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基于改进萤火虫算法的二维Otsu图像分割法 被引量：10
1
作者 周晨航 田力威 赵宏伟 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第1期45-50,共6页
对二维最大类间方差(2-D Otsu)算法和萤火虫算法研究现状进行了调查研究.为了解决二维Otsu图像阈值分割方法存在的计算复杂度高、实时性差等缺点,提出了一种将改进的萤火虫算法与二维Otsu算法结合的图像分割算法,即通过自适应惯性权重... 对二维最大类间方差(2-D Otsu)算法和萤火虫算法研究现状进行了调查研究.为了解决二维Otsu图像阈值分割方法存在的计算复杂度高、实时性差等缺点,提出了一种将改进的萤火虫算法与二维Otsu算法结合的图像分割算法,即通过自适应惯性权重优化的萤火虫算法(IFA)搜寻图像分割的最佳阈值.实验结果表明,改进后的算法能够很好的实现图像分割的效果,有效地缩短了图像分割的运行时间,可以运用于图像分割的实时处理. 展开更多
关键词 最佳阈值 二维OTSU 惯性权重 萤火虫算法 图像分割
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基于优化人工鱼群算法的混合聚类研究 被引量：5
2
作者 田琳 田力威 刘启文 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第3期1041-1045,共5页
为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,对理... 为了提高混合聚类算法的准确率,提出基于优化人工鱼群算法的混合聚类算法。引入人工鱼群算法,辅以鲁棒性更强的K中心点算法优化了混合聚类方法的聚集效果。通过对人工鱼的行为和参数进行改善,避免了聚类效果易受离群点影响的问题,对理噪声数据的处理更好。结合K-中心点算法与人工鱼群算法的优势,解决了聚类算法初值依赖性,克服了鱼群算法后期迭代速度慢问题。仿真结果表明,该算法全局优化性能稳定,收敛速度加快,聚类效果明显提高,获得了较优的中心点与清晰地聚类划分。 展开更多
关键词 混合聚类 人工鱼群算法 优化参数 K-中心点算法 聚类效果
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基于BP神经网络的数据融合技术在分布式养老系统中的应用 被引量：4
3
作者 王海洋 田力威 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第1期50-53,共4页
根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当... 根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当神经网络的输入信息维数过高时,会导致神经网络训练速度下降.针对此问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行改进,利用粗糙集对输入数据进行约简,使神经网络输入数据降维.同时,将约简后的信息进行训练.算法在训练时间和融合结果的准确性上都有提高. 展开更多
关键词 粗糙集 BP神经网络 数据融合 分布式养老系统
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基于层次分析法的徒骇河适宜性评价 被引量：7
4
作者 刘宁 田力威 赵宏伟 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期142-145,115,共5页
随着建设宜居城市的热潮,景观河的建设倍受关注,传统河流自然性评价仅注重河流的生态环境,不能完全代表其适宜性。因此,以徒骇河聊城市陈口桥南至徒骇河大桥段为例,在自然性评价基础上提出适宜性评价,依据地貌、生态和水文三方面特征选... 随着建设宜居城市的热潮,景观河的建设倍受关注,传统河流自然性评价仅注重河流的生态环境,不能完全代表其适宜性。因此,以徒骇河聊城市陈口桥南至徒骇河大桥段为例,在自然性评价基础上提出适宜性评价,依据地貌、生态和水文三方面特征选取21个评价指标,基于层次分析法,构建河流适宜性评价体系,对该河段进行适宜性评价。评价结果表明,研究河段总体处于适宜状态,但个别河段的适宜性让人堪忧。构建的评价体系可为研究河段的景观规划提供理论支撑和数据支持,并为中小城市郊区景观河流评价提供方法参考。 展开更多
关键词 适宜性评价 层次分析法 徒骇河 河流评价
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基于改进的人工蜂群算法在医学图像上的多阈值图像分割法 被引量：2
5
作者 孙晓亮 田力威 刘洋 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第6期479-484,共6页
研究了对医学图像阈值分割和人工蜂群算法的研究现状.发现在医学图像分析中,将图像有效分割为有意义的对象对分类和对象识别很重要.提出一种将改进的人工蜂群与分数阶图像阈值分割方法相结合的图像分割方法,即变系数人工蜂群优化算法(VC... 研究了对医学图像阈值分割和人工蜂群算法的研究现状.发现在医学图像分析中,将图像有效分割为有意义的对象对分类和对象识别很重要.提出一种将改进的人工蜂群与分数阶图像阈值分割方法相结合的图像分割方法,即变系数人工蜂群优化算法(VCABC),用于确定给定图像上的n-1个最优n级阈值.将所提出的方法与PSO分数阶图像阈值分割方法和ABC分数阶图像阈值分割方法相比较.实验结果表明,在考虑多种不同的条件情况时,该方法的表现优于其他方法. 展开更多
关键词 图像分割 多级阈值 ABC算法 适应度函数 变系数
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