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基于过滤引导及随机性策略的差分搜索算法

燕山大学学报 2017年第3期41卷 253-264页

作者：康志龙张东婧郭艳菊张雪萍陈雷河北工业大学电子信息工程学院天津300401 天津商业大学信息工程学院天津300134 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072

差分搜索算法是一种新型高效的仿生智能优化算法。但该算法仍存在收敛速度较慢,搜索精度不够高等缺点。为此,本文提出一种基于过滤引导及随机性策略的差分搜索算法。一方面,将过滤择优策略引入到搜索方程中进行首次搜索,使得算法收敛速... 详细信息

差分搜索算法是一种新型高效的仿生智能优化算法。但该算法仍存在收敛速度较慢,搜索精度不够高等缺点。为此,本文提出一种基于过滤引导及随机性策略的差分搜索算法。一方面,将过滤择优策略引入到搜索方程中进行首次搜索,使得算法收敛速度及搜索精度得到提高;另一方面,提出随机算子引导搜索方程,使得算法可以快速达到全局收敛。对标准测试函数进行了优化求解实验,结果表明,所提出的改进策略有效地提高了算法的优化性能,较之其它算法更适合求解复杂度高且难度较大的多模态最优化问题。

关键词：差分搜索算法过滤搜索策略函数优化随机算子群体方式

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基于时间可预测性的差分搜索盲信号分离算法

通信学报 2014年第6期35卷 117-125页

作者：陈雷张立毅郭艳菊黄勇梁静毅天津商业大学信息工程学院天津300134 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 河北工业大学信息工程学院天津300401

针对基于仿生智能优化的盲信号分离算法计算量偏大的问题,提出了一种新的基于差分搜索的盲信号分离算法。采用信号在时间上的可预测性度量作为目标函数,使用差分搜索算法对目标函数进行优化求解。利用去相关消源方法从混合信号中去除每... 详细信息

针对基于仿生智能优化的盲信号分离算法计算量偏大的问题,提出了一种新的基于差分搜索的盲信号分离算法。采用信号在时间上的可预测性度量作为目标函数,使用差分搜索算法对目标函数进行优化求解。利用去相关消源方法从混合信号中去除每次分离出的源信号成分,通过逐次分离最终实现对所有源信号的成功恢复。仿真实验表明,所提算法可以有效实现对混合信号的盲分离。与其他算法相比,该算法在保证了更高分离精度的同时,具有更低的运算量。

关键词：盲信号分离时间可预测性差分搜索算法消源

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基于差分搜索的高光谱图像解混算法

计算机应用研究 2016年第10期33卷 3177-3180页

作者：张立毅刘静光陈雷李锵孙彦慧天津大学电子信息工程学院天津300072 天津商业大学信息工程学院天津300134 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现高光谱图像中各个端元的分布不完全独立,不能将盲源分离方法直接应用于高光谱图像解混。为此,提出了一种基于差分搜索的高光谱图像解混算法。该算法根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相... 详细信息

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现高光谱图像中各个端元的分布不完全独立,不能将盲源分离方法直接应用于高光谱图像解混。为此,提出了一种基于差分搜索的高光谱图像解混算法。该算法根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相应的约束项,与互信息相结合作为目标函数,利用差分搜索算法对该目标函数进行优化求解来实现高光谱图像解混。仿真数据和实际数据实验表明,该算法能够有效解决高光谱图像解混问题,与已有其他算法相比,能避免陷入局部极值,提高了图像解混的精度,并且针对不含纯像元的高光谱图像具有很好的解混效果。

关键词：高光谱图像解混差分搜索算法盲源分离丰度非负约束丰度和为一约束互信息

基于神经网络和差分搜索的高光谱图像非线性解混算法

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基于神经网络和差分搜索的高光谱图像非线性解混算法

作者：王旭天津大学

学位级别：硕士

针对当前高光谱图像非线性梯度解混算法的局限性,本文提出了基于神经网络的高光谱图像非线性解混算法和基于神经网络和差分搜索算法的高光谱图像非线性解混算法。两种算法构造出目标函数用于非线性解混,将高光谱图像非线性解混问题转化... 详细信息

