文档介绍：南京师范大学
硕士学位论文
微粒群算法的改进及其在图像预处理中的应用
姓名:孙颖
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:刘清
20070310
摘要微粒群算法羌桃糯惴ê蟮挠忠桓龌谏镅莼乃婊呕惴ǎ它操作简便,收敛速度快且稳定,使得它近年来已广泛应用于很多工程中,发挥本文在基本微粒群的基础上对其进行改进,加入了突变的部分使其能更好地收敛于全局最优解,并将改进后的微粒群算法引入约束问题的求解中。研究与工进行求解。经典的约束问题优化方法对问题模型有较多的条件限制,或是需要构造复杂的函数,而微粒群算法对问题模型本身要求不多,因此,在问题转化为无预处理部分,是其他图像处理的基础。图像增强和恢复通常在变换域中进行,本文用微粒群算法优化在变换域中的图像,从而达到增强与恢复的目的。关键词:微粒群算法;约束;图像增强;图像恢复了重要的作用。程中的很多问题都带有约束,常用的方法都是先将约束问题转为无约束问题后再约束后,再借助微粒群算法能更方便快捷地求解。图像增强与图像恢复是数字图像处理中较为重要的两部分,可以说是图像的:..‘
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学位论文使用授权声明学位论文独创性声明作者签名:一本人郑重声明:⒓岢忠浴G笫怠⒋葱隆钡目蒲Ь翊邮卵芯抗ぷ鳎⒈韭畚氖俏腋鋈嗽诘际χ傅枷陆械难芯抗ぷ骱腿〉玫难芯‘⒈韭畚闹谐耐猓惺笛椤⑹莺陀泄夭牧暇钦媸档模⒈韭畚闹谐暮椭滦坏哪谌萃猓话渌嘶蚱渌已经发表或撰写过的研究成果.⑵渌径员狙芯克龅墓毕拙言诼畚闹凶髁松鞑⒈硎本人完全了解南京师范大学有关保留、使用学位论文的规定,学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版;有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅;有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索;。了谢意。日期:一作者签名:.
第一章绪论微粒群算法概述进行控制”送猓琍还在动态问题中得到应用⋯。一般而言,肫渌提出“幽D饽袢涸硕J迹鸩浇⒌囊恢中碌木哂兴婊呕点的演化算法,并形成了微粒群的初步版本。微粒群算法将鸟群的觅食活动抽象为三个部分,第糠治8鎏逑惹暗乃度;第糠治8鎏灞旧淼乃伎迹谱鳌叭现!辈糠郑坏部分为个体间的信息共享与相互合作,称为“社会”部分。群体中的个体在寻求一致的认知过程中,往往会记住自己的信念,同时也会考虑同伴们的信念,当发现同伴的信念较好时,便进行自适应地调整。研究者发现,鸟群能很快地找到食物,都与它们的这种信息共享机制分不开。这也是后来形成的微粒群算法能表现出不同凡响寻优能因为微粒群卓越的寻优能力及简单方便的操作,使得它在许多领域被广泛应用。钪苯拥挠τ镁褪嵌嘣:挠呕侍猓ù际挠呕侍狻。另外,还能简单而有效地演化人工神经网络,不仅用于演化网络的权重,而且包括网络的结构时硪桓鲇τ美邮鞘褂肞对一个电气设备的功率反馈和电压演化算法一样,能用于求解大多数优化问题。在这些领域中,最具潜力的有系统设计、多目标优化、信号处理、分类、模式识别、机器人技术应用、决策制定、模拟和证明等。例子包括模糊控制器设计、工作调度、实时机器人路径设计和图像分割等。微粒群算法发展至今,许多学者在微粒群初步版本的基础上又进行了一些改进,如增加惯性权重惺樟惨蜃拥乃惴ā緇,将自然进化中的灭绝现象引入算法中⋯胍糯惴ā⒛D馔嘶鸬鹊慕岷褂么胤治龈慕惴ㄐ阅堋改进微粒群的模型【鹊取U庑└慕际刮⒘H核惴ň哂懈旄玫赜呕芰Α本文在学习研究这些改进算法后,在基本微粒群的基础上,加入了变异的因素,形成突变微粒群算法,使得微粒群算法能更快更好地收敛且操作简便。微粒群算法与遗传算法很相似,都是基于适应度的概率计算,具有相近的进化步骤,但在很多复杂的约束问题及工程优化中,微粒群都表现出比遗传算法更好更快的寻优能力。这主要是因为它们的信息共享机制不同。遗传算法通过交叉、变异、选择这些遗传操作算子,对染色体的速度进行修改来完成进化和搜索,并在各染色体间进行信息共享,因此整个群体比较均匀地向最优区域移动,而在微微粒群算法暧擅拦缁嵝睦硌Ъ襅和电气工程师力的主要原因。南京师范大学硕士学位论文,
数字图像处理概述粒群算法中只有群体中的当前最优微粒向其他微粒提供信息,因此整个搜索更新虽然微粒群算法操作简单,寻优能力强,但是,与其相对鲜明的生物社会特性基础相比,它的数学基础显得相对薄弱,缺乏深刻且具有普遍意义的理论分析,尤其在搜索问题的收敛性、收敛速度估计、预防陷入局部优值和参数设置等数字图像处理,就是指用数字计算机及其他有关数字技术,将图像表示成在空间上离散的、在幅度上量化分层的数字图像,经过一些特定数理模式的加工处理,使之达到有利于人眼视觉或某种接收系统所需要的图像的过程。用离散方法处理图像的技