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题名多策略改进的蜣螂优化算法及其应用
被引量:3
- 1
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作者
郭琴
郑巧仙
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机构
湖北大学计算机与信息工程学院
湖北大学网络空间安全学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第4期930-946,共17页
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基金
国家自然科学基金(61803149)。
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文摘
蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法,与其他优化算法一样,DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先,改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接受程度,使其根据自身搜索能力动态变化,既提升了种群质量又保持了适应度高的个体的良好搜索能力;其次,融合麻雀搜索算法中的追随者位置更新机制对算法进行扰动,并用贪婪策略更新位置,提升了算法的收敛精度;最后,当算法陷入停滞时引入柯西高斯变异策略,提高了算法跳出局部最优解的能力。仿真实验基于20个基准测试函数和CEC2019测试函数,验证了3种改进策略的有效性,将所改进算法和对比算法的优化结果进行收敛性分析和Wilcoxon秩和检验,证明了MIDBO具有良好的寻优性能和鲁棒性。将MIDBO运用在汽车碰撞优化问题的求解上,进一步验证了MIDBO在求解实际工程问题中的有效性和可靠性。
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关键词
蜣螂优化算法
局部最优解
麻雀搜索算法
柯西高斯变异
汽车碰撞优化问题
Wilcoxon秩和检验
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Keywords
dung beetle optimization algorithm
local optimal solution
sparrow search algorithm
Cauchy gaussian variation
car collision optimization problems
Wilcoxon rank sum test
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名局部高斯均差变分保边图像平滑算法
- 2
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作者
周巍巍
高银
吴仪芳
李俊
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机构
兰州交通大学数理学院
中国科学院海西研究院泉州装备制造研究中心
中国科学院福建物质结构研究所
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期94-107,共14页
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基金
国家自然科学基金(62001452)
中国福建光电信息科学与技术创新实验室(闽都创新实验室)(2021ZZ116)
福州市科技计划项目(2022-ZD-001)资助。
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文摘
针对图像平滑过程中无法保留细节的问题,提出了基于局部高斯均差变分的保边图像平滑算法。首先,通过统计学分析建立局部高斯均差变分算子。其可以衡量局部梯度与高斯滤波处理后的梯度差异,区分结构和纹理。其次,构建局部高斯均差变分平滑模型,由稀疏求解得到初始平滑图像。最后,针对复杂纹理图像存在纹理残留的问题,提出孤立噪声去除模型。模型通过自适应窗口设定像素值,在不影响结构的前提下去除初始平滑图像中的纹理残留。通过主观、客观实验,与经典的算法对比,证明该算法有更高质量的平滑结果。评价指标整体提升了0.7%。通过压缩伪影去除、HDR色调映射、图像去雾和拉普拉斯金字塔加速的扩展实验,验证该算法在不同视觉任务上的适用性和效率可提升性。
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关键词
图像平滑
局部高斯均差变分
细节保持
孤立噪声
-
Keywords
image smoothing
local gaussian mean-difference variation
detail-preserving
isolated noise
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN01
[电子电信—物理电子学]
-
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题名基于LPP特征空间重构的故障检测策略
- 3
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作者
张成
赵丽颖
杨东昇
李元
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机构
沈阳化工大学理学院
沈阳化工大学技术过程故障诊断与安全性研究中心
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出处
《沈阳化工大学学报》
CAS
2023年第5期472-480,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61490701,61673279)
辽宁省自然科学基金项目(2019-MS-262)
辽宁省教育厅基金项目(LJ2019013)。
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文摘
针对多模态工业过程数据中存在方差差异显著的问题,提出了一种基于LPP特征空间重构的故障检测策略.首先,采用局部保持投影对过程数据进行降维处理,去除数据的冗余信息和噪声,降低计算复杂度;其次,将变分高斯混合模型应用于过程数据,确定操作模式的数量,并对每种模式下的数据进行聚类;再次,将每种模式下的数据利用所属模式的信息进行标准化处理,去除数据的多模态特征;最后,使用统计量T^(2)对过程进行监控.通过一个多模态数值例子和半导体蚀刻过程验证了所提方法的有效性.
