《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鸽群优化参数,通过对用不同程度和不同类型退化的图像进行复原以测试该图像复原算法的性能,并与多种其他....
《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优化设计,仿真分析表明,鸽群优化可以很好地对控制器参数进行优化设计,满足控制需求。 Deng et....
《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: 基于人工势场法设计了外环控制器 , 将无人机紧密编队转化成一种抽象的人造势场中的运动 ; 基于鸽群优化设计了内环....
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