基于IAEPSO-IAWNN的高温低氧燃烧火焰稳定性识别

在对高温低氧燃烧条件下的煤粉火焰图像分析的基础上,提出了利用改进的自适应逃逸微粒群算法训练的改进的自适应小波神经网络对燃烧火焰的稳定性进行实时识别的算法。计算结果与实验数据基本吻合,说明该方法是可行的,可以用它对高温低氧技术下的燃烧稳定性进行识别。

双种群变异粒子群算法

利用变异机制可以增加遗传算法全局寻优能力的特性,结合惯性权值线性递减PSO算法具有较快收敛速度的优点,提出了一种双种群变异PSO算法,对该算法与其他PSO算法进行了比较,仿真结果表明其性能优越。

一种改进的Adaboost人脸检测方法

针对现有基于粒子群(PSO)策略的Adaboost人脸检测方法没有考虑到PSO容易陷入局部最优且后期收敛速度较慢的问题,提出一种改进的Adaboost人脸检测方法。该方法将自适应逃逸粒子群(AEPSO)引入传统Adaboost人脸检测中,利用粒子表达Haar-Like矩形特征,从而将特征选择和分类器构建转化为AEPSO问题进行解决。基于Matlab仿真实验的结果表明,改进后的方法具有较好的检测性能。