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检索条件"主题词=Bare Bones Particle Swarm Optimization"

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A Novel Segmentation Algorithm Based on bare bones particle swarm optimization and Wavelet Mutation

A Novel Segmentation Algorithm Based on Bare Bones Particle ...

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第二十九届中国控制会议

作者： ZHANG Wei 1,ZHANG Yuzhu 2 1.School of Automation and Electronic Engineering,Qingdao University of Science and Technology,Qingdao 266042,P.R.China2.Department of Electrical Engineering and Automation,Luoyang Institute of Science and Technology,Luoyang 471023,P.R.China

Image segmentation is a difficult and challenging problem in the image *** bones particle swarm optimization(BBPSO)can not get good optimization performance because it easy to get stuck into local *** wavelet mutation when no fitness improvement is observed,a new segmentation algorithm based on wavelet mutation BBPSO(WMBBPSO)and fuzzy entropy is *** proposed algorithm uses WMBBPSO to explore fuzzy parameters of maximum fuzzy entropy,and to get the optimum fuzzy parameter combination,then obtain the segmentation *** to experiment results of the new algorithm compare with other two algorithms,the proposed algorithm performs good segmentation performance and low time *** can be use to real time and precision measure coal dust image.

关键词： Image Segmentation Threshold Segmentation bare bones particle swarm optimization Fuzzy Entropy Wavelet Mutation

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Differential Evolution bare bones particle swarm optimization and Its Application to Image Segmentation

Differential Evolution Bare Bones Particle Swarm Optimizatio...

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2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）

作者： HOU Chang-hong Department of Information Science,Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Managment,Zhengzhou 450015,China

Basic bare bones particle swarm optimization （BBPSO） can not get good optimization performance because it easy to get stuck into local *** on basic BBPSO,using the idear of mutation in differential evolution,a new algorithm named differential evolution bare bones particle swarm optimization （DEBBPSO） is *** with image fuzzy entropy,applies DEBBPSO to image *** DEBBPSO to explore fuzzy parameters of maximum fuzzy entropy,and gets the optimum fuzzy parameter combination,then obtains the segmentation *** to experiment results of the new algorithm compare with other two algorithms,the proposed algorithm performs good segmentation performance and very low time *** can be use to real time and precision measure coal dust image.

关键词： bare bones particle swarm optimization differential evolution fuzzy entropy image segmentation

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