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Integration of uniform design and quantum-behaved particle swarm optimization to the robust design for a railway vehicle suspension system under different wheel conicities and wheel rolling radii 被引量:2
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作者 Yung-Chang Cheng Cheng-Kang Lee 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第5期963-980,共18页
This paper proposes a systematic method, integrating the uniform design (UD) of experiments and quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO), to solve the problem of a robust design for a railway vehicle suspens... This paper proposes a systematic method, integrating the uniform design (UD) of experiments and quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO), to solve the problem of a robust design for a railway vehicle suspension system. Based on the new nonlinear creep model derived from combining Hertz contact theory, Kalker's linear theory and a heuristic nonlinear creep model, the modeling and dynamic analysis of a 24 degree-of-freedom railway vehicle system were investigated. The Lyapunov indirect method was used to examine the effects of suspension parameters, wheel conicities and wheel rolling radii on critical hunting speeds. Generally, the critical hunting speeds of a vehicle system resulting from worn wheels with different wheel rolling radii are lower than those of a vehicle system having original wheels without different wheel rolling radii. Because of worn wheels, the critical hunting speed of a running railway vehicle substantially declines over the long term. For safety reasons, it is necessary to design the suspension system parameters to increase the robustness of the system and decrease the sensitive of wheel noises. By applying UD and QPSO, the nominal-the-best signal-to-noise ratio of the system was increased from -48.17 to -34.05 dB. The rate of improvement was 29.31%. This study has demonstrated that the integration of UD and QPSO can successfully reveal the optimal solution of suspension parameters for solving the robust design problem of a railway vehicle suspension system. 展开更多
关键词 Speed-dependent nonlinear creep model quantum-behaved particle swarm optimization Uniform design Wheel rolling radius Hunting stability
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A novel mapping algorithm for three-dimensional network on chip based on quantum-behaved particle swarm optimization 被引量:2
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作者 Cui HUANG Dakun ZHANG Guozhi SONG 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2017年第4期622-631,共10页
Mapping of three-dimensional network on chip is a key problem in the research of three-dimensional network on chip. The quality of the mapping algorithm used di- rectly affects the communication efficiency between IP ... Mapping of three-dimensional network on chip is a key problem in the research of three-dimensional network on chip. The quality of the mapping algorithm used di- rectly affects the communication efficiency between IP cores and plays an important role in the optimization of power consumption and throughput of the whole chip. In this paper, ba- sic concepts and related