基于Hough变换和聚类的航迹起始算法

基于Hough变换的航迹起始是密集杂波环境中低信噪比目标起始的一种有效方法,但其存在阈值选取困难及一个目标起始多条航迹(航迹簇拥)等问题.提出了一种Mean Shift多尺度聚类Hough变换航迹起始算法(MSMSC-HT).该算法先用低阈值进行航迹初选;然后对初选航迹进行多尺度聚类,并用Mean Shift算法求取聚类中心;最后通过尺度寻优自适应地确定航迹数目和航迹参数.该算法通过聚类避免阈值设计的困难,解决了航迹簇拥下航迹的检测与估计问题.仿真结果表明了算法的有效性.     

跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

适用于机器人视觉的图像分割方法

针对复杂图像分割问题开展研究,并以机器人视觉中目标搜索和识别问题为支撑目标,结合该背景明确提出了图像分割算法性能评价标准和侧重点,基于此约束,以Mean Shift分割方法为基础,并重点考虑了分割尺度的有效控制、分割过程兼顾场景深度信息等问题,对算法进行了针对性改进。针对分割尺度控制问题,提出了边缘敏感度的概念,提高了算法尺度分块的控制能力。针对深度信息融合问题,采用了双目视觉立体匹配和基于Kinect传感器的两种深度信息获取方法,均成功实现融合并提高了分割效果。实验结果表明,本文算法与传统Mean Shift算法相比具有明显优势,不仅能更有效地控制分割尺度,还能成功分割原算法难以分割的特殊情况。     

基于嵌入式菱形思维的参数实时评估微粒群算法

微粒群优化算法参数的选取是影响其性能和效率的关键.为了解决微粒群算法的参数优选问题,提出-种将可拓菱形思维嵌入到微粒群优化算法中,依赖被优化函数对参数进行自适应优选的高精度微粒群算法.基本思想是:(1)根据发散-收敛-再发散-再收敛这一菱形思维特点,建立微粒群算法参数优选的菱形思维模型,利用物元的可拓性对其进行发散性设计,再利用合适的评价方法时发散后的多种参数配置方案进行评价,取其中最优方案对应的参数作为算法当前代的参数值;(2)将菱形思维过程嵌入到微粒群算法的每一步,算法参数随着进化过程中的反馈信息不断被菱形思维优化,实现了参数选取过程的实时性和自适应性.该嵌入式优化算法既提高了算法的优化精度,又克服了迭代进化嵌套的高计算成本不足.最后通过对典型benchmark函数的优化仿真,表明该算法具有较高收敛速度和优化精度.     

基于混合优化算法的遗传算法参数设定研究

有限计算量条件下遗传算法的理论收敛条件难以完全满足,参数选择的恰当与否直接影响到算法性能的发挥。针对这一情况,在分析现有参数设定方法的基础上,将遗传算法参数设定问题描述为随机优化问题,并提出一种解决该问题的新的混合优化算法,即基于序优化的巢分区算法。该算法将序优化思想融入巢分区算法的局部搜索过程,大大提高了局部搜索效率,而巢分区的算法框架则保证了算法的全局收敛性。以典型旅行商问题为算例的仿真结果验证了该方法的高效性与可靠性。     

基于Mean Shift 的光晕抑制算法

针对SSR 算法在图像高对比度边缘处产生光晕现象，在研究光晕现象的基础上，提出了一种基于均值偏移（Mean Shift，MS）的自适应滤波光照估计算法。该算法根据初次MS 算法平滑原图像得到的先验知识，自适应地改变滤波器的形状，从而达到抑制光晕的目的。实验表明该算法不仅压缩了图像的动态范围，而且运算速度较快，抑制光晕效果较好。     

基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.     

改进TLBO的相关反馈图像检索方法

针对当前基于进化算法的相关反馈图像检索方法无法很好地结合用户偏好信息和设置参数过多的问题,提出一种基于改进教与学优化的相关反馈图像检索方法。根据图像检索问题的特定环境,对教与学优化算法进行了一系列改进:首先,结合最近邻分类法构造适应度函数的约束条件,使之更好地反映用户偏好信息;其次,通过在教阶段将相关图像集的中心图像作为教师以及在学阶段将相关图像作为学员学习的对象,使算法快速收敛到相关图像区域;最后,结合约束处理技术Deb准则进行学员的选择操作。将该算法与目前效果优异的3种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比。结果表明,所提算法相较于另外3种算法具有明显的优势,能更好地结合用户偏好信息提高图像检索性能。     

基于PA的卫星网络动态带宽分配在线算法及仿真

为解决卫星网络带宽分配问题,基于离散事件动态系统理论中的PA方法,提出了一种在线算法.该算法把动态带宽分配问题描述为约束优化问题,以一次计算机仿真的数据为基础,通过PA方法求出网络平均延时相对于分配带宽的梯度,以优化网络平均延时为目标,构造带宽约束条件下的迭代公式,在线地分配带宽,有效解决了一般计算机仿真中需要进行多次重复仿真而导致的大量机时问题,克服了一般算法须假定信息流的统计特性的限制.仿真结果表明,该算法能明显改善网络的平均延时性能.     

