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基于改进粒子群算法的多阈值图像分割CSTPCD
作者：武燕张冰
发表期刊：微型电脑应用 2011年5期
关键词：粒子群优化算法相对基学习扩张模型多阈值图像分割
摘要：提出了一种改进的粒子群算法,在初始化种群时采用相对基学习原理,以获得较优的初始候选解;在后期迭代过程中引入扩张模型,使粒子不易陷入局部极小值点,并将其用于多阙值图像分割.由最大熵阈值法得到所要优化的目标函数,用改进的粒子群算法对其进行优化,使其能够准确并迅速的得到分割的最佳阈值组合,并用该阙值组合对图像进行分割.将此分割结果与遗传算法的多阚值分割结果相比较可以看出,该算法可更为准确快速的实现图像分割.
基于变分理论解答的现场压桩试验计算分析CHSSCD
作者：高子坤何俊郭进军
发表期刊：襄樊学院学报 2009年11期
关键词：变分解答桩孔扩张扩张模型
摘要：将已有的压桩挤土变分理论解答应用于现场压桩挤土计算.分析表明,计算结果与现场压桩监测数据吻合的较好,而桩孔扩张的变分解答和现场压桩实测结果之间的主要误差是由扩张模型引起的.