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提出一种用于彩色目标跟踪的改进粒子群优化算法(Improved Particle Swarm Optimization Algorithms,IP-SOA)。针对彩色目标,选择加权彩色直方图作为目标的特征,选用Bhattacharyya系数作为特征相似性度量,其最大值位置表示目标位置。对粒子群优化算法进行了改进,即自动调整惯性权重函数与认知学习因子,每次递推时对粒子速度、单帧位移总量加以限制,对Bhattacharyya系数优化,快速求取函数最大值位置。利用彩色序列图像进行仿真实验,结果表明,该方法能够实时跟踪飞机、车辆等目标,在目标被部分遮挡时能稳健跟踪。 相似文献
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提出了分步寻优的基于粒子位置调整惯性权重的粒子群算法(PDW-PSO),通过调用严格耦合波方法(RCWA)计算衍射效率,进行了光栅结构参数的优化。将PDW-PSO与惯性权重不变的粒子群算法(PSO)和基于迭代次数调整惯性权重的粒子群算法(IDW-PSO)进行对比,结果表明PDW-PSO具有更快的收敛速度,相比于PSO和IDW-PSO,PDW-PSO的平均迭代次数分别从89.83和74减少至21.2,调用RCWA的次数分别从3144.05和2590下降至224。分析了波段匹配数对算法的影响, PSO和IDW-PSO的RCWA调用次数与波段匹配数呈等倍率增加,而PDW-PSO的RCWA调用次数的增加倍率小于波段匹配数的增加倍率。进行了算法准确度实验,在30次运行中,PDW-PSO与PSO、IDW-PSO正确收敛到最优值的次数相近,误差值不超过6.6%;随着粒子数的增加,三种方法的准确度都有所提高,粒子数达到27后基本都可以保证收敛到最优。 相似文献
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混沌系统的未知系统参数估计是实现混沌控制和同步的首要问题,通过构造一个合理的适应度函数,可将其转化为一个多维搜索空间的优化问题.提出一种融合改进骨干粒子群算法与改进差分进化算法的混合群智能优化方法来解决上述优化问题.对骨干粒子群算法中的粒子位置更新机制以及差分进化算法中的变异操作、交叉操作、交叉概率因子的设计等进行改进,有效兼顾了种群的多样性与算法的收敛性.在此基础上,讨论骨干粒子群优化算法与差分进化的融合优化策略,实现两个算法的协同进化,进一步提高算法的综合优化性能.用6个基准测试函数以及Lorenz混沌系统为例进行仿真实验,结果表明该方法具有全局寻优能力强、收敛速度快、搜索精度高、稳健性好等优点. 相似文献
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为了避免粒子群算法退化和运算量大问题,提出利用修补粒子群算法对红外目标进行跟踪。该算法先用设置粒子的惯性因子对搜索到的红外目标位置进行修正,使粒子的位置达到局部最优点和全局最优点;然后通过粒子群收缩因子限制在边界搜索,消除目标位置的模糊性。利用该方法对空中红外战斗机图像跟踪仿真,结果显示在500次粒子迭代,100次跟踪中误差为2.83%,在最大惯性权值为1.2和最小惯性权值为0.3时跟踪效果最接近真实目标,且边缘最清晰。 相似文献
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为解决在强噪声背景下获取超声信号的难题,基于粒子群优化算法和稀疏分解理论提出一种强噪声背景下微弱超声信号提取方法.该方法将降噪问题转换为在无穷大参数集上对函数进行优化的问题,首先以稀疏分解理论和超声信号的结构特点为依据构建了粒子群优化算法运行所需要的目标函数及去噪后信号的重构函数,从而将粒子群优化算法和超声信号降噪联系在一起;然后根据粒子群优化算法可以在连续参数空间寻优的特点建立了用于匹配超声信号的连续超完备字典,并采用改进的自适应粒子群优化算法在该字典中对目标函数进行优化;最后根据对目标函数在字典上的优化结果确定最优原子,并利用最优原子按照重构函数重构出降噪后的超声信号.通过对仿真超声信号和实测超声信号的处理,结果表明本文提出的方法可以有效提取信噪比低至-4 dB的强噪声背景下的微弱超声信号,且和基于自适应阈值的小波方法相比本文方法表现出更好的降噪性能. 相似文献
