基于粒子群优化的Contourlet域图像去噪

本文研究了Contourlet变换域图像阈值去噪问题,提出了一种在Contourlet变换域改进的阈值去噪方法。该方法结合Contourlet变换能更加突出图像的边缘信息和方向信息的优势,在Contourlet变换域利用粒子群优化算法(PSO)迭代寻优找到最优阈值,以峰值信噪比(PSNR)的函数模型作为PSO的适应度函数,并且利用硬阈值函数规则对图像处理。实验结果表明,本文优化阈值的选取不仅更有利于保留图像的细节信息,还使得图像有着明显的去噪效果,PSNR值得到提高。     

改进的PSO-VMD算法及其在管道泄漏检测中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法分解后有效模态分量选择困难以及去噪效果不理想等问题,将粒子群(PSO:Particle Swarm Optimization)与VMD算法结合,提出一种基于混沌和Sigmoid函数改进PSO的优化算法.利用改进的PSO算法优化V...     

用粒子群算法优化BP神经网络进行函数拟合

由于BP网络具有收敛速度慢和容易陷入局部极值,为了提高BP网络预测的准确性,本文提出了用粒子群(PSO)算法来优化BP网络,并进行非线性函数拟合.用PSO迭代算法找到最佳的网络权值和阈值,再以网络的正向传播的最小误差作为目标函数指导PSO的优化.将该算法与标准BP算法进行matlab仿真比较.实验结果表明,优化后的网络拟合误差小,效果更好.     

基于保边函数的图像去噪

为解决传统去噪算法对图像平滑区域效果较好,但存在边缘模糊且残余噪声较大的不足,在分析传统各向同性扩散的基础上,以去噪目的为先验知识建立保边去噪模型,提出了基于保边函数的图像去噪算法.该算法对图像平滑区域进行各向同性的平滑处理,保留了传统算法的优点;对图像边缘区域进行各向异性处理克服了传统算法的边缘模糊现象.实验结果表明:基于保边函数的去噪算法具有残余噪声较小和保边性,提高了图像的PSNR和视觉效果.但是对图像中的较小边缘误作为噪声被去除.     

用于多目标数据关联的群智能混合算法

为快速实现多目标数据的关联,将蚁群优化(AGO)算法和粒子群优化(PSO)算法相结合,提出了一种群智能混合算法.以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型.利用交叉变异的PSO算法求解出该优化组合模型的次优解,再将该次优解作为蚁群位置和信息素初始化的依据,利用ACO算法对目标函数的解进行细搜索以求得更优解.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高关联准确性和收敛速度.     

PSO优化阈值小波去噪算法

小波阈值去噪算法的关键在于选取适当的阈值,尽管Donoho给出了理论上的最优通用阈值,但对于实际中变化繁多的各种信号,一个通用的阈值显然不能适用所有的情况。采用PSO优化技术,不需要知道太多信号的信息就可以搜索出最优的阈值去噪,并且这种方法不依赖于含噪信号本身,是一种通用的机制。问题的关键在于优化函数的构造。     

基于粒子群算法的井眼轨迹优化研究

为了更优更快地对石油工程中的井眼轨迹进行优化,进行了基于改进粒子群优化(PSO)算法的井眼轨迹优化研究.通过对造斜率归一化,推导出目标函数表达式,将问题归结到对式中参数优化问题上来.引入PSO算法,在保持了PSO算法结构简单可行特点的同时,利用惩罚函数方法和叉乘控制项,对基本PSO算法易限入局部极小点周边区域的局限进行了改进.该井眼轨迹模型和相应算法提高了井眼轨迹优化速度.通过对钻井工程中轨迹参数的优化实践,验证了本算法优于基本的PSO算法,较好地实现了对井眼轨迹的优化.     

基于Hermite组合核EMD-WT-LSSVM的非平稳非高斯风压预测

运用经验模态分解(EMD)将某大跨度膜结构测点非平稳风压分解为一系列相对平稳的固有模态函数和一个剩余分量.为消除实测风压中噪声对固有模态函数的影响,使用小波变换对每个固有模态函数进行去噪,将去噪后的固有模态函数及剩余分量作为样本输入.分别将径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核与最小二乘支持向量机结合(LSSVM),运用粒子群算法(PSO)对3种算法的正则化参数及核参数进行智能寻优,建立基于径向基核函数、Hermite核函数及Hermite组合核的PSO-LSSVM风压预测算法,并基于超高层建筑实测风压验证了组合模型的鲁棒性.单点预测结果表明,基于Hermite组合核的PSO-LSSVM的预测算法较其余两种算法具有更高预测精度及泛化能力;空间点预测结果进一步证明了该方法对于非平稳非高斯风压预测的有效性.     