针对当前高光谱图像非线性梯度解混算法的局限性,本文提出了基于神经网络的高光谱图像非线性解混算法和基于神经网络和差分搜索算法的高光谱图像非线性解混算法。两种算法构造出目标函数用于非线性解混,将高光谱图像非线性解混问题转化为最优化问题。第二种算法并引入差分搜索算法对目标函数进行优化,将解混过程中的待求参数映射为差分搜索过程中的位置参数,同时在搜索过程中引入丰度非负和丰度全加性约束映射机制满足解混要求。仿真数据和实际高光谱数据实验结果表明,本文算法有效地克服了基于双线性混合模型的梯度解混算法的不足,可有效地实现高光谱图像的非线性解混。因此,本文就该问题进行的主要工作如下:（1）本文提出的第一种算法利用广义双线性混合模型产生训练样本训练神经网络,在利用完成训练的神经网络估计高光谱图像中的每个像素的非线性系数和丰度之后,利用非线性系数和丰度重建每个像元,完成对高光谱图像的非线性解混。（2）本文提出的第二种算法利用神经网络估计出像元点的非线性阶数,在对高光谱图像非线性解混算法目标函数进行优化时,针对梯度算法容易受初始化和迭代步长影响而收敛到局部极值的缺点,采用全局收敛性能更好的差分搜索算法进行寻优,提出了基于神经网络和差分搜索算法的非线性解混算法来解决高光谱图像的非线性解混问题。（3）根据高光谱图像像元非线性混合模型对丰度的非负约束和全加性约束,在高光谱图像非线性解混算法的目标函数中引入丰度非负和全加性约束的丰度,构建出新的目标函数,提出基于神经网络和差分搜索算法的高光谱图像非线性解混算法,并采用差分搜索算法优化目标函数,实现了高光谱图像的有效非线性解解混。

关键词：高光谱图像非线性解混神经网络差分搜索算法 p阶多项式模型

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基于差分搜索的高光谱图像解混算法研究

基于差分搜索的高光谱图像解混算法研究

作者：刘静光天津大学

学位级别：硕士

高光谱遥感能够在某一光谱段范围内连续成像,实现谱像一体化,且光谱分辨率高,这些特点促使高光谱遥感成为研究热点之一。但由于实际地物复杂性和仪器性能局限性的影响,使得高光谱图像中的某些像素由多种地物组成,形成混合像元。而混合... 详细信息

高光谱遥感能够在某一光谱段范围内连续成像,实现谱像一体化,且光谱分辨率高,这些特点促使高光谱遥感成为研究热点之一。但由于实际地物复杂性和仪器性能局限性的影响,使得高光谱图像中的某些像素由多种地物组成,形成混合像元。而混合像元又分为线性混合模型和非线性混合模型,如何从混合像元中准确提取出端元和丰度是目前高光谱遥感的研究重点。差分搜索算法是一种新的智能群算法,具有较强的全局搜索能力,并且适合求解多模态问题。因此,本文将高光谱图像解混问题转化为一个最优化问题,采用差分搜索算法来实现高光谱图像解混。本文主要工作如下:首先,针对高光谱图像线性解混问题进行研究,发现高光谱图像的线性混合模型与盲源分离模型非常相似,但高光谱图像的丰度具有和为一特性,不满足独立性的要求,不能将盲源分离算法直接应用于高光谱图像解混。因此,本文根据高光谱图像丰度非负和丰度和为一特性构造相应的约束项,与互信息相结合作为目标函数,利用差分搜索算法对该目标函数优化求解来实现高光谱图像解混。仿真数据和实际高光谱数据实验表明,该算法能够有效解决高光谱图像解混问题,与已有其它算法相比,能避免陷入局部极值,提高了图像解混的精度,并且针对不含纯像元的高光谱图像具有很好的解混效果。其次,进一步对高光谱图像非线性解混问题进行研究,针对混合像元中线性混合模型和非线性混合模型同时存在的问题,提出采用神经网络对高光谱图像中的像元混合模型进行估计,然后针对不同的混合模型进行相应的像元解混。像元解混时,在目标函数中同样添加相应的丰度约束项,利用差分搜索算法对该目标函数优化求解来实现高光谱图像解混。仿真和实际高光谱数据实验表明,该算法提高了解混精度,并适用于线性和非线性混合模型。

关键词：高光谱图像解混像元混合模型盲源分离互信息差分搜索算法神经网络

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基于ANN端元估计的高光谱图像解混算法

计算机应用研究 2020年第4期37卷 1221-1225,1238页

作者：张衡贾志成陈雷郭艳菊河北工业大学电子信息工程学院天津300401 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津商业大学信息工程学院天津300134

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对... 详细信息

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对遥感图像中各个像素的端元数目和类别进行估计;之后依据估计结果确定解混算法的目标函数,并引入改进的差分搜索算法对目标函数进行优化求解;最终获取地物丰度和待求参数,实现高光谱图像的解混。仿真数据和真实遥感数据实验表明,与现有的解混算法相比,所提解混算法具有更高的解混性能,更加符合实际场景的情况。

关键词：高光谱图像解混人工神经网络端元估计差分搜索算法

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基于像元混合模型估计的高光谱图像解混

红外技术 2016年第2期38卷 132-137页

作者：陈雷刘静光张立毅李锵孙彦慧天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津大学电子信息工程学院天津300072 天津商业大学信息工程学院天津300134

在高光谱图像中,线性混合像元和非线性混合像元同时存在,若采用基于单一混合模型的解混算法,会使解混精度降低。因此,提出采用神经网络对高光谱图像中的像元混合模型进行估计,然后针对不同的混合模型进行相应的像元解混。像元解混时,在... 详细信息

