反积型信息熵及其在图像分割中的应用

为提高信息熵的计算速度及提升基于信息熵的信息处理效率,提出了一种反积型信息熵。首先,给出其定义,分析并证明其相关性质;然后,从数学理论上证明了其与香农熵的一致性;最后,将反积型信息熵在基于二维阈值最大熵值图像分割算法中进行了应用。结果表明:与基于香农熵的二维阈值分割效果相比,基于反积型信息熵的二维阈值分割效果更佳,可有效节约计算时间,且具有很强的实用性。     

基于遗传算法的二维最大熵图像分割算法

二维最大熵图像分割算法充分利用了图像象素的灰度分布信息和各象素间的空间相关信息 ,因此具有很好的分割效果。但该算法的计算复杂度高、计算时间长。为解决这一问题 ,本文提出了一种基于遗传算法的二维最大熵法。该算法充分利用遗传算法的特点 ,极大地减少了计算量和存储空间。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。     

基于量子免疫遗传算法的火力分配优化问题

针对传统方法在解决火力分配优化问题时存在迭代次数多、收敛速度慢、易陷入局部极值等不足,将免疫遗传算法中的免疫克隆、免疫记忆、免疫平衡机制引入到量子遗传算法中,利用求解问题的先验知识和局部最优解信息来改善和优化量子遗传算法的性能,提高了算法的收敛精度、收敛速度和稳定性。在分析问题背景和算法实现过程的基础上,通过实例仿真,模拟了不同容量的抗体记忆库对算法性能的影响,对比了普通遗传算法、量子遗传算法、免疫遗传算法以及文中所提及的量子免疫遗传算法在解决火力分配优化问题上的不同优化效果,结果表明:该方法在解决火力分配问题时,可以有效克服早熟现象,具有收敛速度较快、稳定性较好的特性。     

结合分割和改进SIFT的不同波段SAR图像配准

针对不同波段SAR图像配准问题,提出一种结合阈值分割和改进SIFT描述子的配准方法。该方法首先基于改进的二维交叉熵进行图像分割,通过形态学处理获得图像的稳定区域;然后利用Sobel算子改进特征点梯度幅值和方向的计算,并通过优化的梯度位置方向直方图(GLOH)特征生成新的关键点描述子;最后采用距离比和快速抽样一致(FSC)算法获得最佳匹配点对,完成图像配准。实验结果表明,该方法在提升算法效率的同时,可以获得较高的配准精度。     

基于DDE改进蝙蝠算法的动态火力分配方法

针对动态火力分配算法耗时长,而传统的蝙蝠算法寻优精度不高等问题,提出了一种基于动态差分改进的蝙蝠算法。该算法首先通过放宽部分约束条件加快生成初始解,然后将动态差分进化算法中的差分变异机制融入到蝙蝠算法中,再利用惩罚函数确保生成的解满足约束条件,最后利用蝙蝠种群进行解的迭代寻优。仿真结果表明,与蝙蝠算法、遗传算法、粒子群算法相比,改进的算法有较高的收敛精度和较快的收敛速率,且更适合应用在较大规模的火力分配问题中。     

改进粒子群算法的舰载武器目标分配

针对舰载火力打击中的武器目标分配问题,设计了一种改善的混合粒子群优化算法来求解。对粒子更新速度的最大值进行线性递减,使得前期加强全局寻优能力,后阶段提高收敛能力;采用异步变化的学习因子,以及基于正切函数的惯性权重改进法来解决全局搜索能力与收敛精度之间的矛盾;引进了遗传算法中的杂交算子并采取模拟退火思想更新粒子,避免得到局部最优解。仿真结果显示,设计的算法能有效适宜地求解武器目标分配问题。     

分形约束二维Otsu红外图像分割方法

提出了一种分形约束Otsu阈值分割算法。该方法结合图像的灰度分布和像素间空间分形纹理信息,在二维类间方差准则取最大值时得到一个二维分割阈值,从而实现红外图像的自适应分割。将该方法应用到低对比度、低信噪比、边缘模糊的红外图像分割中,并与传统的二维Otsu分割方法作了比较。结果表明,该方法在分割效果和抗噪能力等方面均得到了明显的改善。     

基于边缘重叠的图像全自动拼接技术

针对现有图像拼接方法的缺点提出一种全自动图像拼接算法,该算法综合考虑了图像拼接的精度和速度.利用迭代法自动求得图像的最佳分割阈值,二值化原始图像,经过标记、筛选等处理后快速提取出边缘重叠图像匹配过程中所需的特征模板.通过提取出的特征模板利用基于灰度的方法确定图像的最佳拼接线,从而实现图像正确、平滑的无缝拼接.实验结果证明了该算法的有效性.     