work of three-dimensional network on chip are introduced. Quantum-behaved particle swarm op- timization algorithm is applied to the mapping problem of three-dimensional network on chip for the first time. Sim- ulation results show that the mapping algorithm based on quantum-behaved particle swarm algorithm has faster con- vergence speed with much better optimization performance compared with the mapping algorithm based on particle swarm algorithm. It also can effectively reduce the power consumption of mapping of three-dimensional network on chip. 展开更多
关键词 three-dimensional network on chip mapping al-gorithm quantum-behaved particle swarm optimization al-gorithm particle swarm optimization algorithm low powerconsumption
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多场景下基于AHP-EWM的人体健康状态评估模型研究 被引量:1
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作者 火久元 王虹阳 +1 位作者 巨涛 胡军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期372-380,共9页
为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评... 为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评估模型。首先采集人体在运动、休息、工作/学习和娱乐等4种不同场景下的健康监测指标数据,构建相应的评估指标体系。然后分别根据评估指标计算出AHP和EWM权重,再采用量子粒子群优化(QPSO)算法对AHP和EWM中的主客观权重进行分配,以确保评价指标占比的客观性。最后通过模糊综合评价法对人体健康状态进行评估和量化,并利用实际监测数据对方法的可靠性和稳定性进行验证。实验结果表明,在4种场景下所提方法的综合得分分别为63.78、59.83、58.71和59.21,表明在不同场景下该模型都具有较好的准确性和稳定性。根据评估结果,对测试者的身体状态评价结果进行分析,并给出一些健康建议。所提模型可全面了解人体在不同场景下的健康状况,并为人们提供科学的健康指导,从而为健康管理和疾病预防提供科学依据。 展开更多
关键词 健康状态 多重场景 层次分析法 熵权法 量子粒子群优化算法 模糊综合评价法
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基于量子行为粒子群算法的舱室噪声监测点优化布置
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作者 郭强 时胜国 何辉辉 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1488-1496,共9页
针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,... 针对舱室噪声在线监测及声场预报问题,本文提出了一种基于量子行为粒子群算法的舱室内部声监测点优化布置方法。根据研究频段范围确定所需声腔模态阶数,计算全部备选监测点位置处各阶声腔模态的声场分布,采用模态置信矩阵作为目标函数,基于量子行为粒子群算法对监测点位置进行优化,获得优化布置方案。从声腔模态采样的正交性及内外声场响应的角度与其他测点布置方案进行了性能比较。研究表明:本文方法优化得到的测点布置方案采集声腔模态信息更全面,可有效提升舱室内声场的重建精度和基于舱室内声场监测的水下辐射噪声预报精度。 展开更多
关键词 测点优化布置 舱室噪声在线监测 量子行为粒子群算法 声腔模态 模态置信矩阵 水下辐射噪声预报 声场预报 声激励
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Automatic Image Inspection of Fabric Defects Based on Optimal Gabor Filter
5
作者 尉苗苗 李岳阳 +1 位作者 蒋高明 丛洪莲 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2016年第4期545-548,共4页
An effective method for automatic image inspection of fabric defects is presented. The proposed method relies on a tuned 2D-Gabor filter and quantum-behaved particle swarm optimization( QPSO) algorithm. The proposed m... An effective method for automatic image inspection of fabric defects is presented. The proposed method relies on a tuned 2D-Gabor filter and quantum-behaved particle swarm optimization( QPSO) algorithm. The proposed method consists of two main steps:( 1) training and( 2) image inspection. In the image training process,the parameters of the 2D-Gabor filters can be tuned by QPSO algorithm to match with the texture features of a defect-free template. In the inspection process, each sample image under inspection is convoluted with the selected optimized Gabor filter.Then a simple thresholding scheme is applied to generating a binary segmented result. The performance of the proposed scheme is evaluated by using a standard fabric defects database from Cotton Incorporated. Good experimental results demonstrate the efficiency of proposed method. To further evaluate the performance of the proposed method,a real time test is performed based on an on-line defect detection system. The real time test results further demonstrate the effectiveness, stability and robustness of the proposed method,which is suitable for industrial production. 展开更多
