针对图像边缘检测过程中,现有算法存在阈值设定缺乏自适应性、收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等问题,通过改进蚁群算法的子块梯度比的求取方式优化算法初始设定,并与扰动因子结合优化蚁群转移规则,再根据蚁群动态情况调整信息素阈值等操作进行组合优化。实验结果表明与现有文献的算法相比,改进后的算法在运算速度上提升2.81%,检测效果上提升12.24%。
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针对模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初始聚类中心敏感,易陷入局部最优解的不足,将改进的粒子群聚类算法与FCM算法相结合,提出了一种基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法。该算法对粒子群初始化空间及粒子移动最大速度进行优化,同时引入环形拓扑结构邻域,提高粒子群聚类算法的全局搜索能力。对UCI中3个数据集进行仿真实验,结果表明提出的基于粒子群优化的模糊C均值聚类算法相比FCM算法和基本粒子群聚类算法具有更好的聚类效率和准确性。
2021-03-19 17:49:55 292KB 聚类
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北航教授——段海滨2014年提出的智能优化算法,代码为其团队撰写的源代码,附带原理讲解https://blog.csdn.net/qq_38643813/article/details/109808813
2021-03-18 20:21:57 3KB 算法
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本课题是在BP神经网络温度预测的基础上进行优化,加入PSO算法,结果中R^2、MSE等参量明显比BP神经网络单独预测效果好的许多。
2021-03-16 21:06:32 2.93MB PSO(粒子群) BP 温度预测
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粒子群优化SVM系数,matlab源代码,可以使用
2021-03-16 15:39:12 1KB pso-svm
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基于改进探索和开发的异构综合学习粒子群优化算法,里面包含论文与代码,在MATLAB上运行即可
2021-03-15 09:18:24 1.6MB 粒子群 异构综合学习 勘探与开发
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粒子群优化算法的基本内容
2021-03-11 12:02:48 6KB 粒子群算法
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使用粒子群算法PSO优化BP神经网络的参数,已经做了标注,更详细的可以参照这篇文章
2021-03-10 09:01:00 684KB matlab 粒子群算法 pso 前馈神经网络
特征选择是常用的预处理任务之一,其目的是减少智能算法和模型的输入量。这有助于简化模型,降低模型训练的计算成本,提高模型的泛化能力和防止过度训练。用于前馈人工神经网络(ANNs)训练的进化特征选择的MATLAB实现。
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本代码是matlab的代码,毕业设计的三个算法,对原来的粒子群算法进行改进,分别是混沌粒子群,和GAPSO得到的效果还不错,注意这是代码,源代码。
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