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针对机栽红外图像中运动弱小点目标检测的难题,提出了一种基于PSO-GA训练参数的形态学滤波器.以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,将遗传算法与粒子群优化算法的自动更新特征结合在一起,通过优化搜索全局空间获得形态学滤波器的最优参数,进而确保优化的形态学滤波器具有良好的滤波性及时效性.通过对低信噪比红外图像(SNR约为2)的测试,检测概率可以达到98%以上,与利用神经网络(Neural Network,NN)训练结构元素后的Top-Hat形态学滤波器相比提高了2% ~3%.与GA算法相对,训练算法效能提高20%,提高了搜索最佳值的能力. 相似文献
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提出一种新型的自适应遗传算法。结合Logistic函数和余弦函数,对交叉、变异算子曲线进行非线性化处理,实现了交叉算子和变异算子的非线性自适应调整。用新算法求解测试函数,结果表明新算法能够提高收敛速度和精确度,有效地跳出局部收敛,避免早熟现象发生。并基于提出的新型自适应遗传算法,研究了截尾随机-模糊-区间变量的混合可靠性模型的优化问题,建立了以混合可靠性指标作为优化约束条件的混合可靠性优化模型。以某型飞机变速箱同步器系统的优化设计为例,验证了该模型在工程应用中的有效性。 相似文献
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波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。 相似文献
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综合运用了一种改进的遗传算法和自适应建模技术对燃气轮机的精确特性进行寻优获取.引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度.针对以往自适应模型中未考虑测量参数间的线性相关性和不同的传感器测量精度对目标函数的影响等问题,采用加权方法建立了较为完备的燃气轮机自适应数学模型,应用改进遗传算法获取燃气轮机部件的精确特性,实例计算结果表明:模拟退化改进遗传算法进行的自适应建模效果更好. 相似文献
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基于IGA-ELM网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高航空发动机轴承故障诊断准确率,提出基于改进遗传算法优化极限学习机网络(IGA-ELM)的诊断模型。针对传统遗传算法易早熟等缺陷,对遗传算法的交叉操作和变异操作进行改进,并用改进的遗传算法优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层阈值,利用Moore-Penrose算法计算极限学习机的输出权值矩阵。使用IGA-ELM诊断模型对滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障4种工况进行诊断,并分析极限学习机隐含层神经元的数量和激活函数对轴承故障诊断的影响。为了验证改进遗传算法优化极限学习机的有效性,将传统遗传算法、自适应遗传算法和粒子群算法作为对比算法。经过分析表明:改进遗传算法收敛速度和收敛误差,均优于对比算法。 相似文献
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求解非线性方程组经典方法具有严格的局部收敛性;粒子群等进化算法解决了全局收敛的问题,但计算效率偏低,存在最优解不稳定的问题。结合经典Newton-Raphson法的超线性收敛速度和粒子群算法全局收敛能力的粒子群混合算法具备2类算法的优点。在迭代初期采用粒子群算法获得的近似全局解作为Newton-Raphson算法的初始值,以确定高精度的解。利用粒子群混合算法在发动机变导向器面积的大偏离计算中获得了较好的收敛效果,解决了常规Newton-Raphson法不收敛的问题。 相似文献
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提出了基于遗传算法的凸多边形区域航迹规划方法,针对飞行器转弯角和边界限制的航迹约束条件,改进了航迹编码方式,采用了基于方向编码的回溯方法生成航迹;同时改进了遗传算法的交叉算子和变异算子。仿真结果表明,该方法能快速有效地完成飞行器航迹规划任务,获得符合适应度要求的优化航迹。 相似文献
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资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。 相似文献
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针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。 相似文献
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基于金属橡胶毛坯自动化铺设工艺,对遗传算法进行合理改进,进行了复杂构型金属橡胶毛坯铺设的定位销优化设计和路径规划。针对定位销优化设计和路径规划问题,建立了改进的编码、交叉、变异算子,并提出评价因子对遗传算法的迭代过程进行评价。优化的定位销排布和铺设路径可以较好地实现复杂构型金属橡胶毛坯铺设,铺设10层时,优化路径对应的目标函数b的值比经验路径小54%,路径规划作用显著。单层路径规模对铺设效果影响较小;单层路径规模不同时,毛坯内部接触状态随着铺设螺旋卷长度的增加趋于一致。为复杂构型金属橡胶毛坯铺设提供了理论依据。 相似文献