关键词 fabric defect detection optimal Gabor filter quantum-behaved particle swarm optimization(QPSO) algorithm image segmentation
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基于改进LFQPSO优化MRVM的轴向柱塞泵故障诊断 被引量:1
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作者 姜万录 马骏 +3 位作者 岳毅 武祥 杨旭康 张淑清 《机床与液压》 北大核心 2023年第5期202-211,共10页
针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为... 针对传统粒子群优化算法以准确率或误判率作为适应度函数耗时长和轴向柱塞泵故障机制较为复杂的问题,提出一种基于改进适应度函数的Lévy飞行量子粒子群优化(QPSO)多分类相关向量机(MRVM)的轴向柱塞泵概率性智能软状态判别方法。为了克服人为设定核参数不精确、效率低等缺点,采用基于Lévy飞行的QPSO搜索MRVM的最优核参数;为了缩短寻优时间,将样本间余弦相似度作为寻优算法的适应度函数,并利用UCI机器学习标准数据集进行仿真来验证改进后优化方法的有效性及优越性;采集柱塞泵不同故障状态的数据,提取时频域和时域特征,输入到优化后的MRVM中,进行训练及测试。实验结果表明:所提方法可以有效提高故障诊断的准确率及诊断效率,同时能够实现软分类,即以概率形式输出诊断结果,能够为设备检修及维护提供可靠且符合实际的故障信息。 展开更多
关键词 相关向量机 Lévy飞行策略 量子粒子群优化 故障诊断 轴向柱塞泵
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BP神经网络结合粒子群优化卡尔曼滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法 被引量:9
7
作者 万芯炜 王晶 +3 位作者 杨辉 李毅 张远再 王路 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期556-565,共10页
针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差相对较大、影响其精度这一问题,提出一种基于BP神经网络结合具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法优化卡尔曼滤波(KF)的补偿方法。采集MEMS陀螺和转台数据作为样本,采用BP神经网络进行训练,建立误差模... 针对微机电系统(MEMS)陀螺仪随机误差相对较大、影响其精度这一问题,提出一种基于BP神经网络结合具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法优化卡尔曼滤波(KF)的补偿方法。采集MEMS陀螺和转台数据作为样本,采用BP神经网络进行训练,建立误差模型;利用训练好的模型对MEMS陀螺进行误差补偿;利用QPSO算法优化KF,以达到更好的降噪效果。实验结果表明,该方法较BP神经网络优化KF、QPSO优化KF与变分模态分解结合小波阈值去噪等方法去噪处理后的平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)更小,具有更好的降噪效果。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 BP神经网络 量子粒子群优化 卡尔曼滤波
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基于量子粒子群优化的多波束卫星联合资源分配算法 被引量:1
8
作者 高威 王磊 瞿连政 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期868-873,879,共7页
当使用元启发式算法求解多波束卫星联合资源分配问题时,时延约束和容量约束会导致计算复杂度增大,且算法难以收敛。对此,通过在目标函数中引入惩罚机制,在无效解的目标函数值加入了惩罚值,使得算法的优化解自适应地满足这两个约束。在... 当使用元启发式算法求解多波束卫星联合资源分配问题时,时延约束和容量约束会导致计算复杂度增大,且算法难以收敛。对此,通过在目标函数中引入惩罚机制,在无效解的目标函数值加入了惩罚值,使得算法的优化解自适应地满足这两个约束。在此基础上,提出了基于量子粒子群优化的联合资源分配算法。仿真结果表明,惩罚策略的引入解决了应用元启发式算法时,难以处理时延约束和容量约束的问题,而带有惩罚机制的量子粒子群算法在分配公平性指数、总系统容量上均优于已有联合分配算法。 展开更多
关键词 多波束卫星 联合资源分配 量子粒子群优化 惩罚策略 约束处理
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基于双策略协同进化的QPSO算法及其应用 被引量:2
9
作者 何光 卢小丽 李高西 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期418-423,共6页
为更好地提升量子粒子群优化算法(QPSO)的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法(DSQPSO)。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种... 为更好地提升量子粒子群优化算法(QPSO)的局部挖掘和全局搜索能力,提出了一种改进的QPSO算法(DSQPSO)。在改进算法中引入了双策略协同进化的思路调整粒子的位置更新公式。为充分体现个体粒子挖掘的优势和群体共同引导的特点,提出了两种吸引点构造的思路,做到个体和种群更好地融合以及信息的互通;分别考虑了最优平均位置与全局最优和粒子的历史最优之间的联系,对粒子搜索范围作出了重新定义;此外,在迭代过程中,借助随机扰动机制对全局最优位置进行调整,以保持种群的多样性。通过18个测试函数将DSQPSO算法与PSO、QPSO、RQPSO和LQPSO四种算法在收敛精度和鲁棒性方面进行对比;进而在两个具体的工程优化问题上,应用改进算法与八个智能算法进行了寻优结果比较。实验表明DSQPSO算法无论在基准测试中还是在工程应用上,其计算精度和收敛效果均有明显优势。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 协同进化 局部吸引点 最优平均位置 工程应用
