为了解决传统狼群算法处理数据速度慢且容易陷入局部最优的问题,基于车间协同调度,提出一种协同奔袭策略的狼群优化算法(cooperative attack wolf pack algorithm,CAWPA).将改进后的狼群优化算法应用在双车间协同调度问题上进行验证,并...为了解决传统狼群算法处理数据速度慢且容易陷入局部最优的问题,基于车间协同调度,提出一种协同奔袭策略的狼群优化算法(cooperative attack wolf pack algorithm,CAWPA).将改进后的狼群优化算法应用在双车间协同调度问题上进行验证,并与GA、GWO算法比较.结果表明,改进狼群算法比GA、GWO算法具有明显优势.展开更多
随着普通数字相机的广泛使用,利用普通数字相机拍摄获得的RGB图像提取植被生长的特征时间点是监测植被季节变化的一种有效方式。为此提出了多个为量化特征时间点的提供数据基础的颜色指标,但其有效性仍是这一植被监测方法的制约因素。...随着普通数字相机的广泛使用,利用普通数字相机拍摄获得的RGB图像提取植被生长的特征时间点是监测植被季节变化的一种有效方式。为此提出了多个为量化特征时间点的提供数据基础的颜色指标,但其有效性仍是这一植被监测方法的制约因素。以黄土高原广布的刺槐为对象,利用缩时相机获取的数字照片为基本数据。通过提取绝对绿度指数(Green Excess Index,ExG)、相对绿度指数(Green Chromatic Coordinate,Gcc)、绿红植被指数(Green Red Vegetation Index,GRVI)和色相指数(Hue based on HSL,Hue)等颜色指数,比较了上述4个颜色指数在平均值法和最大亮度法两种分析方法下提取植被生长过程时间节点的效果,与实际观测结果相比较,遴选最佳指数。结果表明:基于平均值法的ExG指数的提取的生长期开始(Start of the Seasonality,SOS)、生长期结束(End of the Seasonality,EOS)最接近实测值,ExG可以较好地拟合出刺槐生长过程中的关键时间节点。该方法实现了对植被生长状况主要时间节点的自动提取,弥补了遥感监测和人工物候观测的不足,为生态系统植被生长变化研究补充了新的数据来源。展开更多
文摘为了解决传统狼群算法处理数据速度慢且容易陷入局部最优的问题,基于车间协同调度,提出一种协同奔袭策略的狼群优化算法(cooperative attack wolf pack algorithm,CAWPA).将改进后的狼群优化算法应用在双车间协同调度问题上进行验证,并与GA、GWO算法比较.结果表明,改进狼群算法比GA、GWO算法具有明显优势.
文摘随着普通数字相机的广泛使用,利用普通数字相机拍摄获得的RGB图像提取植被生长的特征时间点是监测植被季节变化的一种有效方式。为此提出了多个为量化特征时间点的提供数据基础的颜色指标,但其有效性仍是这一植被监测方法的制约因素。以黄土高原广布的刺槐为对象,利用缩时相机获取的数字照片为基本数据。通过提取绝对绿度指数(Green Excess Index,ExG)、相对绿度指数(Green Chromatic Coordinate,Gcc)、绿红植被指数(Green Red Vegetation Index,GRVI)和色相指数(Hue based on HSL,Hue)等颜色指数,比较了上述4个颜色指数在平均值法和最大亮度法两种分析方法下提取植被生长过程时间节点的效果,与实际观测结果相比较,遴选最佳指数。结果表明:基于平均值法的ExG指数的提取的生长期开始(Start of the Seasonality,SOS)、生长期结束(End of the Seasonality,EOS)最接近实测值,ExG可以较好地拟合出刺槐生长过程中的关键时间节点。该方法实现了对植被生长状况主要时间节点的自动提取,弥补了遥感监测和人工物候观测的不足,为生态系统植被生长变化研究补充了新的数据来源。
