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权重系数自适应光流法运动目标检测

光学精密工程 2016年第2期24卷 460-468页

作者：刘洪彬常发亮山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法。首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲... 详细信息

为了实现Horn-Schunck光流法权重系数的自适应设定与更新,研究了权重系数对Horn-Schunck光流法的影响规律,提出一种融合模糊C均值(FCM)聚类的权重系数自适应Horn-Schunck光流法。首先,统计不同权重系数下运动目标检测的光流总值变化曲线。然后,以光流总值的最优化为依据,结合两层模糊C均值(FCM)聚类寻找最优权重和基于固定迭代次数Horn-Schunck光流法的收敛点,从而自适应地获取最优权重系数,并将收敛阈值的人工设定转化为光流值的自动寻优。最后,通过标准视频序列进行测试以验证算法的有效性。实验结果表明:相比于其他权重系数值,最优权重估计的光流图像不但运动目标明显而且噪声较少。对运动目标检测的运行时间为0.106 0s,有用比为0.596 9,幅度误差为0.801 1,满足光流法运动目标检测的最优或次优性能。

关键词：运动目标检测 Horn-Schunck光流法模糊C均值聚类自适应权重系数

基于ε-level蝙蝠算法的无人机三维航迹规划

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北京航空航天大学学报 2024年第5期50卷 1593-1603页

作者：王福仪孟秀云张海阔北京理工大学宇航学院北京100081

针对复杂地形环境、存在各种威胁和约束的无人机航迹规划问题,提出了一种基于ε-level改进蝙蝠算法的航迹规划算法。根据无人机目标函数和约束条件,建立无人机三维航迹规划模型;其次,针对蝙蝠算法处理高维带约束问题存在的早熟现象,设... 详细信息

针对复杂地形环境、存在各种威胁和约束的无人机航迹规划问题,提出了一种基于ε-level改进蝙蝠算法的航迹规划算法。根据无人机目标函数和约束条件,建立无人机三维航迹规划模型;其次,针对蝙蝠算法处理高维带约束问题存在的早熟现象,设计了自适应权重系数和迭代阈值以平衡算法的探索能力和开发能力,并结合ε-level比较策略提高算法对非凸非线性约束优化问题的处理能力;设计了转弯半径可变的Dubins曲线用来对航迹进行平滑处理并解决2个航迹点连线贯穿地形的问题。通过仿真实验,并与蝙蝠算法、粒子群优化算法、ε-level粒子群优化算法和ε-level差分进化算法相比较,所提算法在开发能力、稳定性和成功率等方面都表现出较优的性能。

关键词：无人机航迹规划蝙蝠算法自适应权重系数 ε-level比较策略 Dubins平滑

基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化

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计算机应用 2024年第4期44卷 1009-1017页

作者：韦修喜彭茂松黄华娟广西民族大学人工智能学院南宁530006 广西民族大学电子信息学院南宁530006

针对无线传感网络(WSN)的节点覆盖存在着覆盖率低、节点分布不均匀的问题,提出一种基于多策略改进的蝴蝶优化算法(MIBOA)的节点覆盖优化策略。首先,将基础的蝴蝶优化算法(BOA)与麻雀搜索算法(SSA)结合改进搜索过程;其次,引入自适应权重... 详细信息

针对无线传感网络(WSN)的节点覆盖存在着覆盖率低、节点分布不均匀的问题,提出一种基于多策略改进的蝴蝶优化算法(MIBOA)的节点覆盖优化策略。首先,将基础的蝴蝶优化算法(BOA)与麻雀搜索算法(SSA)结合改进搜索过程;其次,引入自适应权重系数提高寻优精度和收敛速度;最后,对当前最优个体进行柯西变异扰动,提高算法鲁棒性。基准测试函数的寻优实验结果说明,MIBOA基本可在3 s内求解测试函数最优值,且收敛平均值精度较BOA提高了97.96%。将MIBOA应用于WSN节点覆盖优化问题,与BOA和SSA相比,节点覆盖率至少提高了3.63个百分点;与改进灰狼优化算法(IGWO)相比,部署时间缩短了145.82 s;与改进鲸群优化算法(IWOA)相比,节点覆盖率提高了0.20个百分点且时间缩短了1112.61 s。综上,MIBOA可较好提高节点覆盖率并降低冗余覆盖率,有效延长WSN的生存时间。

关键词：蝴蝶优化算法麻雀搜索算法自适应权重系数无线传感网络节点覆盖率

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蝴蝶优化算法改进及应用研究

蝴蝶优化算法改进及应用研究

作者：彭茂松广西民族大学

学位级别：硕士

蝴蝶优化算法是于2018年提出的一种基于群体智能的优化算法,与经典的优化算法相比结构更简单且关键参数较少,能广泛适用于实际应用问题。但该算法寻优能力有待提高,当处理的问题维数极大时算法性能会大幅下降,且算法的局部搜索方式单一... 详细信息