神经网络在某交流伺服系统建模中的应用

针对某交流伺服系统的模型辨识问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络的辨识方法.BP神经网络在非线性系统的辨识中已得到了广泛的使用,但是其存在易陷入局部极小值和对网络结构初值要求高等缺点.根据遗传算法具有全局寻优的特点,先用遗传算法优化得到神经网络权值和阈值的初值,再由BP算法进行局部寻优.辨识结果表明,该算法辨识精度高、收敛速度快.     

基于改进量子遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于改进量子遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法——改进的量子遗传算法(IQGA)。其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。IQGA不仅收敛速度快,还可以改变基本遗传算法(GA)的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在的未成熟收敛问题。仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制。     

非线性最小二乘定位问题的全局收敛解法

将全局收敛策略与牛顿法相结合,得到了对初值不敏感的迭代算法.将该算法应用于非线性最小二乘目标定位中,在初值受测量误差影响而估计不准的情况下,可以通过迭代得到精度更高的解.推导了应用于双基地二维目标定位情况下的全局收敛牛顿法.     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。     

一种TM遥感影像的分割算法

从多分辨率分析角度分析图像分割概念,研究已有的图像分割方法,阐述基于二进小波变换的多分辨率分析原理,采取由粗到细的控制策略,有效地选取最优分割阈值,从而实现对TM遥感影像的分割,实验结果表明该算法对复杂遥感影像分割是有效的。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

基于方位和线谱频移的TMA新算法

提出了一种基于方位和线谱频移序列的目标运动分析新算法,解决了方位序列估计器工作点漂移方法中初始方位漂移角度较难确定的问题;提出了一种新的多普勒频移匹配估计器,不需要预先提取目标线谱即可估计目标运动参数,并且有效地加快了目标运动参数解算的收敛速度.海上实验数据处理结果表明该算法较以往同类算法在收敛速度和解算精度等性能上有明显改进.     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

一种利用精英保留改进的量子遗传算法

针对量子遗传算法的"早熟"现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很好的寻优能力。     

基于区域分割的光学显微结核杆菌图像分割算法*

为了提高结核杆菌目标的分割精度,本文提出了一种基于区域级的光学显微结核杆菌图像分割算法。首先,通过顶帽-底帽变换增强彩色图像对比度,然后融合图像局部特征和全局信息计算图像梯度,在此基础上利用分水岭算法实现对图像的初始分割;对分割区域采用相邻区域最大相似度准则进行合并,从而得到完整的目标区域;最后根据结核杆菌图像的特点,通过分析结核杆菌目标区域的颜色特性,采用多阈值分割的方法滤除区域中的杂质,实现对结核杆菌目标的分割。实验结果表明,本算法可以分割出目标对比度低以及饱和度过低的结核杆菌目标,并且对不同染色背景的图像均能取得较好的分割结果。     

基于复杂背景的图像分割算法

针对圆柱形钢棒在线计数特定的复杂背景提出了基于双阈值结合数学形态学运算的分割算法。首先分别根据2个阈值进行分割得到2幅二值图像,然后根据目标是圆形以及其大致位置等先验知识分别对2幅图进行腐蚀,开启,闭合等数学形态学运算,最后将高阈值分割得到的图像中的边界信息叠加到低阈值分割得到的图像中。实验结果表明,本方法作为本系统的图像预处理是有效的。     

协同反潜指控决策建模及优化研究

介绍了多目标优化模型.建立了协同反潜作战中目标威胁度和射击有利度模型,将遗传算法引入到指控决策优化过程中.设计了基于遗传算法的指控决策优化算法,并对算法作了适应度值乘幂变换和保存最优个体策略方面的改进.以编队协同防御为例,得到了未改进的遗传算法和改进的遗传算法的优化结果,并对两种方法的优化效果进行了比较,比较结果表明:无论是从算法的收敛速度还是寻优率方面,做过改进的算法都较未改进的算法优越.通过选择不同的初始种群进行多次试验的方法,验证了优化结果的正确性.