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Adaptive Phase Matching in Grover’s Algorithm 被引量:1
1
作者 Panchi Li Kaoping Song 《Journal of Quantum Information Science》 2011年第2期43-49,共7页
When the Grover’s algorithm is applied to search an unordered database, the successful probability usually decreases with the increase of marked items. In order to solve this problem, an adaptive phase matching is pr... When the Grover’s algorithm is applied to search an unordered database, the successful probability usually decreases with the increase of marked items. In order to solve this problem, an adaptive phase matching is proposed. With application of the new phase matching, when the fraction of marked items is greater , the successful probability is equal to 1 with at most two Grover iterations. The validity of the new phase matching is verified by a search example. 展开更多
关键词 QUANTUM Computing QUANTUM searching Grover’s algorithm PHASE matching adaptive PHASE SHIFTING
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Inversion of Seabed Geotechnical Properties in the Arctic Chukchi Deep Sea Basin Based on Time Domain Adaptive Search Matching Algorithm
2
作者 AN Long XU Chong +5 位作者 XING Junhui GONG Wei JIANG Xiaodian XU Haowei LIU Chuang YANG Boxue 《Journal of Ocean University of China》 SCIE CAS CSCD 2024年第4期933-942,共10页
The chirp sub-bottom profiler,for its high resolution,easy accessibility and cost-effectiveness,has been widely used in acoustic detection.In this paper,the acoustic impedance and grain size compositions were obtained... The chirp sub-bottom profiler,for its high resolution,easy accessibility and cost-effectiveness,has been widely used in acoustic detection.In this paper,the acoustic impedance and grain size compositions were obtained based on the chirp sub-bottom profiler data collected in the Chukchi Plateau area during the 11th Arctic Expedition of China.The time-domain adaptive search matching algorithm was used and validated on our established theoretical model.The misfit between the inversion result and the theoretical model is less than 0.067%.The grain size was calculated according to the empirical relationship between the acoustic impedance and the grain size of the sediment.The average acoustic impedance of sub-seafloor strata is 2.5026×10^(6) kg(s m^(2))^(-1)and the average grain size(θvalue)of the seafloor surface sediment is 7.1498,indicating the predominant occurrence of very fine silt sediment in the study area.Comparison of the inversion results and the laboratory measurements of nearby borehole samples shows that they are in general agreement. 展开更多
关键词 time domain adaptive search matching algorithm acoustic impedance inversion sedimentary grain size Arctic Ocean Chukchi Deep Sea Basin