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基于弹性网正则化的电化学阻抗谱弛豫时间分布重构方法的研究
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作者 郑群 魏旭钊 +2 位作者 董乐贤 张纪豪 雷励斌 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4979-4987,共9页
电化学阻抗谱(EIS)在燃料电池和二次电池研究中有广泛的应用,弛豫时间分布(DRT)是一种新型和高效的EIS解析技术,其具有不依赖于先验知识和分辨率高等优点。但DRT函数的重构过程是一个反问题求解过程,并存在不适定问题。针对上述难题,提... 电化学阻抗谱(EIS)在燃料电池和二次电池研究中有广泛的应用,弛豫时间分布(DRT)是一种新型和高效的EIS解析技术,其具有不依赖于先验知识和分辨率高等优点。但DRT函数的重构过程是一个反问题求解过程,并存在不适定问题。针对上述难题,提出一种结合弹性网正则化和量子粒子群算法的DRT函数重构方法,其中弹性网正则化可有效解决不适定问题,而量子粒子群算法可以合理选择弹性网正则化的参数(正则化因子和混合系数),避免了人工选择参数的问题。分别采用等效电路的EIS、包含噪声的等效电路EIS和实验测量的EIS,考察所开发DRT重构方法的可靠性。研究结果表明:所开发的DRT重构方法在上述三种情况下均可以重构出高质量DRT函数。 展开更多
关键词 电化学阻抗谱 弛豫时间分布 燃料电池 弹性网正则化 量子粒子群算法
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改进量子粒子群算法在水电站群优化调度中的应用 被引量:26
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作者 冯仲恺 廖胜利 +3 位作者 牛文静 申建建 程春田 李泽宏 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期413-422,共10页
针对量子粒子群算法求解水电站群优化调度问题存在的早熟收敛、寻优能力欠佳等缺陷,从种群初始化、进化和变异等方面提出了改进量子粒子群算法。该方法引入混沌搜索增强初始种群质量;通过加权更新种群最优位置中心改善种群进化模式并提... 针对量子粒子群算法求解水电站群优化调度问题存在的早熟收敛、寻优能力欠佳等缺陷,从种群初始化、进化和变异等方面提出了改进量子粒子群算法。该方法引入混沌搜索增强初始种群质量;通过加权更新种群最优位置中心改善种群进化模式并提升收敛速度;利用邻域变异搜索增加种群多样性避免早熟收敛。同时依据问题特点设计了矩阵实数编码方式与复杂约束处理方法。乌江梯级综合对比分析表明所提方法能切实保证快速获得高质量优化调度结果,有效提高梯级水能利用率,如长序列模拟调度较逐步优化算法分别减少8.9%的弃水和72.3%的耗时,是一种适用于大规模水电站群优化调度的高效实用方法。 展开更多
关键词 量子粒子群 水电站群 优化调度 混沌 进化模式 变异
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结合量子粒子群算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法 被引量:46
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作者 韩鹏 李银红 +3 位作者 何璇 付元欢 游昊 李本瑜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期101-108,共8页
光伏阵列在局部阴影时的P-U曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒... 光伏阵列在局部阴影时的P-U曲线呈现多峰特性,需要设计光伏多峰最大功率点跟踪方法,以实现光伏发电最大功率输出,提高光伏发电效率。相比粒子群优化算法,量子粒子群优化算法具有收敛速度更快和全局收敛性等优势。提出了一种基于量子粒子群优化算法的光伏多峰最大功率点跟踪改进方法。该方法采用量子粒子群优化算法实现最大功率点的全局搜索;根据光伏阵列在局部阴影时P-U曲线上功率极值点的分布特点初始化种群中的粒子总数及其电压;并根据量子粒子群优化算法收敛时粒子自身最优位置的特点,提出了更适合光伏多峰最大功率点跟踪的收敛判据。仿真测试表明,提出的改进方法能够快速有效地实现光伏多峰最大功率点跟踪,收敛速度更快,避免了不收敛的问题,且具有应对光照情况变化的能力,提高了局部阴影时光伏发电的效率。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 粒子群优化算法 量子粒子群优化算法
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计及高压配电网负荷转供的城市220 kV片区电网供电能力分析 被引量:52
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作者 张曦 刘友波 +3 位作者 吕林 金勇 刘俊勇 刘若凡 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1612-1618,共7页
传统220 kV片区电网供电能力分析方法往往将电网分离出来单独计算,忽略了片区间110 k V高压配电网重构对潜在供电能力的挖掘作用,因此提出计及高压配电网转供能力的220 k V片区电网供电能力计算模型,在传统供电能力分析模型的基础上加... 传统220 kV片区电网供电能力分析方法往往将电网分离出来单独计算,忽略了片区间110 k V高压配电网重构对潜在供电能力的挖掘作用,因此提出计及高压配电网转供能力的220 k V片区电网供电能力计算模型,在传统供电能力分析模型的基础上加入片区间高压配电网重构模型,利用网络重构来疏导220 k V片区电网间的潮流分布,挖掘潜在供电空间。其次构建适用于110 kV高压配电网负荷转供的重构模型,根据其拓扑特点抽象出变电单元及变电单元组的简化模型,筛选变电单元组拓扑状态,保留可行解,进而构建基于变电单元组可行状态选择的转供模型。以单元组可行拓扑状态选择变量代替传统开关0-1状态建模,有效降低问题求解维度,节约计算时间,适用于在线分析。以某城市220 k V片区电网算例进行仿真,结果表明计及高压配电网重构的多片区整体供电能力要高于单独计算每个区的供电能力总和,片区间通过高压配电网重构使得网络供电能力得到更充分的挖掘和利用,进一步提升资产利用率。 展开更多
关键词 城市电网 供电能力 变电单元 量子粒子群算法
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具有量子行为的粒子群优化算法的参数选择 被引量:19
14
作者 康燕 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第23期40-42,共3页
