在图像处理中,以Dennis Gabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器,本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内,分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。 在空间域,二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabor变换)。 一些
目录PSOGA的相同点PSOGA不同点粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)都是优化算法,都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性,它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSOGA的相同点都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出;GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群,因而算法在全局的解空间进行搜索,
转载 2023-07-04 19:42:58
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Python骚操作 | 用Python来P图给大家带来一篇关于PIL的文章,PIL全称是Python Image Library,顾名思义,是用来做图像处理的。用这个库,可以实现很多PS里的效果,比如像图片模糊、寻找轮廓、边缘检测等等。我们来看看具体怎么做到的呢?PS作为世界四大发明之一可以说被广大网友用到了极致,只有你想不到的没有我P不了的,任何正经的图片在都可以变成搞笑图片(比如下图)当然也可
# 使用Python实现粒子群优化算法(PSO) 粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,广泛应用于各种优化问题。本文将帮助刚入行的小伙伴了解如何在Python中实现PSO算法。我们将一步步走过这一过程,确保你能够理解每个步骤的具体内容。 ## PSO实现流程 | 步骤 | 描述
原创 10月前
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粒子群算法属于智慧算法的一类,与该类算法类似的还有蚁群算法,遗传算法等。大家可以将这几种算法进行比较。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)属于进化算法的一种,是通过模拟鸟群捕食行为设计的。从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的品质。在这里,我们举一个例子来深入理解一下该算法:假设有一鸟群,在一座岛上某个地方放有食物,但是鸟群并不知道食物在
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粒子群算法的寻优算法记录学习(由于时间关系未添加代码)  粒子群算法(PSO)是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究,鸟类捕食时,找到食物最简单的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并运用于求解优化问题的,算法中的每个粒子都代表问题的一个潜在解,每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应
✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进; ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 ⛄一、粒子群算法及LSTM简介1 粒子群算法简介 1.1 粒子群算法的概念** 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体
文章目录引言一、LSTM网络的机制二、代码实操1.LSTM准备数据集2.构建和训练 LSTM 模型3.出图效果在这里插入图片描述 ![在这里插入图片描述](https://s2.51cto.com/images/blog/202502/21031718_67b77fbe27f2174225.jpg?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1
粒子群优化SVM其中代码部分经过测试,实测可用步骤讲解1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的,故选择PSO来优化,寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发,通过迭代寻找最优解,通过适应度来评价解的质量(适应度函数中打印优化的准确度)。 3、PSO初始化为一群随机粒子(随机解),然后通过迭代找到最优解。所有的粒子具有位置(particle_positio
Pygame 致力于 2D 游戏的开发参考pygame菜鸟入门指南 文章目录一、下载安装 Pygame二、Pygame 常用模块三、常用模块的常用方法四、知道什么是surface五、使用surface.convert()六、脏矩形动画七、硬件surface弊大于利八、不要纠缠于细枝末节九、Rect是你的好朋友十、不要对像素级的碰撞检测费心十一、管理好事件子系统十二、色键 vs Alpha十三、简单
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PSO粒子群优化算法1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似,是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解,通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子
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   ????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势:???博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。???本文内容如下:??? ⛳️赠与读者??做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得
# 使用PSO算法求解VRPTW问题的Python代码 ## 1. 介绍 在这篇文章中,我将教你如何使用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法来解决车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中的时间窗口问题(Time Window Problem,TWP)。我将提供一步一步的指导,并附上每一步所需的Python代码。 ##
原创 2024-01-02 06:04:10
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# 混合车型车辆路径问题与粒子群优化算法 ## 引言 车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是一类经典的组合优化问题,广泛应用于物流配送、运输与供应链管理等领域。在实际场景中,我们常常会面临多种类型车辆的情况,例如,卡车和小型配送车共同进行配送。这种情况下,我们需要解决的是混合车型车辆路径问题(Mixed Vehicle Routing Problem, MV
原创 7月前
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屏蔽门模块此模块提供易于使用的工具,用于快速数据可视化和光谱分析。数据必须存储在文本、numpy或hdf5文件以及与接受标准numpy.loadtxt和numpy.load。第一维度,或行,用于时间和第二维度,或列,用于序列。第一次列始终假定表示与每行关联的时间。安装确保python 3在您的计算机上可用,然后运行pip3 install psd开始时间序列可视化您可以使用psd --time-s
###psycopg2的安装安装方法1:1)使用psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe安装,下载地址:http://vdisk.weibo.com/s/Cd8pPaw56Ozys直接运行exe,不出错误,运行上边代码验证代码无错误,基本算是安装完成了。2)怎么卸载?2.1)找到安装目录:C:\Python27,发现下边包含文件:Remo
转载 2023-12-08 15:08:50
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1、Python简介1.1 Python是什么Python是一种相当有趣的编程语言       Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1.2 Pthon由来: Python的前世源自鼻祖“龟叔”。1989年,吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum)在阿姆斯特丹为了打发无聊的圣诞节,决心开发一个新的
转载 2024-04-22 21:33:31
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PSO(Particle Swarm Optimization)是一种优化算法,它模拟了鸟群或鱼群等动物的集体行为,通过群体智能的方式来解决优化问题。PSO算法最初由Kennedy和Eberhart在1995年提出,近年来得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab实现PSO算法来解决一个简单的优化问题。 文章目录1. 初始化粒子群的位置和速度。2. 计算每个粒子的适应度值。3. 更新每个粒子
jzn的PSO算法学习历程一维PSO算法学习多维PSO算法学习AGA-MOPSO算法学习作者:jzn 未经允许请勿转载一维PSO算法学习1.初始化思路:先做一个随机初始化,生成粒子例:想要求解y=(x-1.0005)^2的最小值,就先生成多个-10-10之间的随机数,这些随机数称为粒子代码块:tic % 开始计时 Xmin = -10; %粒子分布范围 Xmax = 10;
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多变量线性规划multivariate linear regressionmultiple variables 或 multiple features的线性规划Multiple Features(variables)多特征(变量)多变量线性回归的假设hypothesis函数的表示Note: We store each example as a row in the the X matrix in
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