一种新颖的萤火虫算法求解PID控制器参数自整定问题

针对基本萤火虫算法存在自适应性不强、精度不高及收敛速度过慢等问题,提出一种新颖的萤火虫算法,即具有混沌搜索策略的自适应步长萤火虫算法。该算法通过引入协调因子,对搜索步长进行自动调节,解决了萤火虫步长过大或过小而带来的搜索精度低和收敛速度慢的问题,利用混沌搜索策略对精英个体进行训练和混沌优化,有效改善了萤火虫种群的多样性和自适应性。实验结果表明,改进后的算法在PID控制器参数自整定的应用中具有其他算法无法比拟的优势。     

基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

基于微分信息融合的Mean Shift改进跟踪算法

为提高传统均值漂移算法对低对比度图像的跟踪性能，提出一种融合图像微分特征信息的改进算法。根据图像8邻域微分值建立微分图像，利用微分特征建立目标模板和候选区域的微分直方图模型，并确定候选区中心位置的更新向量。将其与利用颜色特征信息确定的候选区中心位置的更新向量相融合，得到改进算法的更新向量。图像的微分信息包含了图像的细节信息以及像素的相对空间位置信息，提高了模型建立时信息的利用率，能够提高目标模型的建模精度。仿真实验结果表明，与传统均值漂移算法相比，改进算法在复杂的背景情况下具有更强的抗干扰性能，能够有效提高目标跟踪的稳定性。     

基于蚂蚁算法的工件排序优化

工件排序是NP-hard问题，以丰田公司的汽车组装工件排序函数为目标函数，将蚂蚁算法应用于该问题求解。得到了蚂蚁算法的最优参数并获得满意可行解。算例证明，此算法优于目标追随法、遗传算法、模拟退火算法等算法。     

基于动力学的多父体杂交算法

多父体杂交算法将种群中多个个体张成一个空间,然后在此空间中进行空间搜索,该算法具有很强的解搜索能力和较快的运行速度.动力学演化算法根据粒子群的统计物理特性,模拟粒子群在空间中的运动,提出了一种基于统计物理的粒子选择机制.数值实验表明,动力学演化算法是有效的.结合动力学演化算法的选择策略和多父体杂交算法的遗传操作,提出一种新的基于动力学的多父体杂交算法.该算法对多父体杂交算法中的替换策略进行改进,有效地提高了算法的求解能力,数值实验表明新算法可以很好的收敛,能够快速的找到问题的最优解.     

Statistical Diagnosis for HIV Dynamics Based on Mean Shift Outlier Model

Ordinary differential equation(ODE) are widely used for quantifying HIV viral dynamics.It is interesting but challenging to estimate ODE parameters from noisy data, especially when the data have some outliers. In this study, the authors use the Mean Shift Outlier Model(MSOM) to detect outliers in HIV model based on the two-step estimation of ODE. Approximate formula for shift parameter is derived. Furthermore, a score test statistic is constructed and its approximating distribution is established. The simulation results show that: 1) The boundary points have more impact on the parameter estimation relative to interior points. 2) The proposed procedure can detect the outliers effectively. The authors illustrate the proposed approach using an application example from an HIV clinical trial and find similar pattern to the simulation studies.     

基于AGA的ADRC及其应用研究

提出了自适应遗传算法（AGA）选取与优化自抗扰控制器（ADRC）参数的方法，较好地解决了其过多参数难以调节的问题，采用一阶ADRC对连续搅拌反应釜（CSTR）系统进行控制，并用简化的一阶ADRC控制平面两连杆机械手水平方向的正弦运动，仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于牛顿-遗传混合算法的几何约束问题的求解

将几何约束问题转化为非线性方程组的形式。传统的求解几何约束问题的牛顿法具有较好的局部收敛性,但是对于一些强非线性方程,传统数值法容易导致求解失败,有效性较低。而遗传算法具有较好的全局收敛性。将遗传算法和牛顿法结合起来,引入牛顿-遗传混合算法来求解几何约束问题。在遗传算法中嵌入一个牛顿算子,以发挥传统数值算法在计算速度与计算精度上的优势。将该混合算法应用于几何约束求解,实验表明该算法在解决完备约束和欠约束问题上都获得令人较满意的结果。