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改进人工蜂群算法在数字图像相关中的应用
  • ISSN号:1004-373X
  • 期刊名称:《现代电子技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN919-34[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024, [2]大连海洋大学教育技术与计算中心,辽宁大连116023, [3]大连市气象局,辽宁大连116001, [4]大连海洋大学信息工程学院,辽宁大连116023, [5]大连海洋大学理学院,辽宁大连116023
  • 相关基金:国家“973”计划项目(2010CB315022);国家自然科学基金(50905022);工业装备结构分析国家重点实验室专项基金项目(S09104);中央高校基本科研业务费专项基金资助(DUT12LK21)
中文摘要:

针对人工蜂群算法存在的收敛速度较慢,易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的人工蜂群优化算法,并应用于数字图像相关的整像素位移搜索中。该算法借助相关度值的变化来动态调整跟随蜂的搜索步长,平衡其全局和局部的搜索能力;侦察蜂利用遗传算法的交叉运算产生新解,改善全局搜索能力。实验结果表明,改进的算法能有效地提高收敛速度,改善整像素位移搜索的性能。

英文摘要:

Aiming at the problems of slow convergence speed and easy to fall into local optimal solution, which exist in artificial bee colony algorithms, an improved artificial bee colony optimization algorithm is proposed for the pixel displacement search in digital image correlation. In the algorithm, the search step of the following bee is adjusted dynamically according to the changes of the correlation to balance the capability of global search and local search, and the scout bee employs crossover operation of genetic algorithm to generate new solution for improving the global search capacity. The experimental results show that the improved algorithm can enhance the convergence capability effectively and improve the performance of integer pixel displacement search.

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期刊信息
  • 《现代电子技术》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:陕西省信息产业厅
  • 主办单位:陕西电子杂志社 陕西省电子技术研究所
  • 主编:张郁(执行)
  • 地址:西安市金花北路176号陕西省电子技术研究所科研生产大楼六层
  • 邮编:710032
  • 邮箱:met@xddz.com.cn
  • 电话:029-93228979
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-373X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1224/TN
  • 邮发代号:52-126
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:37245