基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

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基于混合PSO算法的桁架动力响应优化

ｔｋｎａｅｏｊｃｖｎｔｎａｉｅｈｖｇｈｅｔｔｅｓｒｍａｓａｍｗｓｈｓｎａｅｓｅｉａｔｌ，ｎａｅｓｈｂｅｔｅｆｃｏ．Ａｐｒｃａｉｅｂｓｆｎｓｆｒａｏｅｓｈｐｃｌｒｃａｄｉｔｉｕｉｔｌｎｔｉｏｗｃｔａｐｉｅｔ
ＤｙｍｉｅｐｏｅｏｔｍｉａｉｎｆｒａｔｕｓｓｒｃｕｅｂｓｄｏｂｉＯｌｏｉｈｍｎａｃｒｓｎｓｐｉｚｔｏｏｒｓｔｕｔｒａｅｎｈｙｒｄＰＳａｇｒｔ
ＷＥＩＤｅｍｉ，ＷＥＮｎｙ — ｎＸｉｇ— ｕ（．ＤｐｒｎｆｉｌｎｉｅｒｇｏｔＣｉｎｖｒｔｏＴｃｎｌｇ，ｕｎｚｏ６０Ｃｉ；１ｅａｔｔｖｇｅｎ，ＳｕｈｎＵｉｅｓｙｆｅｈｏｏｙＧａｇｈｕ５０４，ｈｎｍｅｏＣｉＥｎｉｈａｉ１ａ
摘要：针对以结构动力响应为约束，最小重量为目标的桁架拓扑优化问题，提出了一种将微粒群算法和优化准
则法结合的混合ＰＯ算法。利用优化准则法的迭代关系找出群体中适应度最好的微粒，Ｓ将其作为特殊微粒，其他微粒的
寻优采用ＰＯ的基本进化规则，Ｓ位移响应约束利用特殊微粒的灵敏度信息近似计算。算例的计算结果表明，合ＰＯ算混Ｓ
Ａｂｓｒｃ：Ａｙｒｄａｇｒｔｍｓｐｏｏｅｏｙａｃｔｐｌｇｐｉｚｔｏｆａｔｓｔｕｔｒ．Ｉｐｔｉａｉｎｔａｔｈｂｉｌｏｈｗａｒｐｓｄｆｒｄｎｍｉｏｏｏｙｏｔｍｉａｉｎｏｒｓｓｒｃｕｅｎｏｉｚｔｉｕｍｏａａｙｅｈｎｍｉｉｐａｅｎｅｐｎｓｓｏｏｓｗｅｅｃｎｔａｎｅｎｈｅｍｉｉｍｉｈｆｔｒｓｔｕｔｒｓｎｌｓｓｔｅｄｙａｃｄｓｌｃｍｅｔｒｓｏｅｆｎｄｅｒｏｓｒｉｔｄａｄｔｎｍｕｗｅｇｔｏｈｅｔｓｓｒｃｕｅｗａｕ

基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法

基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法
陶叶辉;赵寿为
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2022(21)12
【摘要】针对现有高斯混合模型对初始值敏感并容易陷入局部最优值的情况,提出一种基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法。

该方法首先使用惯性权重先增后减的粒子群完成高斯混合模型参数初始化;然后引入近似骨架理论对EM算法进行改进优化,求解出高斯混合模型的最终参数;最后在图像聚类应用中进行仿真实验。

基于改进EM算法的高斯混合模型图像聚类方法,结构相似度相较于标准EM算法、RSEM算法和PSOEM算法分别提升6.31%、4.20%和1.38%;余弦距离值相较于标准EM算法、RSEM算法和PSOEM算法分别提升4.12%、2.69%和0.94%。

实验结果表明,该方法能够有效提升局部像素区域的聚类效果,获得聚类边界更加清晰的输出图像。

【总页数】5页(P182-186)
【作者】陶叶辉;赵寿为
【作者单位】上海工程技术大学数理与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于改进模糊C均值聚类的心脏图像分割方法
2.一种基于自适应超像素的改进谱聚类图像分割方法
3.基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法
4.基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法
5.基于改进RHT 及均值漂移聚类方法的双孢菇图像目标提取研究
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基于EMD-PSO-BP网络模型的大坝变形预测

