一种高效的胞元光谱纽介堡模型胞元搜索算法

采用训练样本排序框定初始胞元、差异优先搜索最优胞元和初始胞元再扩大方法,建立了CYNSN模型的胞元搜索算法。实验结果表明,CYNSN模型胞元搜索算法能使CYNSN反向模型在色度和光谱反射率上实现高精度复制,和已有的CYNSN模型相比,胞元搜索算法不仅保持了CYNSN模型的精度,而且效率提高了10倍。

基于胞元搜索的显示器颜色特征化模型

为提高显示器颜色转换模型的精度,提出了一种基于胞元搜索的四面体插值特征化模型。该模型首先对查找表数据进行胞元划分,通过胞元搜索的方法,找到目标颜色所属的立方体子空间,然后运用四面体反向插值,实现颜色从CIE Lab空间到RGB空间的转换。检测样本的试验数据表明:所提模型的预测精度较高,平均色差达到0.95 CIE Lab色差单位,94%的样本色差值小于3 CIE Lab色差单位。新模型的数据结果优于已有文献算法的,因而,所提颜色特征化模型可实现显示器颜色空间的准确转换。

基于元胞聚焦搜索的移动机器人路径规划方法

针对移动机器人路径规划存在的问题,结合元胞聚焦搜索算法建立一种移动机器人路径规划方法。首先,该方法利用人工势场法对移动路径进行规划,建立了移动环境的生成指标和评价参数,并利用元胞聚焦搜索算法对路径实施优化。最后使用仿真实验,深入研究影响此方法的关键因素。与其他算法相对比,实验结果表明该方法具有更好的精确度和有效性。