全局混沌蝙蝠优化算法

为提高蝙蝠算法进行特征选择的正确率,提出全局混沌蝙蝠优化算法(GCBA).首先,GCBA采用混沌映射方法使种群的初始化能够遍历整个解空间,获取蝙蝠初始的最优位置,使其具有更加丰富的种群,解决了初始化种群随机性的问题.同时,GCBA引入当前粒子的最优解和当前种群的最优解跳出局部最优解,可有效避免算法早熟,有利于提高算法的全局搜索能力.蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)与遗传算法(GA)在10个数据集上的测试结果表明,所提算法具有更高的分类精度和更强的跳出局部最优的能力.     

复杂行车环境下基于视频的目标跟踪算法

在复杂行车环境下,如果视频中只有目标和背景时,C-V模型可以取得很好的分割效果,然而需要从复杂背景中提取目标信息时,该模型往往无法得到正确的结果。针对这一问题,C-V模型与均值平移算法能很好的解决。并且该文结合图形处理算法,根据车辆轮胎的数目,得出车辆相应的情况。     

海洋地震数据处理中的海水分层模型

海洋地震数据处理过程中,海水速度是一个重要参数,传统的处理方法是将海水速度视为常数。该文研究了海水的速度的影响因素,并通过速度变化将海水分层。海水分层对地震数据影响较小,但是可以提高处理精度。