1樓：
影象分割是影象理解的基礎,也是影象分析的關鍵步驟。資料顯示,在分割過程中使用的先驗知識越多,演算法的精度越高,分割能力越強,但分割的速度變慢。本文針對影象閾值分割的魯棒性及分割速度問題,研究基於影象灰度閾值的快速分割技術和方法。
主要工作為綜合利用灰色理論、小波變換、模糊理論、模式識別、熵及直方圖等概念,構造新的閾值分割模型,提高分割質量;另一方面,採用20世紀我國學者開始關注的群體智慧演算法,通過其高效、並行尋優能力來優化分割模型,提高分割速度。 主要研究成果包括: (1)將遺傳演算法、小波變換、影象二維熵和灰色理論相結合,提出一種基於二維灰熵模型的快速sar影象分割方法。
理論分析和實驗結果表明,與傳統abutaleb分割方法相比,該方法魯棒性好且分割速度明顯加快。 (2)將tsallis熵運用到影象閾值分割,利用粒子群優化演算法的並行尋優能力,提出一種基於灰色tsallis熵的sar影象快速分割方法。該方法較傳統的影象分割方法更具靈活性,且分割速度較快。
(3)將模糊理論與狄色關聯分析理論相結合,提出一種基於灰色模糊熵的sar影象快速分割方法。該方法彌補了傳統模糊分割方法對噪聲敏感的缺陷,魯棒性增強,而且經粒子群優化演算法的優化後,分割速度提高。 (4)研究了模式識別理論中的fisher判別準則函式,並以之作為影象閾值的選取準則,提出基於fisher準則和灰色後處理的快速影象分割方法。
該方法一方面降低了邊界區域資訊對分割結果的影響,一方面藉助粒子群優化演算法提高了閾值的搜尋速度,減少了分割時間。
粒子群演算法中的適應度
2樓：匿名使用者
它的適應度就是指目標函式的值。一般來說，目票函式的選擇由具體問題來決定，假如是揹包問題，適應度即放入包中物體的總**。 初始粒子位置和速度的位置一般隨機產生。
但是在某些領域，如果已有其他的演算法可以產生可行解的話，可以用這個可行解來初始化，這樣更容易得到最優的解
3樓：
粒子群演算法，也稱粒子群優化演算法(particle swarm optimization)，縮寫為 pso， 是近年來發展起來的一種新的進化演算法(evolutionary algorithm - ea)。pso 演算法屬於進化演算法的一種，和模擬退火演算法相似，它也是從隨機解出發，通過迭代尋找最優解，它也是通過適應度來評價解的品質，但它比遺傳演算法規則更為簡單，它沒有遺傳演算法的"交叉"(crossover) 和"變異"(mutation) 操作，它通過追隨當前搜尋到的最優值來尋找全域性最優。這種演算法以其實現容易、精度高、收斂快等優點引起了學術界的重視，並且在解決實際問題中展示了其優越性。
粒子群演算法是一種並行演算法。
4樓：雲茬水中飄
粒子群演算法的優缺點
5樓：生活小學問
優點：pso同遺傳演算法類似，是一種基於迭代的優化演算法。系統初始化為一組隨機解，通過迭代搜尋最優值。同遺傳演算法比較，pso的優勢在於簡單容易實現，並且沒有許多引數需要調整。
缺點：在某些問題上效能並不是特別好。網路權重的編碼而且遺傳運算元的選擇有時比較麻煩。最近已經有一些利用pso來代替反向傳播演算法來訓練神經網路的**。
6樓：
優點：搜尋速度快、效率高，演算法簡單，適合於實值型處理。
缺點：對於離散的優化問題處理不佳，容易陷入區域性最優
什麼是粒子群演算法？
分析標準粒子群演算法的不足及改進的方法
lv法國買比中國便宜多少,法國的LV比國內的便宜大概百分之多少？
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法國直郵國內的單號怎麼查都沒資訊反饋
suivre.do?language en en在這個網頁上直接輸入你的單號，沒有給你法文的 這個是英文的，應該能看懂 到your account裡，查order，裡面有快遞資訊。一般就是usps，到國內就是郵政。你可以根據快遞單號上網查一下包裹到 了。幫我查查法國直郵到中國的快遞到哪了，在法國的時...
從國內有直接到法國尼斯的航班嗎,全國哪些城市有飛往法國的航班？
國內沒直飛的航班 尼斯離馬賽挺近的 可以考慮坐飛機從巴黎轉機到馬賽 然後再通過其他方式到尼斯 尼斯有一個蔚藍海岸機場！基本上因為是小地方，所以應該沒有直飛去 的！我建議先飛巴黎，然後坐火車去比較實際！去尼斯旅遊怎麼去最好 最佳旅遊時間 5月 6月和9月 10月最佳。尼斯三面環山，一面臨海，有著750...