搜索资源列表
hPSO
- A hybrid Particle Swarm Optimization algorithm for finding the minimum of the function fitness in the real space.-Particle Swarm Optimization algo abbreviation for finding the minimum of the function fi tness in the real space.
pso
- 对不同噪声强度的加噪图像，用粒子群优化算法优化结构元素，找到最优结构元素，对图像进行去噪操作，使恢复的图像达到最大峰值信噪比-Noise intensity for different images with noise, using particle swarm optimization algorithm to optimize the structure elements, find the optimal structure element, the image de-noising o
tuxiang
- 利用克隆选择和粒子群算法实现图像分割 有很好的分割效果。经过多次验证实践。-Clonal selection and particle swarm algorithm has a good image segmentation segmentation. After several rounds of verification practice.
8
- 本文提出了一种基于图像配准的自动目标识别算法,图像配准算法采用基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法作为搜索策略。在图像精确配准的基础上,通过图像间的相互转换,间接实现了目标的准确识别。仿真试验结果表明,该方法可以实现复杂背景下目标的准确识别。 -This paper presents a novel image registration algorithm for automatic target recognition, image registration algo
matlab
- 基于粒子群的形态滤波，对有噪声的图像进行滤波，比一般去噪方法效果要好-Morphological filter based on particle swarm, the image of a noise filter, better results than denoising
Particle-swarm-optimization
- 微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO算法)源于鸟群和鱼群群体运 动行为的研究，是一种新的群体智能优化算法，是演化计算领域中的一个新的分支。它 的主要特点是原理简单、参数少、收敛速度较快，所需领域知识少。该算法的出现引起 了学者们极大的关注，已在函数优化、神经网络训练、组合优化、机器人路径规划等领 域获得了广泛应用，并取得了较好的效果。尽管粒子群优化算法发展近十年，但无论是 理论分析还是实践应用都尚未成熟，有大量的问题值得研究。 -
pso1
- 某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解, 即求解多峰寻优问题, 为了求解多峰优化问题, 提出了改造的微粒 群优化算法. 尽量减少微粒群算法中的全局因素, 从而增大其局部因素, 同时采用变步长方法增加微粒的多样性. 并给出了该算法 的原理和步骤. 仿真实验表明该算法概念清楚, 计算简单, 具有很好的局部寻优特性, 可应用求解于多峰寻优问题. 另外还给出了几 个运算实例和与其它优化算法的比较.-Some of the practical problems the optimizati
xijunmisiPSO
- 本文件是一个细菌觅食粒子群算法，在数字图像处理中的应用。-This document is a bacterial food particle swarm algorithm in the digital image processing applications.
fangchapso
- 最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于 多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分 割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割 阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提 高了图像分割速度, 说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的
PSO_basic_code
- 敝帚自珍了很长时间的粒子群(PSO)代码，最原始、最简单、最好懂、最好用。我的很多程序都是在这个代码基础上修改的。好东西大家共享吧！-Geese are swans code for a long time Particle Swarm (PSO), the most original, the most simple, it is best to understand, the best to use. Many procedures are modified on the basis of
Optimization-Algorithm
- 摘 要 为了实现快速精确的图像配准， 提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法， 以互信息作为图像配准的相似性测度， 使用改进的 PSO 算法来求解配准所需的空间变换参数 改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化， 并引入变异运算减少算法陷入局部最优 把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来， 实验结果表明， 算法能够得到比较满意的配准结果-Abstract In order to realize the fast precise image regist
particle-swarm-optimization
- 一个基本的粒子群算法，可以对初学者有帮助哦，一共有三个程序，这里分开上传的-A basic particle swarm algorithm, for beginners to help, oh, a total of three programs, here separate upload
LIZIQUN
- 粒子群算法优化，对于优化函数有很大的作用，-Particle swarm optimization algorithm for optimizing the function has a significant role
APO3
- 一个用粒子群的三分类问题，分类精度高，实用性强，简单易懂。-A particle swarm of three classifications, classification accuracy, practical, easy to understand.
imagepso
- 这是个粒子群对图像的分割算法，是利用粒子群和一维大津算法相结合的算法，对图像分割比较理想。-This is a particle swarm algorithm for image segmentation, and the use of one-dimensional particle swarm algorithm combining Otsu algorithm for image segmentation is ideal.
pso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
pso-code
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法。这里是她的代码-Particle swarm optimization, also known as particle swarm optimization (Particle Swarm Optimization), abbreviated as PSO, is the recent development of a new evolutionary
xijunmishi-PSO
- 细菌觅食算法与粒子群优化算法相结合的程序，可以实现适应度函数的最值计算，有很好的参考价值。-Bacterial Foraging algorithm and particle swarm optimization combined program, you can achieve the best fitness function value, and have a good reference value.
OpenTLD-master
- 机器视觉应用于各个领域。当前学术界和工业界在目标跟踪方面开展了大量工作，重点研究的算法有MeanShift跟踪算法、基于在线的booting的跟踪算法、基于粒子群优化的跟踪算法和基于模板匹配的跟踪算法等等。对于这些算法的研究已经取得了一定的成果，但是随着视觉跟踪应用的扩大，其跟踪效果已经不能满足需求，一次当前有研究出了新的算法以满足发展需要，其中具有代表性的跟踪算法就是TLD(Tracking Learning Detector)目标跟踪算法。-Machine vision applied to
A-new-Particle-Swarm-Theory
- 一种新的粒子群优化算法，2013年的最新研究进展-A new particle swarm optimization algorithm, the latest research progress in 2013