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FW-PSO算法支持下無線傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化策略

  • 對無線傳感網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、無標(biāo)度性等進(jìn)行了分析，通過上述兩項內(nèi)容的分析結(jié)果，構(gòu)建全新的無線傳感網(wǎng)絡(luò)模型，提升其應(yīng)用效果，設(shè)計了符合實際要求的FW-PSO算法，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化，并通過實驗進(jìn)行了性能驗證。結(jié)果表明：優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，能夠較好地提升無線傳感網(wǎng)絡(luò)運行性能。
  • 關(guān)鍵字： 202302  FW-PSO  網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)  算法  優(yōu)化策略  抗毀性  

基于SHO-KSW的圖像多閾值分割研究

  • 摘要：為了解決傳統(tǒng)閾值分割KSW法對圖像多閾值分割時由于空間和時間復(fù)雜度增加導(dǎo)致分割效果不佳的穩(wěn) 態(tài)，本文采用SHO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法對圖像進(jìn)行多閾值分割以提高傳統(tǒng)KSW法分割效果不佳的穩(wěn)態(tài)。為了 證明SHO-KSW算法對圖像分割的優(yōu)越性，與PSO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法（PSO-KSW）分割效果對比。通過本 次實驗的過程表明SHO-KSW算法比PSO-KSW分割更好。關(guān)鍵詞：閾值分割；SHO-KSW；PSO-KSW；PSNR；SSIM當(dāng)前，圖像處理最重要的步驟即圖像分割，圖像分 割是將某個圖像中的
  • 關(guān)鍵字： 202207  閾值分割  SHO-KSW  PSO-KSW  PSNR  SSIM  

基于GA和PSO算法的反射陣列仿真設(shè)計

  • 摘要：遺傳算法(GA)和粒子群算法(PSO)都屬于進(jìn)化算法，用于優(yōu)化計算時，可以幫助尋找問題的最優(yōu)解。將遺傳算法和粒子群算法應(yīng)用到反射陣列設(shè)計中，大大縮減了設(shè)計周期并提高了反射陣列性能。按照該方法設(shè)計出的板子陣
  • 關(guān)鍵字： 陣列  仿真  設(shè)計  反射  算法  GA  PSO  基于  

基于PSO的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計

  • 有限沖激響應(yīng)(FIR)數(shù)字濾波器的設(shè)計實質(zhì)是一個多參數(shù)優(yōu)化的問題，而傳統(tǒng)的一些優(yōu)化設(shè)計方法，如遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，存在算法復(fù)雜，收斂速度慢，效果不明顯等缺點。提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(IMPSO)的FIR數(shù)字濾波器設(shè)計。該方法首先根據(jù)粒子聚合度情況引入變異思想，克服PSO算法容易早熟的毛病，對算法進(jìn)行改進(jìn)，然后利用改進(jìn)的IMPSO搜索濾波器參數(shù)的最優(yōu)解，對FIR濾波器進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計。實例設(shè)計FIR數(shù)字低通、帶通濾波器，仿真結(jié)果表明，該方法具有算法簡單，收斂速度快，魯棒性好等優(yōu)點。
  • 關(guān)鍵字： PSO  FIR  數(shù)字  濾波器設(shè)計    
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