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基于改进藤壶优化算法的森林冠层图像分割 被引量:2
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作者 赵晓寒 朱良宽 黄建平 《森林工程》 北大核心 2023年第6期134-146,共13页
为解决森林冠层图像因结构复杂,提取时受光照不均的影响而导致分割精度低的问题,采用一种基于自适应调整策略的混沌藤壶交配优化算法(Chaotic Adaptive Barnacle Mating Optimization,CABMO)的森林冠层图像分割方法。首先采用Logistic... 为解决森林冠层图像因结构复杂,提取时受光照不均的影响而导致分割精度低的问题,采用一种基于自适应调整策略的混沌藤壶交配优化算法(Chaotic Adaptive Barnacle Mating Optimization,CABMO)的森林冠层图像分割方法。首先采用Logistic混沌映射初始化藤壶种群以提高算法的探索能力;然后设计非线性递增阴茎系数使探索和开发之间更平衡;最后将Kapur熵作为适应度函数,利用CABMO算法选取适应度函数的最优值,降低复杂度的同时,加强阈值的搜索效率。为验证CABMO算法在森林冠层图像分割上的有效性,以适应度值、峰值信噪比值(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、特征相似性指数测试值(feature similarity index mersure,FSIM)和计算时间作为性能指标来评估分割效果。研究结果表明,在适应度值、PSNR值和FSIM值上CABMO算法分别以100%、99%、97.9%的占比优于对比算法,在计算时间上100%优于基本藤壶交配优化算法(Barnacle Mating Optimization,BMO)。结果表明,CABMO算法在提高森林冠层图像分割精度的同时也获得了更高质量的分割图像。 展开更多
关键词 森林冠层图像 Kapur熵 藤壶交配优化算法 LOGISTIC混沌映射 非线性递增阴茎系数
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改进藤壶配尾优化算法求解高维连续优化问题
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作者 赵世杰 张天然 +1 位作者 马世林 王梦晨 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期823-832,共10页
为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着... 为增强藤壶配尾优化算法(barnacles mating optimizer,BMO)的全局探索性能和局部寻优精度,融合藤壶幼虫的沉降附着行为与正反向递减铸型策略提出一种改进藤壶配尾优化算法(improved BMO,IBMO)并将其用于求解高维连续优化问题。沉降附着行为模型受自然界藤壶幼虫随潮浮游、螺旋沉降的行为启发所构建,以增加种群多样性并改善算法的全局探索性能。正反向递减铸型策略借鉴反向学习思想并融入递减调控机制修正传统藤壶优化算法的精子铸型过程,以扩增种群的局部搜索域并改善算法的局部开采性能。实验结果表明,两种策略可分别有效改善藤壶优化算法的全局探索和局部开采性能;同时,所提IBMO算法相较于其他新近智能算法则表现出更高收敛精度、更强算法稳健性和良好高维适用性等。 展开更多
关键词 智能优化算法 藤壶优化算法 沉降附着行为 正反向递减铸型策略 局部极值规避 高维函数优化 全局寻优 收敛精度
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