基于EMD-PSO-BP网络模型的大坝变形预测秦旭元;刘立龙;陈军;陈发德;黄良珂;谢劭峰【摘要】针对大坝变形具有非平稳性、非线性等特点,将经验模态分解(EMD)和粒子群算法(PSO)引入到BP神经网络中,建立EMD-PSO-BP模型.该模型采用EMD 将复杂的大坝变形数据分解成有限个相对平稳的分量,并利用粒子群算法优化BP神经网络对各分量分别建模预测,叠加重构各分量预测值作为最终预测结果.实验结果表明,EMD-PSO-BP模型具有较好的非线性映射能力、学习能力和自适应能力,能有效地提高变形预测精度,其预测精度明显优于BP神经网络模型,较PSO-BP模型也有所提高.%Dam deformations have lots of characteristics such as non-stationary,non-linear.In this paper,we take Empirical Mode Decomposition (EMD) and Particle Swarm Optimization (PSO) into BP neural network,and establish EMD-PSO-BP model to forecast dam deformative values.In this model,EMD is used to decompose complex deformation data into finite and relatively stable components,and to predict each component by BP neural network optimized by Particle Swarm Optimization model,then to stack and reconstruct components as the final results.The experimental results show that the EMD-PSO-BP model has a better nonlinear mapping ability,learning ability and adaptive ability which can improve the predicted accuracy of deformations effectively.Also,the accuracy is obviously better than BP neural network model,a little better than PSO-BP model.【期刊名称】《桂林理工大学学报》【年(卷),期】2017(037)004【总页数】6页(P641-646)【关键词】变形预测;EMD;PSO;BP神经网络【作者】秦旭元;刘立龙;陈军;陈发德;黄良珂;谢劭峰【作者单位】桂林理工大学桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;桂林理工大学桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;桂林理工大学桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;桂林理工大学桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;桂林理工大学桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;桂林理工大学桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】P207大坝施工和运行阶段都伴随着变形,及时掌握其变形情况对保障大坝安全有着重要意义。

基于自动样本和PSO优化组合核的图像分割

基于自动样本和PSO优化组合核的图像分割李雷;施冬艳【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】Color image segmentation occupies an important position in image processing. To avoid the unreliability of image samples with manual selection,use K-means for image's pre-classification,and then select the image's HSV color space features via Matlab program-ming automatically. Present the idea of the block:process the color image with partitioning firstly;then output the block images that can be judged as background or foreground directly;use Support Vector Machine ( SVM) method for training and segmenting the remaining block images. With the linearly combination of the global and local kernel,select the optimal combination kernel function for image seg-mentation. Introduce the Particle Swarm Optimization ( PSO) to optimize the parameters in combined kernel. The experimental results show that the proposed method is effective. The image segmentation accuracy is satisfactory and stable.%彩色图像分割在图像处理中占据重要的位置。

一种基于PSO算法和ICM模型的图像自动分割算法

一种基于PSO算法和ICM模型的图像自动分割算法卢桂馥;窦易文;王勇【期刊名称】《计量技术》【年(卷),期】2008(000)003【摘要】ICM模型(Intersecting Cortical Model)是一种简化的脉冲耦合神经网络(Pulse Couled Neural Network,PCNN),ICM模型图像分割的效果取决于ICM 模型中各个参数的合理选择,这一般需要通过多次实验获得.而粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)具有对参数自动寻优的优势,为此,将PSO和ICM模型相结合,以改进的最大类间方差准则函数为适应度函数,提出了一种新的基于PSO和ICM模型图像自动分割算法.实验仿真结果验证了该方法的有效性,即不仅可以正确的实现图像分割,而且参数可以自动设置省去了人工实验的麻烦,同时分割速度也有所提高.【总页数】3页(P3-5)【作者】卢桂馥;窦易文;王勇【作者单位】安徽工程科技学院计算机科学与工程系,芜湖,241000;安徽工程科技学院计算机科学与工程系,芜湖,241000;安徽工程科技学院计算机科学与工程系,芜湖,241000【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.一种基于改进PSO和FCM的图像分割算法 [J], 高金雍;唐红梅;武翠霞;韩力英2.一种基于PSO优化HWFCM的快速水下图像分割算法 [J], 王士龙; 徐玉如; 庞永杰3.基于PSO-KMeans快速图像分割算法模型的应用 [J], 陈兴志; 王代文; 刘乃瑶; 乐文涛; 黄飞翔4.一种基于空间信息的FSICM图像分割算法 [J], 朱素霞;祖宏亮;孙广路5.基于PSO-KMeans快速图像分割算法模型的应用 [J], 陈兴志;王代文;刘乃瑶;乐文涛;黄飞翔因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

