中央高校基本科研业务费专项资金(K50510020001)
- 作品数：4 被引量：70H指数：4
- 相关作者：焦李成公茂果马萌马文萍曹宇更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于自适应划分的进化多目标优化非支配个体选择策略被引量：12
- 2011年
- 进化多目标优化主要研究如何利用进化计算方法求解多目标优化问题,已经成为进化计算领域的研究热点之一.多目标优化问题解的多样性主要体现在两个方面,即分布的广度和均匀程度.在分析了已有多目标进化算法保持解的多样性策略的基础上,提出了一种基于自适应划分的非支配个体选取策略.新策略根据非支配个体在目标空间的相似性程度对由当前非支配个体构成的前沿面进行自适应划分,在划分出的各区域选择最具代表性的个体,实现对非支配个体的修剪操作.为了验证新策略的有效性,将此策略应用于两类典型的多目标进化算法中,基于13个标准测试问题的仿真结果表明,自适应划分策略使最优解的均匀性和广度得到了很好的提升.
- 公茂果程刚焦李成刘超
- 关键词：多目标优化进化算法
- 自适应动态控制种群规模的自然计算方法被引量：15
- 2012年
- 提出了一种种群规模自适应动态控制策略,实现了种群规模根据进化过程自适应的动态变化.该策略的实现不依赖于算法进化操作的具体步骤,因而适用于各种基于种群优化的自然计算方法.首先给出了动态控制策略的框架;然后,在此框架下,充分利用动态种群规模反馈的有用信息,提出了基于Logistic模型的增加/删除数目自适应变化的方法,设计了自适应地兼顾有效性和多样性的增加算子和基于多样性的删除算子.将该策略应用到两种不同的自然计算方法中,采用经典测试函数和新型CEC05测试函数验证其性能.实验结果均表明,结合了所提出的种群规模自适应动态控制策略的新算法,比原算法在求解精度和收敛速度上均有明显的提升.
- 王蓉芳焦李成刘芳杨淑媛
- 关键词：自然计算种群规模动态控制LOGISTIC模型
- 复杂分布数据的二阶段聚类算法被引量：33
- 2011年
- 提出了一种用于复杂分布数据的二阶段聚类算法(two-phase clustering,简称TPC),TPC包含两个阶段:首先将数据划分为若干个球形分布的子类,每一个子类用其聚类中心代表该类内的所有样本;然后利用可以处理复杂分布数据的流形进化聚类(manifold evolutionary clustering,简称MEC)对第1阶段得到的聚类中心进行类别划分;最后综合两次聚类结果整理得到最终聚类结果.该算法基于改进的K-均值算法和MEC算法.在进化聚类算法的基础上引入流形距离,使得算法能够胜任复杂分布的数据聚类问题.同时,算法降低了引入流形距离所带来的计算量.在分布各异的7个人工数据集和7个UCI数据集测试了二阶段聚类算法,并将其效果与遗传聚类算法、K均值算法和流形进化聚类算法做了比较.实验结果表明,无论对于简单或复杂、凸或非凸的数据,TPC都表现出良好的聚类性能,并且计算时间与MEC相比明显减少.
- 公茂果王爽马萌曹宇焦李成马文萍
- 关键词：聚类K-均值算法进化算法流形
- 利用小波域HMC模型进行遥感图像变化检测被引量：10
- 2012年
- 传统阈值检测算法都是基于单函数模型进行的,当差异影像分布函数较复杂时检测结果较差.针对这个问题,提出一种基于小波域的隐马尔科夫链模型的遥感图像变化检测算法.将双高斯混合模型与小波变换结合,解决了单函数模型匹配率低的问题,并通过小波变换引入了图像的空间信息,提高了检测精度.利用双高斯混合模型对小波分解后的多层差异影像进行拟合,根据拟合结果判定待检测点类别.对得到的多层初始分割结果,利用隐马尔科夫链模型根据连续最大后验概率融合,得到最终变化检测图.对真实遥感数据集进行实验,证明这种算法可以得到较好的检测结果.
- 辛芳芳焦李成王桂婷万红林
- 关键词：变化检测小波变换