Sun等人从量子力学的角度提出了具有量子行为的粒子群优化算法,它在搜索能力上优于传统的PSO算法,自适应参数的数目也比之较少。集中讨论了应用QPSO如何选择自适应参数的问题。介绍了QPSO算法,给出了随机模拟的实验结果,从而看到了参数... Sun等人从量子力学的角度提出了具有量子行为的粒子群优化算法,它在搜索能力上优于传统的PSO算法,自适应参数的数目也比之较少。集中讨论了应用QPSO如何选择自适应参数的问题。介绍了QPSO算法,给出了随机模拟的实验结果,从而看到了参数值的选择如何影响粒子在QPSO中的收敛。最后,介绍了两种自适应参数控制方法和标准测试函数的实验结果。 展开更多
关键词 优化 进化计算 粒子群 量子行为
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基于混沌量子粒子群算法的含风电场电力系统实时调度 被引量:28
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作者 王魁 张步涵 +1 位作者 周杨 李俊芳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第22期141-146,共6页
分析了大规模风电给电力系统实时调度所带来的若干问题,依据节能减排原则,以消纳风电最大化和火电机组一次能源消耗最小化为双重目标,建立了含大规模风电的实时调度模型。在量子粒子群算法基础上加入混沌初始化和混沌扰动,形成混沌量子... 分析了大规模风电给电力系统实时调度所带来的若干问题,依据节能减排原则,以消纳风电最大化和火电机组一次能源消耗最小化为双重目标,建立了含大规模风电的实时调度模型。在量子粒子群算法基础上加入混沌初始化和混沌扰动,形成混沌量子粒子群优化算法。基于修改的IEEE-118节点系统进行仿真计算,结果表明:建立的模型能在最大程度消纳风电的前提下,最大限度地减少一次能源消耗,达到节能减排的目的;采用的算法计算速度快、收敛性能好,满足实时性的要求。 展开更多
关键词 混沌量子粒子群优化算法 风电场 实时调度 风电消纳
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基于量子粒子群算法的Ostu图像阈值分割 被引量:14
16
作者 冯斌 王璋 孙俊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第13期3429-3431,3434,共4页
二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得... 二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值。结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Ostu方法的实时应用。 展开更多
关键词 图像分割 二维Ostu方法 优化 粒子群算法 量子粒子群算法
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基于量子粒子群算法求解整数规划 被引量:17
17
作者 刘静 须文波 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期79-81,105,共4页
通过引入量子行为来增强粒子的全局收敛能力,提出了量子粒子群优化算法(QPSO),并用于求解整数规划问题。测试函数的仿真结果表明,通过适当的参数设置,并将每次迭代所生成的实数值截至整数值后进行下一次迭代,可以保证QPSO算法求解的精度... 通过引入量子行为来增强粒子的全局收敛能力,提出了量子粒子群优化算法(QPSO),并用于求解整数规划问题。测试函数的仿真结果表明,通过适当的参数设置,并将每次迭代所生成的实数值截至整数值后进行下一次迭代,可以保证QPSO算法求解的精度,提高收敛速度且能有效避免早熟。 展开更多
关键词 粒子群算法 量子粒子群算法 整数规划
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侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法 被引量:13
18
作者 赵建虎 王晓 +2 位作者 张红梅 胡俊 简晓敏 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期935-942,951,共9页
针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;... 针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 侧扫声呐图像 中性集合 量子粒子群算法 图像分割
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一种求解多峰函数优化问题的量子行为粒子群算法 被引量:15
19
作者 赵吉 孙俊 须文波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期2956-2960,共5页
介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此,在QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜... 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此,在QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索,从而保证每个峰值都有同等机会被找到,因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,基于物种形成的QPSO算法可以尽可能多地找到峰值点,峰值收敛性能优于PSO。 展开更多
关键词 量子行为粒子群算法 粒子群算法 物种形成策略 多峰寻优
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QPSO算法求解无约束多目标优化问题 被引量:7
20
作者 管芳景 须文波 +1 位作者 孙俊 张春燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第14期3285-3287,3290,共4页
在分析了用基于目标加权的PSO算法(WAPSO)的基础上,研究了利用基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)来解决多目标优化问题。提出了基于目标加权的QPSO算法(WAQPSO),利用WAQPSO算法解决无约束的多目标优化问题,通过典型的多目标测试函数实... 在分析了用基于目标加权的PSO算法(WAPSO)的基础上,研究了利用基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)来解决多目标优化问题。提出了基于目标加权的QPSO算法(WAQPSO),利用WAQPSO算法解决无约束的多目标优化问题,通过典型的多目标测试函数实验,验证了该算法解决无约束多目标问题的有效性。 展开更多
关键词 粒子群优化(PSO) 目标加权 多目标优化 无约束优化 具有量子行为的微粒群优化算法
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