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公开(公告)号：CN106204415A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201510219780.3
申请日：2015-05-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明提出一种新型的图像配准方法，包括以下步骤：建立基于灰度的互信息配准适应值函数；建立并初始化一个种群，种群中每个个体的四个维度分别代表浮动图像的水平平移，垂直平移，旋转角度和缩放系数；根据互信息配准的适应值函数，计算每个个体的适应度值，并计算种群整体的最优位置；利用差分进化算法的迭代机制更新所述每个个体的位置向量，更新种群整体的最优位置；判断是否满足执行替代策略的条件，若满足，则执行相应的替代策略；重复执行上述步骤直至满足差分进化算法的最大迭代次数Tmax。本发明具有配准稳定性好，精度高的优点，大大提高了图像配准算法的性能，为后续图像处理的工作奠定可靠基础。
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公开(公告)号：CN105719081A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610039110.8
申请日：2016-01-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06Q10/06312 , G06N3/006 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种基于改进人工蜂群算法的电力系统动态经济调度方法，通过对传统的雇佣蜂和观察蜂的搜索策略进行改进，雇佣蜂和观察蜂采用符合自身特点的搜索策略，平衡全局搜索和局部寻优能力。采用本方法对电力系统动态经济调度进行求解，能够满足在相关约束的条件下，获得优化后的电力系统各机组各时段的出力水平和最小发电成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106204415B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201510219780.3
申请日：2015-05-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T3/00
Abstract: 本发明提出一种图像配准方法，包括以下步骤：建立基于灰度的互信息配准适应值函数；建立并初始化一个种群，种群中每个个体的四个维度分别代表浮动图像的水平平移，垂直平移，旋转角度和缩放系数；根据互信息配准的适应值函数，计算每个个体的适应度值，并计算种群整体的最优位置；利用差分进化算法的迭代机制更新所述每个个体的位置向量，更新种群整体的最优位置；判断是否满足执行替代策略的条件，若满足，则执行相应的替代策略；重复执行上述步骤直至满足差分进化算法的最大迭代次数Tmax。本发明具有配准稳定性好，精度高的优点，大大提高了图像配准算法的性能，为后续图像处理的工作奠定可靠基础。
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公开(公告)号：CN105610198A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610036583.2
申请日：2016-01-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , H02J3/46 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种基于群体经验人工蜂群算法的电力系统静态经济调度方法，针对雇佣蜂和观察蜂本身的特点设计合理的搜索策略，根据不断更新的选择概率采用不同的搜索策略来对当前食物源进行更新，实现平衡全局搜索和局部寻优。采用本方法对电力系统静态经济调度进行求解，能够在满足相关约束的条件下，获得优化后的各机组各时段的出力水平和最小发电成本。
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公开(公告)号：CN104835151A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510202932.9
申请日：2015-04-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于改进人工蜂群算法的图像配准方法。其实现步骤为：(1)、确定待优化参数及适应度函数，初始化第一代人工蜂群，产生初始食物源；(2)雇佣蜂寻找当前食物源的临近食物源，用贪心法在当前食物源与临近食物源之间作出选择；(3)雇佣蜂分享食物源信息给观察蜂,观察蜂计算所有食物源的适应度值；(4)观察蜂利用轮盘赌算法选择适应度值较小的食物源，同时引入差分策略进行临近食物源的二次搜索；(5)重复步骤2-4，直至达到最大迭代次数；(6)输出最优解。本发明加速了图像配准的过程，同时提高了图像配准的准确度。
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公开(公告)号：CN105610198B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201610036583.2
申请日：2016-01-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545
Abstract: 本发明提出一种基于群体经验人工蜂群算法的电力系统静态经济调度方法，针对雇佣蜂和观察蜂本身的特点设计合理的搜索策略，根据不断更新的选择概率采用不同的搜索策略来对当前食物源进行更新，实现平衡全局搜索和局部寻优。采用本方法对电力系统静态经济调度进行求解，能够在满足相关约束的条件下，获得优化后的各机组各时段的出力水平和最小发电成本。
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公开(公告)号：CN104851110A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510192189.3
申请日：2015-04-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群优化的视觉跟踪方法，其实现步骤为：(1)在当前图像中，利用状态转移分布对上一帧图像中粒子的个体最优状态进行随机传播；(2)对随机传播后的粒子进行量子粒子群优化迭代；(3)利用基于混合高斯的外观模型计算每个粒子的适应度值；(4)根据适应度值更新粒子的个体最优状态和群体最优状态；(5)收敛判断：若满足收敛条件则以群体最优状态对应的观测值作为当前图像的跟踪结果，若不满足收敛条件，则继续进行量子粒子群优化迭代。本发明实现了有效的视觉跟踪，具有良好的鲁棒性。
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