陕西省教育厅自然科学基金(2010JK563)
- 作品数：4 被引量：126H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于模糊分类的MRF图像恢复方法被引量：5
- 2011年
- 运用马尔科夫随机场(MRF)进行图像处理时,对图像平滑区域与边缘区域所采用的处理方法不加区别,会导致大量冗余程序且运行时间过长。针对该问题,提出基于模糊分类的MRF图像恢复方法,根据图像子块内服从不同分布的像素统计特征,对图像子块进行模糊分类,在分类基础上应用MRF进行图像恢复。对退化的二值图像进行恢复实验,结果表明,与MRF方法相比,基于模糊分类的MRF方法能减少程序运行时间,改善去噪效果。
- 耿连英贺兴时贺飞跃
- 关键词：马尔科夫随机场图像恢复最大后验估计先验概率
- 基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法被引量：68
- 2011年
- 在布谷鸟搜索算法(CS)的基础上,提出了一种在迭代过程中对鸟窝位置加入高斯扰动的方法,即基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法(GCS).它增加了鸟窝位置变化的活力,从而有效地提高了算法的收敛速度.仿真实验结果表明,该算法优于原始布谷鸟搜索算法.
- 王凡贺兴时王燕
- 关键词：收敛速度
- 基于CS算法的Markov模型及收敛性分析被引量：54
- 2012年
- 为完善布谷鸟搜索(CS)算法的收敛性理论,建立CS算法的Markov链模型,分析该Markov链的有限齐次性,在此基础上通过分析鸟窝位置的群体状态转移过程,指出随机序列将进入最优状态集,同时证明CS算法满足随机搜索算法全局收敛的2个条件。通过仿真实验验证CS算法可收敛于全局最优,从而确保CS算法的全局收敛性。
- 王凡贺兴时王燕杨松铭
- 关键词：MARKOV链全局收敛性
- 改进反向粒子群算法及其在噪声中的应用被引量：5
- 2011年
- 粒子群优化算法规则简单,收敛速度较快,但易陷入局部最优值,在噪声问题中也显示出较差的寻优能力.针对算法存在的不足,本文结合反向学习机制较快的学习速度及优化能力,并在算法进化过程中引入交叉因子,提出一种新的改进的反向粒子群算法(COPSO).实验表明,该算法在噪声问题中要优于反向粒子群算法.
- 王燕贺兴时王凡刘达卓
- 关键词：粒子群算法噪声
