闫涛
- 作品数：3 被引量：12H指数：1
- 供职机构：中国科学院成都计算机应用研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划中国科学院西部之光基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多景深融合模型的显微三维重建方法被引量：11
- 2017年
- 鉴于激光共聚焦三维重建技术在金属样本的显微三维重建过程中具有重建速度慢的不足,在保证重建精度的前提下,提出一种基于多景深融合模型的显微三维重建方法来提升重建效率.该方法将三维重建问题转化为二维图像景深融合问题,首先提出一种基于非降采样Contourlet变换与多态脉冲耦合神经网络的图像融合方法,对不同景深图像序列运用该方法进行融合操作,得到的初代融合图像最大程度保留了原始图像信息;然后提出一种基于相关系数的区域图像匹配方法,得到以原始图像为基础的二次融合图像和初代高度映射图;最后定义一个能量泛函模型以消除二次融合图像中存在的假点信息,其极小化过程保证二次融合图像收敛于初代融合图像,同时初代高度映射图按照相同的方式演化,迭代结束即完成三维重建.运用文中方法对微尺度金属样本进行三维重建实验的结果表明,相比于激光共聚焦三维重建,该方法在保证三维重建结果具有较高精度与较好抗噪性的基础上,提升了重建效率.
- 闫涛陈斌刘凤娴王佐才王佐才郭四稳
- 关键词：脉冲耦合神经网络能量泛函
- 基于爆炸冲击波模型的粒子群优化算法
- 2014年
- 针对基本粒子群优化(PSO)算法在解决复杂多峰问题时易于陷入局部最优解的问题,提出一种基于爆炸冲击波模型的PSO算法(简称BW-PSO算法)。该算法通过加入种群多样性监督条件,使得当种群数量缩小至给定阈值时,触发粒子冲击波过程:最优粒子与次优粒子进行交叉变异,处于爆炸半径内的粒子受到牵引力,加速收敛至当前极值;处于爆炸半径外的粒子受到冲击力向外扩散,增加了找到全局最优值的可能性。BW-PSO算法不仅能够通过最优粒子变异操作提升当前解的精度,而且通过粒子冲击波过程,增加了种群多样性,提升了粒子对全局空间开发的能力。实验结果表明,基于爆炸冲击波模型的PSO算法在求解多峰问题表现优于变异PSO算法与带电PSO算法。
- 闫涛古乐野阮波
- 关键词：粒子群优化算法爆炸冲击波种群多样性多峰函数
- 频域滤波模型的粒子群优化算法被引量：1
- 2017年
- 当前对于粒子群优化算法(简称基本PSO)的改进主要从控制参数与数学模型入手,但这可能导致陷入局部最小值。针对这个问题,提出一种基于频域滤波模型的PSO算法(简称FPSO)。FPSO是对粒子种群多样性进行定量分析,当粒子集中度低于设定阈值时,以当前最优粒子为中心,在一定半径范围内进行傅里叶变换,通过预设的低通滤波器,削弱当前找到的最优值;然后对当前粒子群施加以最优粒子为势能中心的辐射力,所有粒子在滤波范围外部的空间以较大的速度继续搜索。实验分析表明:基于频域滤波模型的PSO算法提升了种群多样性,有效地提高了全局搜索能力,在求解多峰函数问题时解的精度优于带电PSO算法与变异PSO算法。
- 郭四稳闫涛雄伟程
- 关键词：粒子群算法频域滤波种群多样性截止频率多峰函数
