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公开(公告)号：CN109447997A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811086885.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种自适应文化算法的水下声纳图像目标分割方法涉及图像处理技术领域，具体涉及一种自适应文化算法的水下声纳图像目标分割方法。一种自适应文化算法的水下声纳图像目标分割方法。包括如下步骤：(1)基于黄金分割率的自适应过滤度参数选择的非局部空间信息平滑去噪处理；(2)在文化算法的种群空间中，将一种基于新搜索机制的量子衍生混合蛙跳算法作为种群空间的更新策略；(3)在文化算法的信念空间中，将自适应收缩扩张系数的量子粒子群算法作为信念空间的更新策略；(4)调整交流机制，使得算法对种群空间和信念空间的进化信息利用程度增加。本发明具有更好的寻优能力和提高搜索效率，能更好的提高分割精度，有一定的有效性和适应性。
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公开(公告)号：CN108052968A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711293976.2
申请日：2017-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种QSFLA‑SVM的感知入侵检测方法，设置相关参数；对青蛙种群的位置进行初始化；将每个青蛙个体的位置信息传入支持向量机异常序列检测模型，将计算出的测试集分类正确率作为每个青蛙个体适应度函数值，对青蛙种群进行降序排列并对排列后的种群进行子种群划分；利用量子粒子群更新机制对每个青蛙子种群最坏个体进行更新，直到达到局部最大迭代次数；进行全局信息交换，如果达到全局最大迭代次数，则返回全局最优青蛙个体，此时该个体位置信息为SVM异常序列检测模型对测试集分类取得最大正确率时参数最优值，输出最优测试集分类结果。本发明结合基于量子粒子群搜索机制的量子衍生混合蛙跳入侵检测算法和支持向量机来进行入侵检测。
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公开(公告)号：CN108052968B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201711293976.2
申请日：2017-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种QSFLA‑SVM的感知入侵检测方法，设置相关参数；对青蛙种群的位置进行初始化；将每个青蛙个体的位置信息传入支持向量机异常序列检测模型，将计算出的测试集分类正确率作为每个青蛙个体适应度函数值，对青蛙种群进行降序排列并对排列后的种群进行子种群划分；利用量子粒子群更新机制对每个青蛙子种群最坏个体进行更新，直到达到局部最大迭代次数；进行全局信息交换，如果达到全局最大迭代次数，则返回全局最优青蛙个体，此时该个体位置信息为SVM异常序列检测模型对测试集分类取得最大正确率时参数最优值，输出最优测试集分类结果。本发明结合基于量子粒子群搜索机制的量子衍生混合蛙跳入侵检测算法和支持向量机来进行入侵检测。
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