一个与信籁域搜索技术相结合的微粒群算法

微粒群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术.文章针对利用微粒群优化算法进行多极值点的函数优化时,存在陷入局部极小点和搜索效率低的问题,把信籁域搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于信籁域搜索的微粒群优化算法(TRPSO).该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真计算结果表明,该算法的性能优于混沌微粒群优化算法(CPSO)和基本微粒群优化算法(PSO).     

基于自适应阈值小波变换的心音去噪方法

在采集心音信号时,难免会引入一些噪声,对心音信号诊断之前必须对其做去噪处理。由于心音信号是非线性非平稳信号,对心音信号去噪处理常用小波变换去噪方法,但是传统的小波阈值函数去噪方法需要自定义阈值,去噪效果也不理想,且可能会滤除了大量的细节特征,从而无法对心音信号做出正确的判断。为了克服传统小波阈值函数对心音信号去噪处理出现失真的问题,本文在半软阈值函数的基础上提出了基于蚁群算法优化选取阈值的非线性小波变换去噪方法。以原始心音为研究对象,通过选用db6小波并进行6层小波分解,分别选用硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数、蚁群算法的优化阈值的半软函数等不同的小波去噪处理,并将去噪效果与原始心音进行对比,然后利用蚁群算法的全局搜索性搜索最小均方误差意义下的最佳阈值。仿真结果分析表明:蚁群算法优化选取阈值的心音去噪效果不仅能够去除噪声,还能保留信号细节特征,该方法与传统的硬阈值函数去噪方法相比信号的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)均得到明显的改善。     

改进小波变换的煤岩电磁辐射信号去噪方法

针对煤矿井下干扰源会对煤岩受载破坏产生的电磁场监测造成较大影响,采用小波阈值函数进行信号前期预处理,采用粒子群优化算法进行优化,对加噪的信号进行去噪仿真,去噪效果对比硬、软阈值函数得到提高.对某矿工作面采集的电磁辐射信号利用改进小波算法进行去噪研究.研究结果表明:采用粒子群优化小波算法进行降噪重构,能够较好地去除信号中的尖峰噪声,并保留原始信号特征,信噪比得到显著提高.     

融合粒子群优化算法与蚁群算法的随机搜索算法

针对PSO算法与蚁群算法的优缺点,提出一种融合PSO算法与蚁群算法的混合随机搜索算法.该算法充分利用PSO算法的快速、全局收敛性和蚁群算法的信息素正反馈机制,达到优势互补,将这种优化方法拓展到求解连续空间问题,并通过实例来验证该算法对于单峰、多峰函数都能取得较好的优化效果.     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

基于SVM和PSO的烧结工况预报方法

利用滚球算法对在线采集的烧结工况图像进行去噪处理,然后利用大津方法和双快速行进法从去噪后的图像中分割出物料区、火焰区和充分燃烧区等关心区域,再从这些关心区域中提取特征.基于ReliefF-GA方法对特征进行约简,利用PSO优化SVM模型参数,建立烧结工况预报模型,基于该模型进行烧结工况预报.经过大量实验验证,该方法可以较大程度地提高烧结工况的预报率.     

基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识

微粒群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点.针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识.该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识.利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明:改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法

为了有效避免粒子群算法(PSO)早熟和局部收敛的现象,在深入分析PSO算法的基础上,提出了一种基于高斯白噪声扰动变异的粒子群优化算法(GMPSO).该算法以一定的概率选中粒子进行基于高斯白噪声扰动的变异,并重新随机产生飞离搜索区域的粒子,以克服粒子群后期多样性严重下降的缺点.通过对Benchmark函数的测试表明:GMPSO算法无论是搜索精度、速度还是稳定性均显著优于PSO算法.     

带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知

针对无约束粒子群优化(PSO)算法在进行多带协作频谱感知时存在难以控制系统总干扰的问题，设计了一种带约束PSO算法的最优多带协作式频谱感知方法.该方法通过引入惩罚函数，将带约束条件下的优化问题转化为无约束优化问题.仿真实验结果表明，相对于无约束PSO算法，带约束PSO算法能够解决带约束的多带协作式频谱感知问题，所得最优解满足约束条件，避免造成总干扰过大.     

基于田口方法的PSO算法参数设计

PSO算法中的参数对其性能有显著影响,本文利用田口方法对标准PSO算法的参数进行设计。以惯性权重、学习因子和种群大小作为可控因子,以信噪比度量PSO算法性能的优劣,通过基准测试函数的正交试验得到PSO算法的最佳参数组合。实验结果证明:按照田口方法设计的参数,能够有效提高算法的效率和稳健性。同时本研究为优化PSO算法提供了一些新思路。     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.