蝴蝶优化算法是于2018年提出的一种基于群体智能的优化算法,与经典的优化算法相比结构更简单且关键参数较少,能广泛适用于实际应用问题。但该算法寻优能力有待提高,当处理的问题维数极大时算法性能会大幅下降,且算法的局部搜索方式单一,难以跳出局部最优值。本文针对基本的蝴蝶优化算法提出一些有效的改进方式,提高算法的寻优精度以及跳出局部最优的能力。将改进后的算法应用于函数优化、经典工程优化问题以及实际工程应用问题,拓宽了算法的应用范围。本文主要研究内容如下:(1)针对蝴蝶优化算法搜索步长不受限制,且难以跳出局部最优的不足,提出一种混沌自适应蝴蝶优化算法。该算法引入混沌初始化以及自适应权重,增加种群多样性并调整蝴蝶个体搜索步长,在算法后期对全局最优个体进行柯西变异扰动。通过12个基准测试函数寻优对比测试,以及焊接梁的最优成本设计实验,验证了改进算法较强的寻优能力,同时在应用领域具有一定优势。(2)为提高蝴蝶优化算法的搜索精度与效率,同时拓展算法的应用领域,提出一种黄金正弦加权蝴蝶优化算法。首先在搜索过程中引入黄金正弦算子缩小算法解空间,其次利用自适应权重调整种群个体移动步长与方向。通过优化水文地质参数实验表明,该改进算法能有效将单、多观测孔抽水降深误差分别降低至0.006195与0.0030912,并提高Theis公式计算性能,为后续抽水试验提供新方法。(3)针对算法搜索效率不高且收敛精度较低的不足,提出一种多策略改进的蝴蝶优化算法。首先引入麻雀搜索算法的发现者与加入者策略,再利用自适应权重系数提高寻优精度,最后对全局最优个体进行柯西逐维变异扰动,增加算法后期种群多样性。将改进算法应用于无线传感网络节点覆盖优化,结果表明优化后的节点分布更均匀且覆盖率高达99.41%,能有效降低无线传感网络配置成本。

关键词：蝴蝶优化算法混沌映射初始化黄金正弦水文地质自适应权重系数无线传感网络

基于ZigBee的地铁施工人员定位算法的研究优化

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基于ZigBee的地铁施工人员定位算法的研究优化

作者：海伦上海应用技术大学

学位级别：硕士

地铁施工工程是一项复杂危险的工程,工程中会有各种不确定因素干扰导致施工人员存在安全隐患。且一般施工环境位于地下,传感器内部网络结构由于施工地形和空间的不同而需要改变,造成人员定位监测的准确度和适应性较差。针对此问题,对各... 详细信息

地铁施工工程是一项复杂危险的工程,工程中会有各种不确定因素干扰导致施工人员存在安全隐患。且一般施工环境位于地下,传感器内部网络结构由于施工地形和空间的不同而需要改变,造成人员定位监测的准确度和适应性较差。针对此问题,对各种无线传感器网络技术进行了研究,结合地铁施工环境,最终选取了ZigBee为本课题的硬件方案。对经典定位算法进行了深入的研究并发现加权质心定位算法更符合地铁施工环境。但在仿真试验中,发现该算法的精准度上还有一定的提升空间,其初始权值的大小对定位性能有很大的影响,而且当锚节点数目发生变化时,其初始最优权重系数也会发生变化。本文针对该算法存在的缺陷提出了两种改进方法并结合,能够有效提升定位精度且适应不同初始权重,提升对不同锚节点数目下的适应性,具体如下:(1)对基于Euclidean算法的加权质心定位算法进行改进,在其基础上,修正了当以两锚节点为圆心,接收RSSI值所转化的距离值为半径画圆,两圆无法相交的漏洞,改进其权重值为半径之积的倒数,使得距离未知节点近的锚节点加重其影响,削弱距离未知节点过远的锚节点的影响,通过仿真验证改进方法对算法精度有一定的提升。(2)加权质心算法权重系数的特征分析。对改进的加权质心算法公式进行推导,得出各锚节点的权重系数调整幅度对未知结点的特定影响并进行了仿真验证。为进一步改进定位算法提供了可行性。(3)针对权重系数的特性提出一种基于Euclidean算法的自适应加权质心定位算法。该算法根据负反馈控制原理,在基于Euclidean算法的改进加权质心定位算法的基础上通过调整算法初始权重系数来减小定位误差。仿真结果显示,该改进方法比传统的加权质心法和基于Euclidean的加权质心定位方法更准确,且基本不会受到初始权重系数的影响,即也基本不会受到锚节点数目的影响。(4)通过ZigBee硬件平台,在以地下室模拟的地铁施工环境下,对上述仿真一一验证,改进算法不但在精准度上有了提升,且不同初始权重系数和锚节点数目对改进算法精度影响很小。

关键词：无线传感器网络定位技术加权质心算法自适应权重系数

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混合策略改进的蝴蝶优化算法

计算机应用研究 2021年第6期38卷 1718-1723,1738页

作者：宁杰琼何庆贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法。首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算... 详细信息

