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1. 智能算法的亚群优化策略综述
杜晓昕, 周薇, 王浩, 郝田茹, 王振飞, 金梅, 张剑飞
《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 819-830.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030380
摘要219)   HTML5)    PDF (2404KB)(245)    收藏

群智能算法的优化是提升群智能算法性能的一个主要途径,随着群智能算法越来越广泛地运用到各类模型优化、生产调度、路径规划等问题中,对智能算法性能的要求也越来越高。亚群策略作为一种优化群智能算法的重要手段,能够灵活地平衡算法的全局勘探能力和局部开发能力,已经成为群智能算法的研究热点之一。为了促进亚群优化策略的发展和应用,对动态亚群策略、基于主从范式的亚群策略和基于网络结构的亚群策略进行了详细调查,阐述了各类亚群策略的结构特点、改进方式和应用场景。最后,总结了亚群策略目前存在的问题以及未来的研究趋势和发展方向。

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2. 基于神经网络与对比度的多聚焦图像融合技术
王振飞 范刚龙 王能超
计算机应用   
摘要1906)      PDF (775KB)(1604)    收藏
提出了一种基于小波对比度和神经网络的多聚焦图像融合算法。首先对各源图像进行小波变换,根据变换后系数计算出图像的小波对比度,选取源图像部分区域小波对比度作为前馈神经网络的训练样本,调整神经网络权重;然后用训练好的神经网络组合融合图像的小波系数,对组合后的系数进行一致性校验;最后对该系数进行小波逆变换,得到融合图像。实验结果表明,该算法能够较好地解决多聚焦图像融合问题,生成的融合图像效果优于传统图像融合方法。
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