2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一種新型的、基于迭代的進(jìn)化計(jì)算方法,是由美國(guó)社會(huì)心理學(xué)Kennedy和電氣工程師Eberhart在1995年共同提出,其基本思想是受他們?cè)缙趯?duì)鳥類群體行為研究結(jié)果的啟發(fā)。PSO算法具有概念簡(jiǎn)明、實(shí)現(xiàn)方便、參數(shù)設(shè)置少、收斂速度快等優(yōu)點(diǎn),近年來受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛的關(guān)注和研究。算法是非線性連續(xù)優(yōu)化問題、組合優(yōu)化問題、混合整數(shù)非線性優(yōu)化問題的有效優(yōu)化工具,目前已廣泛

2、應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模糊系統(tǒng)控制以及其他遺傳算法的應(yīng)用領(lǐng)域。在信號(hào)處理、模式識(shí)別、機(jī)器人活動(dòng)規(guī)劃、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、決策制定、工作調(diào)度、圖像分割、時(shí)頻分析等問題中的應(yīng)用亦均有報(bào)道。
   圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理的最基本的方法之一,它的主要目的有兩個(gè):—是改善圖像的視覺效果,提高圖像的清晰度;二是將圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合人眼觀察或計(jì)算機(jī)自動(dòng)分析的形式。本文在研究粒子群算法基礎(chǔ)之上,對(duì)算法提出兩方面的改進(jìn),并將改進(jìn)的AIPSO(Ad

3、aptive Inverse Panicle Swarm Optimization)算法應(yīng)用到灰度圖像自適應(yīng)的增強(qiáng)中。
   首先,本文闡述了數(shù)字圖像的一些基本概念、圖像增強(qiáng)的基本原理、方法和粒子群算法的基本思想,在此基礎(chǔ)之上,對(duì)算法提出了兩方面改進(jìn)。一方面:由于PSO算法迭代公式中權(quán)重對(duì)算法的收斂性具有重要作用,較大的收斂速度更快,有利于全局搜索,但不易得到精確的解;較小有利于局部搜索,能得到更為精確的解,但收斂速度慢。針對(duì)目

4、前普遍采用的權(quán)重隨迭代次數(shù)線性遞減的選取策略,本文提出一種新的粒子收斂程度評(píng)價(jià)體系,針對(duì)不同的體系下的粒子提出不同權(quán)重更新策略;另一方面,源于對(duì)人們學(xué)習(xí)生活中學(xué)習(xí)方式的思考,本文提出了一種“遠(yuǎn)離錯(cuò)誤”的種群迭代方式。在具體應(yīng)用中,同時(shí)構(gòu)建兩群,一個(gè)群按照PSO算法思想進(jìn)行更新,另一個(gè)群按照“遠(yuǎn)離錯(cuò)誤”的方式進(jìn)行位置更新,每次迭代后兩群相互交換相信,共同完成優(yōu)化任務(wù)。文章接下來將AIPSO算法應(yīng)用到測(cè)試函數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)當(dāng)中,對(duì)比PSO算法,

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