针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法。首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算法的转换,充分利用少量的蝴蝶个体,增强算法的局部开发能力;然后,在全局和局部位置更新处引入自适应余切权重系数,控制蝴蝶个体下一代的移动方向和距离,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入逐维变异策略,对全局最优位置变异,引导种群向最优位置进化,避免陷入局部最优。对八个基准函数进行仿真实验,结果表明,改进算法的收敛性能更佳,与其他改进算法相比具有一定的竞争力。

关键词：蝴蝶优化算法正弦余弦算法自适应权重系数逐维变异策略

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基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

计算机应用研究 2019年第12期36卷 3647-3651,3665页

作者：何庆魏康园徐钦帅贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更... 详细信息

针对传统鲸鱼优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先,引入非线性调整策略改进收敛因子,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快算法收敛速度;然后,将自适应权重系数引入鲸鱼位置更新式中,从而提高算法的寻优精度;最后,结合人工蜂群算法的limit阈值思想,使算法能够有效跳出局部最优,改善算法早熟收敛现象。通过对14个基准测试函数在不同维度上的仿真实验表明,改进算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。

关键词：鲸鱼优化算法非线性收敛因子自适应权重系数 limit阈值

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改进引力搜索最小二乘支持向量机交通流预测

计算机应用研究 2019年第12期36卷 3718-3724页

作者：徐钦帅何庆魏康园贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室贵阳550025

为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度,提出一种新的改进引力搜索算法(TCKAGSA)对其进行参数寻优。首先,基于tent映射改进Kbest函数,使算法具有跳出局部最优的机制;然后,引入全局最优引导策略,使粒子加速朝向最优解移... 详细信息

为了提高基于最小二乘支持向量机的交通流预测模型的精度,提出一种新的改进引力搜索算法(TCKAGSA)对其进行参数寻优。首先,基于tent映射改进Kbest函数,使算法具有跳出局部最优的机制;然后,引入全局最优引导策略,使粒子加速朝向最优解移动;接着,将进化度因子和聚合度因子引入速度更新权重系数,使算法具有较强的自适应能力。针对12个基准函数的仿真结果表明,TCK-AGSA的性能优于GSA及其改进算法。最后,建立基于TCK-AGSA寻优的最小二乘支持向量机模型,并选取2016年贵州省高速公路真实交通流数据进行预测实验,结果表明该模型具有更好的预测精度、鲁棒性和泛化能力。

关键词：引力搜索算法混沌优化算法自适应权重系数最小二乘支持向量机交通流预测

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基于主动轮廓模型的红外图像分割算法研究

基于主动轮廓模型的红外图像分割算法研究

作者：黄琴燕南京理工大学

学位级别：硕士

红外成像技术因具有隐蔽性高、抗干扰能力强、全天时工作等优势而被广泛应用于智能驾驶、安防监控、人工智能等领域。红外图像分割旨在从图像中提取出感兴趣的区域,是红外目标检测与跟踪过程中的重要一环,但由于红外图像普遍具有灰度不... 详细信息

红外成像技术因具有隐蔽性高、抗干扰能力强、全天时工作等优势而被广泛应用于智能驾驶、安防监控、人工智能等领域。红外图像分割旨在从图像中提取出感兴趣的区域,是红外目标检测与跟踪过程中的重要一环,但由于红外图像普遍具有灰度不均匀、边界模糊、对比度低和背景噪声较大等特点,现有的分割方法直接应用于红外图像仍不能获得理想的结果。基于主动轮廓模型的图像分割方法能够提取亚像素精度的目标轮廓,因而得到研究人员的广泛关注。本文以现有的局部或全局选择性分割模型为出发点,结合红外图像特性展开研究,设计出更适用于红外图像分割的主动轮廓模型,具体研究内容如下:通过研究红外灰度图像、熵值图像和标准差图像三种特征图像中目标和背景的性质差异,设计了一种由多特征信息驱动的主动轮廓模型。首先,通过计算轮廓内外的全局特征信息和局部特征信息,构建了特征拟合图像;然后利用原始特征图像和特征拟合图像之间的相似性差异,分别得到由灰度、熵值、标准差三种特征信息驱动的符号压力函数,再将它们组合形成新的水平集演化方程;最后利用真实红外图像进行对比实验,结果表明本模型的分割精度明显优于传统模型。为提高红外图像的分割效率和分割精度,构建了一种由全局信息和局部信息共同驱动的主动轮廓模型。首先利用全局灰度信息构建全局项,利用局部熵值、局部标准差和梯度构建局部项;其次,通过局部极差计算得到自适应权重系数来合并全局项和局部项,得到完整的符号压力函数并代入水平集方程迭代演化;最后通过定性定量实验证明本模型在分割红外图像时具有较高的准确率和运行效率,且几乎不受水平集函数初始化状态的影响。

关键词：红外图像分割主动轮廓模型符号压力函数局部特征自适应权重系数