PSO混合DE算法求解约束优化问题

PSO混合DE算法求解约束优化问题
张婷;高晓智
【期刊名称】《微型机与应用》
【年(卷),期】2014(33)17
【摘要】提出了一个全新的混合算法并命名为微粒群差分算法,该算法在标准微粒群算法的基础上结合了差分进化算法用于求解约束的数值和工程优化问题.传统的标准微粒群算法由于其种群单一性容易陷入局部最优值,针对这一缺点利用差分进化算法中的变异、交叉、选择3个算子来更新每次迭代每个粒子新生产的位置以使粒子跳出局部优值.融合了标准微粒群算法和差分进化算法优点的混合算法加速了粒子的收敛速度.为了避免惩罚因子的选择对实验结果的影响,采取了可行规则法来处理约束优化问题.最后将微粒群差分算法用于5个基准函数和两个工程问题,并与其他算法作了比较,试验结果表明,微粒群差分算法算法具有很好的精准性、鲁棒性和有效性.
【总页数】5页(P83-87)
【作者】张婷;高晓智
【作者单位】上海海事大学信息工程学院,上海201306;上海海事大学信息工程学院,上海201306;阿尔托大学电气工程与自动化系,赫尔辛基FI-00076
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.应用改进PSO算法求解待约束优化问题 [J], 高显忠;罗文彩;侯中喜
2.一种求解高维约束优化问题的γ-PSO算法 [J], 张慧斌;王鸿斌;邸东泉
3.求解工程约束优化问题的PSO-ABC混合算法 [J], 王珂珂;吕强;赵汗青;白帆
4.约束优化问题带有混沌变异的PSO-DE混合算法 [J], 雷崇民;任再敏;高岳林
5.基于PSO-ABC的混合算法求解复杂约束优化问题 [J], 王珂珂;吕强;赵汗青;张蔚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于DE和PSO的混合智能算法及其在模糊EOQ模型中的应用

Ａｓａｔｈｓｐｐｒｅｉｅｏｅｈｂｉｔｌｅｔｌｏｉｍ（ＥＳｂｔｃ：ＴｉａｅｓｎｄａｎｖｌｙｒｉｅｉｎｇｒｈＤＰＯ）ｂｔｒｔｇａｖｎａｅｆＥａｄＰＯａｇ— ｒｄｇｄｎｌｇａｔｙｉｅａｎｄａｔｓｏｎＳｌｏｎｇｉｇＤ
ｆｚｅｅｄｎ— ａｃｒｇａｍｎＯｏｅ，ｅｉｅｎｉｔｌｅｔｌｒｈａｕａｅｔｅｃｅｉｉｔｏｅｆｚｙｕｙｄｐｎｅｔｈｎｅｐｏｒｍｉｇＥＱｍｄｌｄｓｎｄａｎｌｇｎａｇｉｍｔｃｌｌｔｈｒｄｂｌｙｆｔｕｚｚｃｇｅｉｏｔｏｃｉｈ
ｒｔ．ＤｕｉｇｉｒｔｖｒｃｓｎｔｅＰＳ，ａｃｒａｎｒｄｍｌｅｅｔｄｐａｉｌｓｗｏｌｅｅｖｈｅｄｉｅｅｔａｖｌｉｎｏｒ — ｉｈｍｒｎｔａｉｅｐｏｅｓｉｈＯｅｅｔｉａｎｏｙｓｌｃｅｒｃｅｕｄｒｃｉｅｔｆｒｎｉｌｅｏｕｔｐｅａｔｆｏｔｒｔｎｃｅｓｈｉｒｉｆｐａｔｃｅ．Ｔｈｎ，ｐｒｉｌｓｗｉｈｏａｎｍｕｍｕｄｅｃｐｏｅｕｅｔｌａｏｖｒｅｃｏｏｉｒａｅｔｅｄｖｅｓｔｏｒｉｌｓｙｅａｔｃｅｔｔｅｌｃｌｍｉｉｈｗｏｌｓａｅｔｎｓｒｈｅｇｏｂｌｃｎｅｇｎｅｏｈｒｐｏｅｂｄａｇｒｔｍ．ＴｈｒｏｍａｃｆＤＥＰＳａｇｒｔｆｔｅｐｏｓｄｈｙｒｌｏｉｈｉｅｐｅｆｒｎｅｏＯｌｏｉｈｍｓｔｓｅｉｙｃｌｔｓｕｎｔｏｓＡｉｎｔｔｅｗａｅｔｄｕｓｎｇｔｐｉａｅｔｆｃｉｎ．ｍｉｇａｈ

基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用

基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用图像分割是指把图像中不同部分分开的过程，也是计算机视觉和图像处理领域中一个重要的研究方向。

而基于高斯模型的EM算法在图像分割中得到广泛应用，本文就此话题进行探讨。

一、EM算法基础EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)，期望最大化算法，是一种基于迭代的数值优化算法，广泛应用于机器学习、计算机视觉以及统计学等领域。