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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法
3
作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 北大核心 2025年第5期691-702,共12页
基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多
关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值
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A novel adjustable multiple cross-hexagonal search algorithm for fast block motion estimation 被引量:2
4
作者 XIE Chun-lai CHEUNG Chun-ho LIU Wei-zhong 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第8期1304-1310,共7页
In this paper,we propose a novel adjustable multiple cross-hexagonal search(AMCHS) algorithm for fast block motion estimation. It employs adjustable multiple cross search patterns(AMCSP) in the first step and then use... In this paper,we propose a novel adjustable multiple cross-hexagonal search(AMCHS) algorithm for fast block motion estimation. It employs adjustable multiple cross search patterns(AMCSP) in the first step and then uses half-way-skip and half-way-stop technique to determine whether to employ two hexagonal search patterns(HSPs) subsequently. The AMCSP can be used to find small motion vectors efficiently while the HSPs can be used to find large ones accurately to ensure prediction quality. Simulation results showed that our proposed AMCHS achieves faster search speed,and provides better distortion performance than other popular fast search algorithms,such as CDS and CDHS. 展开更多
关键词 Motion estimation fast search algorithm Adjustable search patterns threshold strategy Hexagonal search pattern
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基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法 被引量:19
5
作者 刘亮 王平 孙亮 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第3期20-24,共5页
针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再... 针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再引入自适应阈值,根据灰度值的大小对候选点进行分类;最后,根据分类结果,使用不同的检测模板对候选点进行再次筛选,获得最佳匹配角点.仿真结果表明该改进算法不仅可以提取出更多的有效角点,较好的克服阈值选择不当造成的角点丢失或冗余,而且对于噪声具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 fast算法 角点检测 灰度变化 自适应阈值
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融合FAST特征选择与ABQGSA-SVM的网络入侵检测 被引量:12
6
作者 李丛 闫仁武 +1 位作者 朱长水 高广银 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第7期2172-2179,共8页
为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二... 为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二进制量子引力搜索算法对候选特征子集与SVM分类器参数进行组合优化。在ABQGSA反复学习寻优过程中,采取动态自适应波动式调整策略更新量子旋转角以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力;同时为提升算法的自适应变异能力,设计与进化程度及个体适应度值相关的自适应变异概率,当种群进化出现停滞时及时引入量子位离散交叉操作帮助种群摆脱局部极值。通过KDD CUP 99仿真实验表明,所提出的FAST-ABQGSA-SVM算法较其他同类型检测算法具有更好的鲁棒性、学习精度以及检测效果。 展开更多
关键词 fast特征选择 自适应二进制量子引力搜索算法 支持向量机 组合优化 入侵检测
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面向分类错误率的自适应FAST算法 被引量:1
7
作者 任胜兵 谢如良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2508-2513,共6页
FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值... FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值和半径非最优时,将会导致分类器错误率较高.由此根据分类器错误率计算每组阈值和半径的抽样概率,当错误率越低,其抽样概率越大,所对应的阈值和半径越接近最优值.由抽样概率构成的代价函数可知,经过多次迭代后,如果错误率较小并且无明显变化,则此时选择出的阈值和半径即为最优.实验结果表明,该算法能够有效进行阈值与半径的自适应选择,减少了特征点的冗余和丢失现象,在保证AdaBoost_FAST算法实时性的同时提高了特征点提取精度. 展开更多
关键词 特征点提取 自适应fast算法 错误率 抽样概率 阈值 半径
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基于FAST的星图中星的提取方法 被引量:1
8
作者 石汉路 付文兴 +2 位作者 李凯悦 马杰 田金文 《计算机与数字工程》 2015年第10期1799-1802,共4页
在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内... 在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内周围像素点的拉普拉斯值,剔除了虚假角点;然后,利用自适应阈值分割方法和连通性分析,在局部邻域内确定星体像素区域;最后,利用质心法完成质心定位。仿真结果表明:这种方法与矢量法相比,效率相当,但性能更好。 展开更多
关键词 星敏感器 fast角点检测算法 自适应阈值
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基于MABCDT-Curvelet的叠后地震资料去噪方法
9
作者 牛超逸 黄旭日 +3 位作者 严晟元 陈小春 窝聿楷 马安 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第6期1417-1428,共12页
叠后地震数据中的噪声会严重干扰反射信号的识别与解释,因此高效的去噪处理是提高地震资料解释精度的关键。曲波变换因其良好的多尺度、多方向特性被广泛应用于叠后数据去噪。然而,传统曲波变换边界区域易产生伪吉布斯效应,导致边缘振... 叠后地震数据中的噪声会严重干扰反射信号的识别与解释,因此高效的去噪处理是提高地震资料解释精度的关键。曲波变换因其良好的多尺度、多方向特性被广泛应用于叠后数据去噪。然而,传统曲波变换边界区域易产生伪吉布斯效应,导致边缘振荡与虚假反射,同时强噪压制往往伴随有效信号的损失,限制了其实用性。针对这些问题,文中提出了一种基于多尺度自适应块曲波域阈值(Multiscale Adaptive Block Curvelet-Domain Thresholding,MABCDT)的曲波变换方法。首先,在曲波域中引入循环平移和多尺度自适应块曲波域阈值方法,提高弱信号的保护能力,并显著降低伪吉布斯现象的影响;然后,利用快速非局部均值方法对逆曲波变换后的数据进行快速非局部均值滤波,在去除残余噪声的同时保护有效信号;最后,引入方向性平滑扩散算法,以梯度方向信息为引导,对信号进行方向性加权平滑扩散,从而进一步压制噪声并增强有效信号连续性。理论数据和实际资料测试结果均表明,该方法在提高信噪比和波形保真度方面均优于常规叠后去噪方法,在压制噪声的同时保护了地震信号的连续结构特征,同时有效压制了由高频截断引起的伪吉布斯效应。 展开更多
关键词 曲波变换 循环平移 多尺度自适应块曲波域阈值 快速非局部均值滤波 方向性平滑扩散算法 弱信号识别
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改进麻雀算法优化多阈值图像分割 被引量:1
10
作者 马远阳 黄福珍 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期231-237,共7页
由于传统的Otsu多阈值图像分割算法通常需要花费太多的时间才能找到最优分割阈值。该文提出一种基于改进的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)来缩短用时。在传统的麻雀搜索算法基础上引入混沌初始化策略、自适应权重和反向学... 由于传统的Otsu多阈值图像分割算法通常需要花费太多的时间才能找到最优分割阈值。该文提出一种基于改进的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)来缩短用时。在传统的麻雀搜索算法基础上引入混沌初始化策略、自适应权重和反向学习策略,以及Levy飞行机制来进行多阈值图像分割,与PSO、GWO、SSA及ISSA等算法的图像分割结果相比较。实验结果表明,该算法极大缩短了传统多阈值Otsu图像分割算法的运行时间,并且提高了图像分割精度,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 多阈值Otsu 麻雀搜索算法 混沌初始化 自适应权重 反向学习 Levy飞行
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自适应1-bit压缩感知重构算法研究
11
作者 陈璧 戴艺佳 高献伟 《北京电子科技学院学报》 2025年第1期49-58,共10页