在高光谱图像中,线性混合像元和非线性混合像元同时存在,若采用基于单一混合模型的解混算法,会使解混精度降低。因此,提出采用神经网络对高光谱图像中的像元混合模型进行估计,然后针对不同的混合模型进行相应的像元解混。像元解混时,在目标函数中添加丰度非负和丰度和为一约束项,利用差分搜索算法优化求解目标函数以实现高光谱图像的解混。仿真和实际高光谱数据实验表明,本算法提高了解混精度,适用于线性和非线性混合模型。

关键词：高光谱图像解混神经网络像元混合模型差分搜索算法

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差分搜索的多线性高光谱图像解混研究

测绘科学 2019年第5期44卷 93-101页

作者：刘万军籍瑞庆曲海成武小杰王佳铭辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

针对高光谱图像解混精度不高和全约束非线性解混耗时长的问题,该文提出了一种基于差分搜索的多线性高光谱图像解混算法。首先,引入多线性混合模型建立全约束解混目标函数,将多线性解混问题转化为最优化问题;再利用差分搜索算法的[0,1]... 详细信息

针对高光谱图像解混精度不高和全约束非线性解混耗时长的问题,该文提出了一种基于差分搜索的多线性高光谱图像解混算法。首先,引入多线性混合模型建立全约束解混目标函数,将多线性解混问题转化为最优化问题;再利用差分搜索算法的[0,1]搜索域与"和为1"边界控制机制满足丰度约束条件,从而简化全约束解混目标函数;最后,对简化后的目标函数进行迭代优化求解,进而实现多线性高光谱图像解混。实验结果表明:该算法在保证解混精度的同时减少了全约束非线性解混时间,能够取得较好的解混效果。

关键词：高光谱解混差分搜索算法多线性解混多线性混合模型目标函数简化

考虑风速相关性的电力系统概率最优潮流的研究

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考虑风速相关性的电力系统概率最优潮流的研究

作者：刘爱玲湖南大学

学位级别：硕士

由于风力发电的不确定性,大规模的风电并网使得电力系统的规划和经济运行更加困难。传统的最优潮流计算,未考虑系统中的不确定因素,无法反映系统的整体运行状态,不能为电力系统的经济运行及安全分析提供准确合理的决策信息,因此将概率... 详细信息

由于风力发电的不确定性,大规模的风电并网使得电力系统的规划和经济运行更加困难。传统的最优潮流计算,未考虑系统中的不确定因素,无法反映系统的整体运行状态,不能为电力系统的经济运行及安全分析提供准确合理的决策信息,因此将概率理论与传统最优潮流计算相融合,建立概率最优潮流模型,采用算法寻优,合理安排常规发电机的出力以达到电力系统的安全经济运行很有研究的必要。除了随机性之外,相邻风电场间风速还有一定的相关性,若忽略风速的相关性,会导致概率最优潮流计算结果不准确,因此本文研究了考虑风速相关性的电力系统概率最优潮流计算。首先,引入概率理论来模拟系统中具有随机性的输入量,建立了负荷、常规发电机出力以及风机出力的概率模型。采用三点估计法进行含风电场的概率潮流计算,在IEEE30节点系统进行仿真得到节点电压统计数据,并与蒙特卡洛方法的计算结果进行对比分析,结果表明三点估计法进行概率潮流计算是可行有效的。其次,由于相邻风电场间风速有一定的相关性,且风速间的联合概率密度函数实际中无法获取,为此引入Nataf变换来处理具有相关性的风速变量,Nataf变换应用时只需知道风速的边界概率密度函数和相关系数矩阵,这在实际中是可获取的。本文采用基于Nataf变换的三点估计法进行考虑风速相关性的概率潮流计算,并在含两个风电场的IEEE30节点系统中进行仿真分析,得到概率潮流计算输出变量的统计特征,分析了风速相关性对节点电压和支路传输功率的影响,与蒙特卡洛法比较分析表明所用计算方法的准确性。最后,将概率潮流和最优潮流相结合,建立了考虑风速相关性的概率最优潮流模型。在基于Nataf变换的三点估计法的基础上,采用一种新的智能优化算法——差分搜索算法进行求解。差分搜索算法有独特的搜索机制:搜索运动不完全依赖于最优解,计算过程中没有复杂的公式推导,有更佳的寻优能力和收敛速度。同PSO、GA和GSO三种比较算法在基准函数上的仿真结果表明差分搜索算法性能更好。本文将差分搜索算法应用在概率最优潮流计算中,在含两风电场的IEEE30节点系统上进行了两个算例仿真分析,研究了不同相关程度的风速对常规发电机出力和发电成本的影响;然后进一步研究了风速处于高度相关时,负载相关性对概率最优潮流计算结果的影响,仿真结果表明:本文所建立的模型和求解算法可为电力系统运行提供更佳的决策依据。

关键词：概率最优潮流风速相关性三点估计法 Nataf变换差分搜索算法