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遗传算法作为一种智能优化算法,已广泛应用于许多学科及工程领域。提出利用遗传算法对遥感影像增强进行空域操作,设计中构造了一种简单且规一化亮度变换函数,并设计遗传算法实现影像的自适应增强。实验结果表明,该算法处理后质量比传统算法要好。 相似文献
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彩色影像的遗传自适应增强 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种彩色色形像自适应增强的算法，此算法充分利用了彩色影像饱和度和亮度所包含的信息，并利用遗传算法自适应地调整增强系数。对于不同的影像，本文算法均能使其对比度，目标边缘以及纹理特征得到增强。 相似文献
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基于遗传算法的快速影像匹配技术的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种将遗传算法(简称GA)用于影像匹配的算法,较为详细地分析了遗传算法中群体的大小、交叉率、变异率、选择机制对影像匹配的影响,特别是对未成熟收敛等问题进行了较为深入的研究.实验证明该算法快速、有效. 相似文献
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采用线性代数L2向量空间Householder变换-Norm（范数）构造函数,实现了遥感影像的边缘增强.影像实验结果与传统的Laplacian和Sobel边缘增强进行比较表明,本算法的边缘增强效果要优于Laplacian和Sobel边缘增强,为遥感影像的边缘增强提供了一种新的手段. 相似文献
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针对BP神经网络在遥感影像分类中存在易陷入局部极值和单一影像特征缺乏有效地物判别信息的问题,该文提出了一种遗传算法(GA)结合指数粒子群算法(ExpPSO)优化BP神经网络的多特征融合遥感影像分类方法(GA-ExpPSO-BP).该方法将设计的基于指数函数的ExpPSO与GA结合构建GA-ExpPSO算法,利用GA-ExpPSO算法对BP神经网络的权阈值进行初始寻优从而构建GA-ExpPSO-BP模型.以高分二号、资源三号遥感影像为实验数据,通过制作多特征融合数据集训练及实验验证.结果 表明:该方法的类别精度、总体精度和Kappa系数均最高,且训练耗时和误差最小,能有效改善影像的分类效果,提高分类效率和精度. 相似文献
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非线性最小残差绝对值和最小平差的遗传算法 总被引：1，自引：1，他引：0
遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的全局优化搜索算法。文章在扼要介绍遗传算法的基础上,设计了非线性残差绝对值和最小的遗传算法,并将其运用于非线性残差绝对值和最小的平差模型中,并通过实例验证了该算法的有效性。 相似文献
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本文将遗传算法（GA）应用于非监督训练,提高了遥感数据的分类精度。遗传竞争学习算法（GA-CL）综合了遗传算法和简单的竞争学习算法,可用于改进非监督训练的结果。遗传算法在典型样本聚类的过程中可以避免得到局部最优值。Jeffries-Matusita（J-M）距离法是通过统计测量两个训练类别之间的分离度,可用于评价这种算法。将此算法应用于TM数据的结果显示,遗传算法改进了简单的竞争学习算法,与其他非监督训练算法相比,其提供了K-均值,GA-K-均值和简单的竞争学习算法。 相似文献
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改进的遗传算法在GPS基线解算上的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
遗传算法(GA)处理数值优化计算问题具有的简单通用、并行、稳健等特点,因此应用于高精度GPS定位的基线解算过程。针对双差模糊度的整数域和基线向量的实数域解的特性,进行了GA算法改进,包括实数编码的改进、遗传算子及其控制参数等算法设计,提出了基于非线性最小二乘准则的GPS相对定位同步解算基线向量和双差模糊度的优化搜索新方法,避免了分步解算模糊度中对浮点解的依赖性,首次实现了大范围、高精度、整数实数不同域上的同步求解,提高了GPS相对定位的稳定性,也体现了遗传算法的优越性。算例表明改进的实数编码遗传算法对同步解算GPS相对定位是可行有效的。 相似文献
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行政区划图自动着色的混合遗传算法 总被引：1，自引：0，他引：1
结合贪心算法的局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力,研究了政区图四色着色问题的混合遗传算法,并在此基础上提出了一些改进措施。试验结果表明,这种混合遗传算法能有效地解决行政区划图自动着色问题,并取得了较好的结果。 相似文献
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采用均匀设计来安排遗传算子组合进行数值实验,研究了遗传算子对神经网络径流预报精度的影响。研究发现,输入模式对最终种群中个体的分布影响不明显,不同算子组合对其影响则明显得多。通过回归分析发现,采用不同算子组合优化神经网络初始权重径流预报精度差别较大,对未归一网络的优化效果较归一网络好,同时采用数据归一输入模式与遗传算法优化神经网络初始权重未产生叠加效果。 相似文献
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遗传算法在城市道路控制点标高优化设计中的应用 总被引：3，自引：1，他引：3
建立了进行城市道路控制点标高优化设计的数学模型。从这个数学模型的结构可以看出，这个模型是非线性和不确定性的，采用传统的搜索方法不大可行，但遗传算法对解决这类问题十分有效。本文提出了遗传算法一种新的应用方面，结果表明，遗传算法或许是进行城市道路控制点标高优化设计中一种比较好的方法。 相似文献
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针对室内环境下的5G定位需求,提出了利用神经网络算法对粗略定位结果进行优化的方法,减小了多径、非视距传播造成的定位误差,改善了结果域的定位精度. 优化算法利用测距定位中的到达时间(TOA)定位法和到达时间差(TDOA)定位法获得粗略定位结果,分别结合BP神经网络、Elman神经网络及通过遗传算法(GA)优化后的GA-BP神经网络、GA-Elman神经网络共利用4种神经网络进行训练,得到修正后的精确定位结果,并对4种神经网络算法进行了分析与评估. Elman算法相较于BP算法具有迭代收敛快、迭代次数少、误差改正好的特点,更适合5G定位结果域的优化;融入 GA 后结果精度均有所提高,其中GA-Elman算法能够训练得到最好的定位结果. 相似文献
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结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式.利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algo-rithm,GA)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)在火山复式位错... 相似文献