本文提出了一种基于自适应机制的1-bit压缩感知信号重构算法(adapt-1bitFISTA),以解决传统1-bit量化算法在复杂环境中的性能不足问题。1-bit压缩感知通过降低数据采集和传输的比特率,在硬件受限的场景中广泛应用,如图像重建、无线通信... 本文提出了一种基于自适应机制的1-bit压缩感知信号重构算法(adapt-1bitFISTA),以解决传统1-bit量化算法在复杂环境中的性能不足问题。1-bit压缩感知通过降低数据采集和传输的比特率,在硬件受限的场景中广泛应用,如图像重建、无线通信和雷达成像。然而,由于1-bit量化仅保留信号的符号信息,信号的幅度信息丢失,极大增加了信号重构的难度。现有方法如1-bitFISTA和FISTA-1b尽管能够提升收敛速度,但在噪声较高的条件下,重构性能不佳,且对动态信号环境的适应性有限。为此,adapt-1bitFISTA通过引入动态时间变阈值(TVT)和自适应步长调整机制,在复杂信号和高噪声环境下有效提升了重构的精度和鲁棒性。实验结果表明,adapt-1bitFISTA在多个性能指标上均优于传统算法,特别是在低信噪比(SNR)条件下表现出更高的鲁棒性和稳定性,能够自适应调整阈值以更精确捕捉信号的局部特性,显著提升了重构精度和信号结构的保真度。实验验证了该算法在复杂噪声环境中的优越性,为1-bit压缩感知的实际应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 压缩感知 1-bit量化 自适应FISTA 时间变阈值 信号重构
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基于回溯搜索算法的多行动态设施布局方法
12
作者 刘景发 李宛桦 《运筹与管理》 北大核心 2025年第6期93-100,I0034,I0035,共10页
针对多行动态设施布局问题(MR-DFLP),首先基于自适应概率的交叉操作和四种变异操作(包括插入操作、单点交换、多点交换和逆序操作),提出一种改进的遗传算法(iGA)。在此基础上,考虑到回溯搜索算法(BSA)具有较强“记忆”功能和全局寻优能... 针对多行动态设施布局问题(MR-DFLP),首先基于自适应概率的交叉操作和四种变异操作(包括插入操作、单点交换、多点交换和逆序操作),提出一种改进的遗传算法(iGA)。在此基础上,考虑到回溯搜索算法(BSA)具有较强“记忆”功能和全局寻优能力,将BSA算法首次引入MR-DFLP进行求解。为进一步提升算法的开发能力和种群多样性,对BSA算法的选择、Map映射机制以及种群更新策略进行改进,提出了四种改进的回溯搜索算法(iBSAs)。通过对三组实际算例进行计算,实验结果验证了所提出的各种改进算法的有效性。 展开更多
关键词 动态设施布局 遗传算法 回溯搜索算法 部分匹配映射交叉 自适应变异
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基于灰色关联和麻雀搜索算法的阶段性线损自适应快速预测方法
13
作者 陈俏玲 徐美霞 《计算技术与自动化》 2025年第3期183-188,共6页
由于输电线路内外环境特征冗余,若忽略了外环境特征对线损的影响,难以获取影响因子间的关联度,导致线损预测结果偏差较大。因此,提出了基于灰色关联和麻雀搜索算法的阶段性线损自适应快速预测方法。构建内环境以及外环境两种线损影响因... 由于输电线路内外环境特征冗余,若忽略了外环境特征对线损的影响,难以获取影响因子间的关联度,导致线损预测结果偏差较大。因此,提出了基于灰色关联和麻雀搜索算法的阶段性线损自适应快速预测方法。构建内环境以及外环境两种线损影响因子,采用灰色关联分析方法,通过计算数据列形态的灰色关联系数,得到每个影响因子的关联度,聚类解析阶段性的线损特征,引入麻雀搜索算法,实现自适应的快速线损预测。实验结果表明:所提方法应用后,线损电量与实际结果高度一致,预测结果准确度较高,满足了资源优化配置的现实需求。 展开更多
关键词 线损预测 灰色关联 麻雀搜索算法 阶段性预测 自适应快速预测 预测方法
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基于BM4D的即插即用层析SAR成像
14
作者 王琨 张冰尘 《电子技术应用》 2025年第10期117-122,共6页
层析合成孔径雷达是一种先进的三维遥感技术,通过引入先验模型能够提高成像质量。现有方法通过显式正则化算子约束重构过程,但其难以兼容非解析先验模型。将快速迭代收缩阈值算法(FISTA)与即插即用(PnP)框架相结合,在迭代过程中插入基... 层析合成孔径雷达是一种先进的三维遥感技术,通过引入先验模型能够提高成像质量。现有方法通过显式正则化算子约束重构过程,但其难以兼容非解析先验模型。将快速迭代收缩阈值算法(FISTA)与即插即用(PnP)框架相结合,在迭代过程中插入基于四维块匹配滤波(BM4D)的非解析插件,无需构建显式正则化算子即可将其用于层析成像特征增强。实验表明,所提框架具有快速收敛的优势,通过该框架引入的BM4D先验在针对具有复杂结构特征的目标成像时表现出优秀的性能,为非解析先验在层析成像中的应用提供了通用化解决方案。 展开更多
关键词 层析合成孔径雷达 即插即用 BM4D 特征增强 快速迭代收缩阈值算法
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自适应步长FISTA算法稀疏脉冲反褶积 被引量:13
15
作者 潘树林 闫柯 +2 位作者 李凌云 蒋从元 石林光 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期737-743,I0007,共8页
FISTA算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)采用线性搜索方法寻找最佳内部梯度的步长L,而线性搜索只能使L向增大的方向搜索,严重影响了FISTA算法的收敛性。为此,提出了一种基于自适应步长FISTA算法的稀疏脉冲反褶积方... FISTA算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm)采用线性搜索方法寻找最佳内部梯度的步长L,而线性搜索只能使L向增大的方向搜索,严重影响了FISTA算法的收敛性。为此,提出了一种基于自适应步长FISTA算法的稀疏脉冲反褶积方法,该方法在FISTA算法的基础上,通过在每一次迭代之前适当减小常数L,然后利用线性搜索的方式寻找最优的常数L,以达到自适应调整L的目的。为了使算法达到理论收敛,通过结合前、后两次的L,对传统FISTA算法的辅助序列进行修改,最终使整套算法在理论上得以收敛。理论模型与实际地震资料的处理、分析结果表明,所提方法具有更好的收敛性,能在不同信噪比下得到理想的反演结果,较常规FISTA算法具有更好的抗噪能力。 展开更多
