中国AI通讯鸽群优化应用-阿里云

《中国人工智能学会通讯》——8.6 鸽群优化在图像处理中的应用

8.6 鸽群优化在图像处理中的应用 Duan et al [9] 将鸽群优化用于回声状态神经网络的参数优化，并将该改进后的递归神经网络算法用于图像复原，该图像复原算法可用于模糊图像复原和噪声图像复原。回声状态神经网络是一种递归神经网络，参数选择对该神经网络的性能有很大影响。首先使用正交设计策略初始化...

《中国人工智能学会通讯》——8.5 鸽群优化在控制参数优化中的应用

8.5 鸽群优化在控制参数优化中的应用经典 PID 控制方法在面对非线性和模型不确定性等因素时，难以满足控制性能的要求，同时控制器参数的选取会对被控对象的响应精度产生较大的影响。Dou et al [15] 将模型预测控制算法应用到了舰载机的控制器设计中，并通过使用鸽群优化对模型预测控制其参数进行...

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《中国人工智能学会通讯》——8.4 鸽群优化在编队中的应用

8.4 鸽群优化在编队中的应用多无人机紧密编队控制具有极强的耦合性和非线性，由于模型输入存在强耦合 , 并且性能指标与模型参数并不存在直接的映射关系 , 因此紧密编队模型控制输入的选取是一个关键技术难题。段海滨等人[13]提出了一种基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制方法：基于人工势场法...

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更新时间 2022-11-07 16:53:33

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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