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关键词
多模态故障检测
局部保持投影
变分高斯混合模型
标准化
半导体蚀刻过程
-
Keywords
multimode fault detection
locality preserving projections
variational bayesian gaussian mixture model
standardization
semiconductor etching
-
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名樽海鞘群行为启发的多机器人自主羽流寻源方法
- 4
-
-
作者
郭振宇
袁杰
马圣山
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机构
新疆大学电气工程学院
-
出处
《现代电子技术》
2023年第22期175-182,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62263031)
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C53)。
-
文摘
针对室内复杂的气流模式和湍流污染物扩散,提出一种基于改进樽海鞘群算法的多机器人室内自主羽流寻源方法。该方法受到樽海鞘行为模式的启发,根据机器人不同的羽流检测浓度设置弱感知机器人在食物源位置局部高斯变异,提高搜索行为的多样性,以降低领导者机器人的搜索盲区;同时为追随者机器人位置更新引入随机扰动策略,增强寻源机器人在室内动态羽流环境中的适应性,以提高机器人极值区域的逃逸能力。通过数值模拟和真实室内有障碍物场景测试所提方法的性能,模拟结果表明,相较于其他方法,当机器人数量由3个增加到10个时,所提方法的羽流寻源成功率提高6%~80%,效率提高0.16~1.5;真实场景中的实验结果显示,3台机器人的羽流寻源成功率为73.3%。该方法在室内复杂和动态气流环境中具有可行性和适用性。
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关键词
樽海鞘群算法
自主羽流寻源
移动机器人
弱感知
局部高斯变异
随机扰动策略
动态羽流环境
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Keywords
salp swarm algorithm
autonomous plume source-seeking
mobile robots
weak perception
local gaussian variation
random disturbance strategy
dynamic plume environment
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分类号
TN919.25-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名亚强非局域介质中的超高斯空间光孤子族研究
被引量:4
- 5
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作者
刘金龙
李海
陈金华
旷卫民
邓海东
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机构
华南农业大学理学院
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第8期1414-1417,共4页
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基金
华南农业大学校长基金(2006k004)资助
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文摘
研究了亚强非局域介质中超高斯光束的传播特性.运用变分法,对任意实对称响应函数泰勒级数展开取至四阶,得到了1 +1维亚强非局域非线性介质中光束传输的超高斯光束的近似分析解.分析结果表明:束宽解是椭圆雅可比双周期函数,相移、空间啁啾以及临界输入功率都正比于超高斯光束的阶数.提出了超高斯空间光孤子族模型和准方波形空间光孤子的实现可能性.
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关键词
非线性光学
超高斯空间光孤子族
变分法
亚强非局域非线性介质
-
Keywords
Nonlinear optical
Family of Super-gaussian spatial solitons
variational approach
Sub-strongly non-local nonlinear media
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分类号
O437
[机械工程—光学工程]
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-
题名基于变分贝叶斯的轴承故障诊断方法
被引量:14
- 6
-
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作者
王岩
罗倩
邓辉
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机构
北京信息科技大学信息与通信工程学院
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第11期323-327,共5页
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基金
促进高校内涵发展-信息与通信工程一级学科(5121911025)
北京市教委科研计划项目(201811232009)资助
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文摘
滚动轴承是旋转机械结构中常用的零件,如果发生故障,会造成极大的危害。随着大数据时代的到来,现代智能诊断方法已被广泛应用到轴承故障诊断中。针对目前智能诊断方法存在的问题,将统计模型引入轴承故障诊断中,提出了基于变分贝叶斯的轴承故障诊断方法。该方法对轴承振动信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量,并分别提取时域特征组成特征集,使用特征集训练产生基于变分贝叶斯的混合多维高斯分布模型,通过计算不同轴承故障的概率实现故障诊断。实验结果表明,所提方法的诊断正确率达到99.6%,与基于支持向量机的轴承诊断方法相比,在所组成的特征集上诊断正确率最高提升了39.6%。文中提出的方法能够全面且有效地诊断滚动轴承故障,对高维复杂的故障数据也有很好的诊断效果。
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关键词
变分贝叶斯
轴承故障诊断
局部特征尺度分解
高斯混合模型
-
Keywords
variational Bayes
Bearing fault diagnosis
local characteristic scale decomposition
gaussian mixture model
-
分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名基于轮廓波局部高斯模型与全变差的彩色滤波阵列插值
- 7
-
-
作者
丁丽媛
练秋生
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第4期1040-1042,1102,共4页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60772079)
河北省自然科学基金资助项目(F2010001294)
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文摘
彩色图像的彩色滤波阵列(CFA)插值是从单传感器数字相机通过CFA获得的采样图像中重构完整RGB图像的过程。针对Bayer格式图像提出了一种基于轮廓波局部高斯模型与全变差的彩色图像CFA插值算法。为进一步提高图像边缘插值质量,将图像梯度的稀疏性结合到图像插值过程中,并且图像梯度的稀疏性用彩色全变差(CTV)来衡量。实验结果表明,该算法比现有的图像插值算法在峰值信噪比与主观视觉效果两方面均有显著提高。
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关键词
彩色滤波阵列
插值
轮廓波
局部高斯模型
彩色全变差
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Keywords
Color Filter Array(CFA)
interpolation
contourlet
local gaussian model
Color Total variation(CTV)
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名全变分正则化非局部均值地震数据降噪
被引量:3
- 8
-
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作者
李晓璐
周亚同
何静飞
翁丽源
李书华
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机构
