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FW-PSO算法支持下無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )拓撲結構的優(yōu)化策略
- 對無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )結構的復雜性、無(wú)標度性等進(jìn)行了分析，通過(guò)上述兩項內容的分析結果，構建全新的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )模型，提升其應用效果，設計了符合實(shí)際要求的FW-PSO算法，實(shí)現網(wǎng)絡(luò )拓撲結構的優(yōu)化，并通過(guò)實(shí)驗進(jìn)行了性能驗證。結果表明：優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò )拓撲結構，能夠較好地提升無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò )運行性能。
- 關(guān)鍵字： 202302 FW-PSO 網(wǎng)絡(luò )拓撲結構 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：為了解決傳統閾值分割KSW法對圖像多閾值分割時(shí)由于空間和時(shí)間復雜度增加導致分割效果不佳的穩 態(tài)，本文采用SHO算法優(yōu)化傳統KSW法對圖像進(jìn)行多閾值分割以提高傳統KSW法分割效果不佳的穩態(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KSW法（PSO-KSW）分割效果對比。通過(guò)本 次實(shí)驗的過(guò)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當前，圖像處理最重要的步驟即圖像分割，圖像分 割是將某個(gè)圖像中的
- 關(guān)鍵字： 202207 閾值分割 SHO-KSW PSO-KSW PSNR SSIM
基于PSO的FIR數字濾波器設計
- 有限沖激響應(FIR)數字濾波器的設計實(shí)質(zhì)是一個(gè)多參數優(yōu)化的問(wèn)題，而傳統的一些優(yōu)化設計方法，如遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法等，存在算法復雜，收斂速度慢，效果不明顯等缺點(diǎn)。提出一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法(IMPSO)的FIR數字濾波器設計。該方法首先根據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搜索濾波器參數的最優(yōu)解，對FIR濾波器進(jìn)行優(yōu)化設計。實(shí)例設計FIR數字低通、帶通濾波器，仿真結果表明，該方法具有算法簡(jiǎn)單，收斂速度快，魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)。
- 關(guān)鍵字： PSO FIR 數字 濾波器設計
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