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针对传统多尺度融合算法不具平移性、融合效果较差以及PCNN参数设置复杂等问题，提出了一种结合非下采样剪切波变换（NSST）与遗传算法（GA）优化脉冲耦合神经网络（PCNN）参数的图像融合方法，将融合指
针对地震勘探资料依赖线性优化方法进行波阻抗反演不易得到全局极值的问题,提出一种改进的粒子群优化算法—自适应粒子群优化算法进行波阻抗反演。自适应粒子群优化算法是以群智能优化理论为基础,通过3种可能移动方
提出一种自适应进化粒子群优化算法(AEPSO),以提高多目标优化PSO 算法的性能。 AEPSO 算法把非支配排序技术、自适应惯性权重和特殊的变异操作引入到PSO 算法中,来提高 算法的全局搜索能力和
基于成功历史自适应的混合克隆选择算法
基于PSO算法和PCNN模型的图像自动分割算法，张永康，，Echhorn等人提出的脉冲耦合神经网络（PulseCoupledNeuralNetwork,以下简称PCNN）在图像处理中得到广泛的应用，但
考虑到小波变换存在一些局限性,提出一种把非下采样Contourlet变换(NSCT)与脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的图像融合新方法。用NSCT变换从多尺度和多方向上分解配准后的原始图像。低频应用
用于图像分割的自适应扩散流活动轮廓，Matlab程序已经调好，自己加载图片即可
提出了改进的mFCM算法,该算法引入自适应加权系数控制邻域像素对中心像素的影响程度,充分利用像素的邻域特性对Chen聚类算法的目标函数进行改进。为了实现快速聚类,该算法的开始使用快速FCM确定初始聚类
成产品及系统平台的现场演示,编写技术应用服务方案等,编写投标类方案文件及标书的制作; 通常,当我们看到一张图片时,会在图片中聚焦一个焦点。这个可能是一个人,一座建筑物甚至是一个桶。其他没有聚焦区域虽然
针对无监督分类问题, 提出一种多尺度并行免疫克隆优化聚类算法. 算法中, 进化在多个子群之间并行进 行, 不同子群的抗体根据子群适应度采用不同变异尺度. 进化初期, 利用大尺度变异子群实现全局最优解空
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