最小化目标函数值,获得数据样本的最优划分.其次,提出了一种数据样本真实聚类中心数的确定方法,当输入样本数大于真实聚类中心数时,通过计算能够自动地确定数据样本真实聚类中心数目.最后,应用4种性能指标来比较所提算法与蚁群聚类算法和原始和声搜索聚类算法的性能.结果表明,所提算法的性能优于另两种算法.

关键词：和声搜索算法聚类分析状态反馈蚁群聚类算法和声聚类算法

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辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型

东北大学学报（自然科学版） 2008年第5期29卷 645-648页

作者：崔华高立群东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004

针对经典的测地线活动轮廓对初始位置和噪声比较敏感,在有噪声干扰或初始位置距目标边缘较远时,其往往无法准确收敛到目标边缘的问题,通过将由梯度矢量流和CV方法构成的耦合力场与测地线活动轮廓相结合,提出了辅以CV-GVF方法的测地线活... 详细信息

针对经典的测地线活动轮廓对初始位置和噪声比较敏感,在有噪声干扰或初始位置距目标边缘较远时,其往往无法准确收敛到目标边缘的问题,通过将由梯度矢量流和CV方法构成的耦合力场与测地线活动轮廓相结合,提出了辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型.实验结果表明,该活动轮廓模型在噪声背景中从无需特别设置的初始位置准确收敛到了目标边缘,对初始位置和背景噪声具有较好的适应性.

关键词：图像处理边缘提取活动轮廓模型测地线活动轮廓梯度矢量流 CV方法

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改进的参数活动轮廓模型

华南理工大学学报（自然科学版） 2013年第9期41卷 40-45页

作者：潘改高立群东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

为扩大参数活动轮廓模型外力场的捕获范围,消除噪声对弱边界分割的影响,文中结合参数活动轮廓模型和卷积向量场的优点,提出了一种新的参数活动轮廓模型.该模型通过Harris矩阵得到梯度图像,依据局部区域的均值和方差估计噪声的概率,进而... 详细信息

为扩大参数活动轮廓模型外力场的捕获范围,消除噪声对弱边界分割的影响,文中结合参数活动轮廓模型和卷积向量场的优点,提出了一种新的参数活动轮廓模型.该模型通过Harris矩阵得到梯度图像,依据局部区域的均值和方差估计噪声的概率,进而确定参数活动轮廓模型和卷积向量场的作用权重,最后得到一个全局向量场.合成梯度图像和医学图像的仿真实验结果表明,文中模型能够准确地分割出图像目标,具有一定程度的抗噪性.

关键词：参数活动轮廓模型卷积向量场 Harris矩阵弱边界噪声