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当计算机断层成像(CT)中X射线的采样范围和数量受限时,得到的稀疏投影数据完备性很低,重建算法的搜索空间巨大。基于凸优化思路的迭代求解算法及其改进采用固定搜索路径,难以在有限时间内收敛至全局最优解;粒子群优化具有全局搜索能力,但计算成本和存储代价过高。为解决这类不完备投影数据的重建问题,提出基于粒子群优化的随机稀疏重建算法。首先,通过随机策略生成具有多样性的初始种群,以保证算法的搜索能力;其次,随机选择梯度下降或基于个体历史最优解和全局历史最优解的随机方向进行迭代,以兼顾算法效率和搜索方向的多样性;最后,基于适应度评价,有针对性地重新生成随机初始种群,强制跳离局部最优。针对角度受限下无噪声和含噪声的稀疏投影数据,分别进行重建实验。结果显示,与常见的凸优化迭代和粒子群优化算法相比,本文算法既能保证算法效率,又在重建质量和算法稳健性上具有明显优势。 相似文献
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粒子群算法是一种新的进化算法,算法思路适合于进行视频跟踪,但是由于在视频跟踪过程中以跟踪窗口作为粒子,因此该粒子具有中心点横坐标、中心点纵坐标和窗口半径三维特征向量,计算冗余较大,难以满足视频跟踪的实时性要求。提出了一种多粒子群视频跟踪算法,即在跟踪过程中使用多个粒子群,粒子群与粒子群之间粒子半径不同,在各粒子群以评价函数收敛到最佳中心点后,再完成各自半径的一维粒子群计算。这样就可将三维粒子群计算分为一个两维和一个一维粒子群计算,最后通过比较得出最佳粒子,作为搜索结果。分析了这一算法成立的必要条件,即当选择Bhattacharyya系数计算方法作为粒子群算法的评价函数时,大于目标的固定窗体的中心点可以收敛到目标的形心。实验证明,这种基于多粒子群的跟踪算法可以应用于实时视频跟踪,其跟踪效果优于传统算法。 相似文献
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针对分数阶达尔文微粒群优化(FDPSO)算法收敛速度慢,收敛精度不高的问题,改进其算法中分数阶速度更新策略,同时引入Logistic型混合分数阶自适应动态调整策略,得到一种改进的自适应分数阶达尔文粒子群优化(LFDPSO)算法,通过理论分析,证明了该算法在给定条件下的收敛性,并由数值实验表明,Logistic型混合自适应分数阶达尔文粒子群(LFDPSO)算法在收敛精度和收敛速度上得到了有效改善与提高,粒子在局部最优时的逃逸能力、全局寻优及智能搜索能力显著增强。 相似文献
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在现代农业生产中,常采用发光二极管(LED)作为植物照明光源对农业作物进行补光,为提高LED植物照明阵列光源的均匀度,本文在光量子体系下,提出一种新的基于粒子群算法的LED植物照明阵列光源设计方法。通过MATLAB对红蓝光LED植物光源阵列进行数学建模,运用粒子群算法寻找高均匀度条件下的红蓝光LED坐标,设计出二维情况下的红蓝光LED排布阵列;在三维情况下,为解决维度升高时可能会导致的求解陷入局部极小问题,采用改进的随机惯性权粒子群算法进行三维方案设计,并使用Tracepro对两种设计方案进行验证,与传统的红蓝光LED等间距逐行排列设计进行了对比。研究结果表明,与常见逐行排列LED阵列设计达到的光量子通量密度(PPFD)均匀度为79.6%相比,通过粒子群算法寻优的设计方法,二维设计方案的PPFD均匀度达到88.7%,较等间距逐行排列设计提高了9.1%;三维设计方案的PPFD均匀度达到92.6%,较二维设计方案提高了3.9%,较等间距逐行排列设计提高了13%。本实验证明了运用粒子群算法在二维和三维空间进行LED植物照明阵列光源设计的可行性,在简易设计流程的同时,提高了工作效率。 相似文献
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为提高量子势阱粒子群优化算法的优化能力, 通过分析目前量子势阱粒子群优化算法的设计过程, 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法. 首先, 分别基于Delta势阱、谐振子和方势阱 提出了改进的量子势阱粒子群优化算法, 并提出了基于统计量均值的控制参数设计方法. 然后, 在势阱中心的设计方面, 为强调全局最优粒子的指导作用, 提出了基于自身最优粒子加权平均和动态随机变量的两种设计策略. 实验结果表明, 三种势阱粒子群优化算法性能比较接近, 都优于原算法, 且Delta势阱模型略优于其他两种. 相似文献