河北工业大学电子信息工程学院
天津市区第三烟草专卖局
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第6期1106-1110,共5页
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基金
国家自然科学基金(61801164)
河北省引进留学人员资助项目(CL201707)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018092)。
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文摘
在地震数据的采集中往往存在随机噪声,噪声会影响地震数据分析的准确性,针对地震数据中存在的高斯噪声,传统非局部均值降噪算法在对地震数据降噪后无法有效保持地震数据中的同相轴边缘。将全变分正则化非局部均值算法应用于地震数据降噪,通过计算噪声估计值,更新去抖动非局部均值算法的权值,将去抖动非局部均值降噪结果进行全变分正则化约束,得到最佳的地震数据降噪结果。在有效去除高斯噪声的同时,保留地震数据的同相轴边缘。通过在合成地震数据、海上叠前地震数据、陆上叠后地震数据上进行降噪实验,对比该算法与非局部均值算法、基于近邻法选择策略的非局部均值算法的峰值信噪比、均方误差、平均结构相似度,得出全变分正则化非局部均值降噪算法在有效降噪的同时,可以较完整地保留地震数据的同相轴边缘细节。
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关键词
地震数据降噪
全变分
正则化约束
非局部均值算法
高斯噪声
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Keywords
seismic data denoising
total variation
regularization constraints
non-local mean algorithm
gaussian noise
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
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题名几种图像去噪算法的对比分析
被引量:5
- 9
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作者
谭攀
姜超
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机构
[
信息工程大学地理空间信息学院
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出处
《测绘与空间地理信息》
2014年第7期39-42,共4页
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基金
国家863项目(2012AA7032031D)资助
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文摘
图像去噪作为一种重要的预处理手段,一直以来都是图像处理和计算机视觉领域的研究热点。去噪算法的难点在于去除噪声的同时尽可能保持原始信息的完整性。本文主要研究TV,BLS-GSM,NLM以及BM3D四种经典去噪算法的基本原理,并用模拟数据验证分析四种算法在图像去噪中的性能,实验证明,四种算法均能在保留图像细节的前提下很好的去除噪声,其中,BM3D算法在保证去噪质量的同时效率最高。
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关键词
图像去噪
总变分
高斯尺度混合
非局部均值
块匹配三维滤波
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Keywords
image denoising
total variation
gaussian scale mixtures
non-local means
block-matching and 3D filtering
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分类号
P2
[天文地球—测绘科学与技术]
TP75
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名强非局域非线性介质中的超高斯空间光孤子族
被引量:9
- 10
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作者
刘金龙
陈金华
李海
旷卫民
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机构
华南农业大学理学院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第7期1261-1265,共5页
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基金
江西省教育厅科技项目(赣教技字[2005]223号)资助课题
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文摘
运用变分法,对任意实对称响应函数泰勒级数展开取至二阶,得到了1+1维强非局域非线性介质中光束传输的超高斯光束的近似分析解,提出了超高斯空间光孤子族模型。分析结果表明:束宽解是三角函数型,相移、空间啁啾以及临界输入功率都正比于超高斯光束的阶数,束宽振荡周期不仅与介质材料有关,而且还与光束和相位因子的阶有关。提出了准方波形空间光孤子的可能性。
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关键词
非线性光学
超高斯空间光孤子族
变分法
强非局域非线性介质
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Keywords
nonlinear optics
family of super-gaussian spatial optical solitons
variational approach
non-local nonlinear media
-
分类号
O437
[机械工程—光学工程]
-
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题名自适应非局部3维全变分彩色图像去噪
被引量:2
- 11
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作者
李潇瑶
王炼红
周怡聪
章兢
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
澳门大学电脑与资讯科学系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2022年第12期3450-3460,共11页
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基金
国家重点研发计划资助(2019YFE0105300)
国家自然科学基金项目(61573299)
中国高校产学研创新基金重点项目(2019ITA01016)。
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文摘
目的许多彩色图像去噪算法未充分利用图像局部和非局部的相似性信息,并且忽略了真实噪声在彩色图像不同区域内分布的差异,对不同图像块和不同颜色通道都进行同等处理,导致去噪图像中同时出现过平滑和欠平滑现象。针对这些问题,本文提出一种自适应非局部3维全变分去噪算法。方法利用一个非局部3维全变分正则项获取彩色图像块内和块间的相似性信息,同时在优化模型的保真项内嵌入一个自适应权重矩阵,该权重矩阵可以根据每次迭代得到的中间去噪结果的剩余噪声来调整算法在每个图像块、每个颜色分量以及每次迭代中的去噪强度。结果通过不同的高斯噪声添加方式得到两个彩色噪声图像数据集。将本文算法与其他6个基于全变分的算法进行比较,采用峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity,SSIM)作为客观评价指标。相比于对比算法,本文算法在两个噪声图像数据集上的平均PSNR和SSIM分别提高了0.16~1.76 dB和0.12%~6.13%,并获得了更好的图像视觉效果。结论本文去噪算法不仅更好地兼顾了去噪与保边功能,而且提升了稳定性和鲁棒性,显示了在实际图像去噪中的应用潜力。
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关键词
彩色图像去噪
高斯噪声
非局部相似性
3维全变分
自适应权重
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Keywords
color image denoising
gaussian noise
non-local similarity
3D total variation
adaptive weight
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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