其主要思想是通过未观测变量的期望来解决模型参数的估计问题。

EM算法分为两个步骤：E步，计算未观测变量的期望；M步，最大化似然函数，得到模型的最优参数。

这两个步骤不断迭代，直至收敛为止。

二、高斯混合模型高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是指由多个高斯分布组成的混合模型。

它可以被广泛应用于图像分割和特征提取等领域中。

在GMM中，每个高斯分布对应于图像中的一个特定区域，从而完成图像分割的任务。

对于一个像素点，其可能属于GMM中的任意一个高斯分布，每个高斯分布都有一个权重参数，表示该高斯分布在混合模型中的占比。

因此，对于每个像素点，我们需要估计这些高斯分布的均值、方差和权重。

三、基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用基于高斯模型的EM算法可以被广泛应用于图像分割中。

在图像分割过程中，首先需要确定高斯混合模型的数量，即选择需要的高斯分布数量。

然后，以图像像素为基础，进行模型初始化，计算像素点和每个高斯分布之间的期望，并采用EM算法优化模型参数。

EM算法迭代过程中，通过计算高斯分布的权重和均值，得到每个像素点属于哪个高斯分布的概率。

这样，对于一个像素点，我们可以知道它属于哪个区域。

通过这种方式，可以完成对图像的自动分割。

四、总结本文介绍了基于高斯模型的EM算法在图像分割中的应用。

通过EM算法优化高斯混合模型的参数，可以实现自动分割图像的任务。

但是，在实际应用中，图像分割还面临着很多挑战，如图像噪声、复杂背景等问题。

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ｎｉｓｍａｌｇｏｉｒｔｈｍａｎｄＰａｔｒｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ（ＥＭＳＰＯ）．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｅａｃｈｐａｔｒｉｃｌｅｗａｓｕｐｄａｔｅｄ
ｔｏＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｌｇａｏｉｔｒｈｍ．ＡｈｙｂｒｉｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｂａｓｅｄｏｎＥｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ —ｌｉｋｅＭｅｃｈａ —
第３０卷第５期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１３）０５ — ０３３０ — ０４计 Nhomakorabea算
机
仿
真
２０１３年５月
基于ＥＭ算法和ＰＳＯ算法的混合优化算法
王建龙，孙合明
（河海大学理学院，江苏南京２１１１００）
摘要：针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题，将类电磁机制算法中的吸引一排斥机制引入到粒子群优化算法中，提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法（ＥＭＰＳＯ）。首先按照基本粒子群优化算法
的寻优方式对各粒子进行更新，再利用类电磁机制中的吸引一排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动，最后通过几个标准测试函数进行了测试，并与标准粒子群算法（ＰＳＯ）、免疫粒子群算法（ＩＰＳＯ）、混沌粒子群算法（ＣＰＳＯ）进行对比。测试结果表明，改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度，改善了优化性能。
ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍ．Ｔｈｅｎｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕｌａａｎｄｔｈｅｇｒｏｕｐｏｐｔｉｍａｌｐａｒｔｉｃｌｅｗｅｒｅｕｐｄａｔｅｄ
ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｔｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｐｕｌｓｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ－ｌｉｋｅＭｅｃｈａｎｉｓｍｌｇａｏｉｔｒｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐｒｏ —
ｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｔｅｓｔｅｄｂｙｓｅｖｅｒａｌｈｉｇｈ — ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｂｅｎｃｈｍａｒｋｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ａｎｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｓｔａｎｄｒｄａＰＳＯａｌｇｏ — ｒｉｔｈｍ，ＩＰＳＯａｌｇｏｉｒｔｈｍａｎｄＣＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＥｘｐｅｉｒｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｓｈｏｗｎｔｈａｔＥＭＰＳＯｌｇａｏｒｉｔｈｍｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍ— ｐｒｏｖｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｒａｔｅｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．
关键词：类电磁机制；粒子群优化；混合优化算法
中图分类号：ＴＰ３０１．６文献标识码：Ｂ
ＨｙｂｒｉｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄＯｎＥＭＡｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄＰＳＯＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＷＡＮＧＪｉａｎ－ｌｏｎｇ，ＳＵＮＨｅ－ｍｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＮａｎｊｉｎｇＪｉａｎｇｓｕ２１１１００，Ｃｈｉｎａ）
ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ．ＴｈｅａｔｔｒａｃｔｉｏｎａｎｄｒｅｐｕｌｓｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆＥｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ— ｌｉｋｅＭｅｃｈａｎｉｓｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｂｒｏｕｇｈｔｉｎ —