基于量子帝王蝶优化机制的双层异构网络频谱分配方法

    公开(公告)号:CN112217678A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN202011097353.X

    申请日:2020-10-14

    Abstract: 本发明提供一种基于量子帝王蝶优化机制的双层异构网络频谱分配方法,包括:建立双层异构网络系统模型;得到帝王蝶的整数编码位置;计算所有帝王蝶的适应度值,得到全局最优量子位置及其对应的全局最优位置;对帝王蝶种群排序,分为两个帝王蝶子种群;更新子种群中每个帝王蝶个体的过渡量子位置;合并两个新生成的子种群为一个新的过渡种群,更新帝王蝶种群的量子位置,计算量子帝王蝶的适应度值,更新全局最优量子位置和全局最优位置;判断是否达到最大迭代次数,若是则输出全局最优量子位置和全局最优位置,全局最优位置即为频谱分配的最佳方案;否则令迭代次数加1,返回进行新一轮的迭代。本发明解决整数离散优化的双层异构网络频谱分配问题。

    结合激光发射器的非线性CCD三维定位装置及定位方法

    公开(公告)号:CN101629806A

    公开(公告)日:2010-01-20

    申请号:CN200910072336.8

    申请日:2009-06-22

    Abstract: 本发明提供的是一种结合激光发射器的非线性CCD三维定位装置及定位方法。在平面内标定非线性CDD摄像机参数;调整好步进电动机、激光发射器与摄像机的相对位置关系,使之满足步进电动机轴与水平面成垂直关系,CCD摄像机的光心与线激光发射器的发射点在垂直面上严格共面,激光发射器的发射光线形成的平面与水平面垂直;利用采集的图像信息,结合装置的三角形结构得到目标物的三维坐标。本发明采用激光发射器增加辅助的定位信息,弥补了单目视觉没有经过精确的计算导致定位精度不准确的缺点,避免了双目视觉中立体匹配困难的问题。步进电动机的引用,可以很方便地进行三角法中角度的测量,并且没有积累误差,提高了定位精度。

    一种基于双向搜索的无人船路径规划优化方法

    公开(公告)号:CN116520824A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310271176.X

    申请日:2023-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于双向搜索的无人船路径规划优化方法。它具体包括如下步骤:(1)基于传统A*算法编写基本路径规划程序以实现基本的避障和路径规划能力;(2)设计动态加权因子对传统A*算法的启发式估计代价函数进行改进;(3)设计双向搜索策略对传统A*算法的搜索策略进行改进;(4)基于贝塞尔曲线对规划出的路径进行平滑处理。本发明的有益效果是:使用以上处理方法能够有效地缩短路径规划算法所需的时间,同时使得到的路径足够的平滑以便于移动无人船的跟随从而极大地提高移动无人船的工作效率。

    量子牧群机制自动演化PCNN的图像去噪方法

    公开(公告)号:CN112184594A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202011096372.0

    申请日:2020-10-14

    Abstract: 本发明提供一种量子牧群机制自动演化PCNN的图像去噪方法,包括:根据椒盐噪声或高斯噪声的影响,得到含噪图像;对噪声污染后图像的进行强噪声滤波;计算自适应滤波窗口尺寸;建立自动演化PCNN图像滤波模型;初始化量子自私牧群的量子位置并设定参数;计算每个个体的适应值和生存价值;使用量子旋转门更新牧群领导者、牧群优势追随者、劣势追随者、牧群叛逃者以及捕食者的量子位置;判断是否达到量子牧群的最大迭代次数,是则终止迭代,返回最优参数;否则继续执行步骤六;输出牧群和捕食者的全局最优位置,并比较二者的生存价值,得出s个最优参数代入PCNN中,激活PCNN得到滤波图像并输出。本发明极大的提高了系统求解关键最优参数的效率和质量。

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