关键词 稀疏脉冲反褶积 FISTA算法 线性搜索 自适应 收敛性
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一种快速的单模式匹配算法 被引量:15
16
作者 蔡晓妍 戴冠中 杨黎斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期45-46,81,共3页
在对Boyer-Moore(BM)算法及其改进的Tuned Boyer-Moore(TunedBM)算法进行分析的基础上,提出了一种更加快速的单模式匹配算法——NFS。该算法利用当前尝试中匹配失败字符的位置信息进行更大的尝试位置移动,使算法具有更高的效率。实验结... 在对Boyer-Moore(BM)算法及其改进的Tuned Boyer-Moore(TunedBM)算法进行分析的基础上,提出了一种更加快速的单模式匹配算法——NFS。该算法利用当前尝试中匹配失败字符的位置信息进行更大的尝试位置移动,使算法具有更高的效率。实验结果表明,NFS算法的性能优于同类的其他算法,特别是在模式长度较短的情况下,优势更为明显。 展开更多
关键词 模式匹配 BM算法 TunedBM算法 新的快速搜索算法
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一种基于相关的分层匹配与目标跟踪方法 被引量:8
17
作者 江泽涛 赵荣椿 黎明 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期670-675,共6页
提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小... 提出了一种基于相关的自适应阈值区域匹配、匹配区域分层加权和模板自适应更新的目标跟踪方法,该方法能在序列图像中自适应地寻找最佳的动态阈值与更新模板;采用区域分层加权后经相关图形分析及实验验证,能使相关的目标最佳匹配区域更小,匹配中心更加突出且易于匹配,从而缩小了匹配范围,提高了匹配精度。同时提出了一种区域分层快速搜索算法,该算法能较大地提高匹配速度。实验结果表明该方法匹配精度高、匹配速度快、能克服不同光强背景及噪声干扰等影响,具有较强的实用价值。 展开更多
关键词 信息处理技术 自适应阈值 分层加权 模板自适应更新 分层快速搜索
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基于MUSIC算法的宽带频谱感知 被引量:5
18
作者 赵知劲 张鹏 +1 位作者 尚俊娜 王海泉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期83-85,92,共4页
利用MUSIC算法进行宽带频谱感知时,主用户信号个数估计是关键问题。为此,提出一种动态门限搜索匹配的信号个数估计算法。利用信号子空间和噪声子空间的正交性动态调整门限,搜索与预设维度最匹配的信号个数作为最终的估计值。仿真结果表... 利用MUSIC算法进行宽带频谱感知时,主用户信号个数估计是关键问题。为此,提出一种动态门限搜索匹配的信号个数估计算法。利用信号子空间和噪声子空间的正交性动态调整门限,搜索与预设维度最匹配的信号个数作为最终的估计值。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法能准确估计信号个数,提高宽带频谱感知性能。 展开更多
关键词 宽带频谱感知 多重集采样 MUSIC算法 AIC MDL准则 动态门限搜索匹配算法 认知无线电
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基于改进多目标自适应遗传算法的机器人路径规划 被引量:17
19
作者 张铮 柯子鹏 +2 位作者 周嘉政 钱勤建 胡新宇 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第1期69-78,共10页
针对传统遗传算法收敛速度较慢、早熟,混合遗传算法复杂、耗时等不足,提出一种改进多目标自适应遗传算法。在初始化操作中,提出一种限制性均匀随机搜索算法结合中值插入算法初始化种群,通过均匀节点库随机生成节点,结合限制性步长控制... 针对传统遗传算法收敛速度较慢、早熟,混合遗传算法复杂、耗时等不足,提出一种改进多目标自适应遗传算法。在初始化操作中,提出一种限制性均匀随机搜索算法结合中值插入算法初始化种群,通过均匀节点库随机生成节点,结合限制性步长控制节点搜索范围,并建立限制性步长与产生初始种群长度的先验模型。改进了自适应交叉变异操作,通过平衡阈值缩小其计算复杂度。利用自适应进化操作进化判断,同时缩短种群进化停滞过程,结合贪心算法防止种群出现倒退现象。最后,采用删除操作,平滑最优路径。通过与传统遗传算法(GA)、蚁群遗传算法(ACO-GA)、麻雀搜索算法(SSA)对比实验,仿真结果表明,改进的自适应遗传算法效率高,以更少次数收敛,具有更好的迭代稳定性,同时降低了机器人能耗。 展开更多
关键词 平衡阈值 限制性均匀随机搜索 遗传算法 自适应进化 删除操作
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基于爬山法的快速图像匹配 被引量:3
20
作者 闫宇壮 王亦平 黄新生 《科技导报》 CAS CSCD 2008年第20期72-75,共4页
针对高速系统的应用需求,分析一种基于爬山法的快速图像匹配算法。文章首先通过分析NNPROD算法的相关度量曲面,设计了多个爬山者按照优先级依次爬山的启发式搜索算法,该算法能够保证全局最优。然后分析了进一步提高算法快速性的三种改... 针对高速系统的应用需求,分析一种基于爬山法的快速图像匹配算法。文章首先通过分析NNPROD算法的相关度量曲面,设计了多个爬山者按照优先级依次爬山的启发式搜索算法,该算法能够保证全局最优。然后分析了进一步提高算法快速性的三种改进方案:爬山步长的自适应调整、通过图像样本集来计算相关度、爬山与分层相结合的搜索策略。实验结果表明,爬山搜索算法性能优越。目前,该法已在实际系统中得到应用。 展开更多
关键词 爬山法 快速算法 分层搜索 图像匹配 NNPROD算法
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