汤可宗
- 作品数：32 被引量：197H指数：9
- 供职机构：东南大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学一般工业技术经济管理更多>>
- 椒盐图像的方向加权均值滤波算法被引量：30
- 2013年
- 椒盐噪声是造成图像污染的主要因素之一,椒盐去噪是图像去噪领域的研究热点.方向加权中值滤波算法计算噪声点滤波输出时存在一定的问题,比如,未排除近邻噪声点的干扰,对方向的估计不准确,对局部灰度特性刻画不完整等.为此,提出一种方向加权均值滤波算法.先根据方向灰度差异和灰度极值判断检测噪声点,然后根据对局部窗口噪声强度的估计自适应地选择递归或非递归滤波窗口的加权灰度均值作为滤波输出.仿真实验结果表明,本文算法与现有的两种方向加权中值滤波算法相比,峰值信噪比（PSNR）普遍提高了2～3 dB和5～6 dB,噪声密度高时提高的幅度更加明显;速度提高了接近10倍和30倍.
- 李佐勇汤可宗胡锦美林亚明
- 关键词：图像处理椒盐噪声均值滤波中值滤波
- 一种求解约束多目标优化问题的线性进化算法被引量：4
- 2009年
- 针对多目标优化问题,提出了一种新的基于实数编码的线性进化算法。新算法将约束优化问题的高维搜索空间通过线性变换映射到二维空间,在二维空间中探索原优化问题的解,并构造出一种线性适应度函数,重新设计了一种基于密度函数的交叉算子。对二组典型优化问题的测试表明,本算法是可行和有效的,解集分布的均匀性与多样性均较理想。
- 汤可宗杨静宇高尚郑宇杰
- 关键词：多目标优化进化算法PARETO最优解线性函数
- 一种新的基于混合蚁群算法的聚类方法被引量：20
- 2006年
- 建立了聚类分析问题模型,分析了K-均值算法、模拟退火算法和基本蚁群算法的优缺点。对蚁群算法作了改进,思路是K-均值方法混合,利用K-均值方法的结果作为初值。经过比较测试,两种混合蚁群算法的效果都比较好,特别混合方法二的效果最好。
- 高尚汤可宗杨静宇
- 关键词：聚类分析蚁群算法K-均值算法模拟退火算法
- 基于多样性反馈的自适应粒子群优化算法
- 为了进一步提高种群多样性在粒子群优化执行中的效率,提出一种基于多样性反馈的自适应粒子群优化算法(APSO).APSO采用一种新的种群多样性评价策略,使惯性权值在搜索过程中随多样性自适应性地调整,从而均衡算法的勘探和开发过...
- 汤可宗吴隽赵嘉
- 关键词：自适应粒子群优化算法优化运行
- 文献传递
- 一种求解旅行商问题的改进蚁群算法被引量：3
- 2007年
- 蚁群算法作为一种新型的优化算法,具有很强的适应性和鲁棒性,已广泛的应用于系统控制、人工智能、模式识别等工程领域。由于蚁群算法在搜索过程中易于陷入局部最优解,存在着加速收敛和早熟停滞现象的矛盾。文章针对这些问题,在基本蚁群算法的基础上,从参数的动态调整、信息量的更新规则、局部搜索策略进行相应的改进,引入信息素平滑机制,以求在加快收敛和防止早熟停滞之间取得较好的平衡。旅行商问题的仿真表明:改进后的蚁群算法具有较好的收敛性和稳定性,能够克服算法中早熟和停滞现象的过早出现。
- 汤可宗江新姿张磊高尚
- 关键词：蚁群算法旅行商问题信息素最优解
- 一种改进的求解多目标优化问题的进化算法被引量：5
- 2010年
- 针对多目标优化问题,传统进化算法维护种群多样性的方法主要依赖于共享函数,但其小生境半径难以进行有效地设置。该文提出一种改进的求解多目标优化问题的进化算法,新算法引入了近邻函数准则(NFC),将其用于选择过程,可以从种群中选择出较好的个体,并确保种群的多样性。此外,新算法中融入了一种基于近邻函数准则的Pareto候选集的维护方法,利用这种方法可以有效地维护候选解集中个体的多样性。对所提出的算法,从时间和空间复杂度进行了理论分析。对一组典型优化问题的测试表明:该文提出的算法具有较高的搜索性能,解集分布的多样性与收敛性均较理想。
- 汤可宗杨静宇高尚郑宇杰
- 关键词：多目标优化进化算法PARETO最优解
- 蚁群模糊聚类的图像分割被引量：9
- 2008年
- 蚁群算法的离散性、并行性、鲁棒性、正反馈性特点,非常适合于图像分割。但基本蚁群算法中蚂蚁运动的随机性使得算法进化速度慢且易于陷入局部最小等缺陷。提出了一种基于改进的蚁群模糊聚类的图像分割方法,给出了多种信息素的更新方式。针对算法循环次数多,计算量大的问题,综合考虑图像中像素的灰度,邻域平均灰度,梯度等特征来设置初始聚类中心进行蚁群模糊聚类。实验结果表明,该方法在图像分割中的确能够得到较好的分割结果。
- 汤可宗江新姿高尚
- 关键词：蚁群算法图像分割模糊聚类特征提取
- 一种基于矢量阈值的自适应图像分割方法被引量：1
- 2007年
- 针对灰度图像,提出一种基于空间特征矢量的图像分割方法,分割前首先对边缘进行增强处理,并构建以像素的灰度、梯度、像素邻域均值为特征的三维特征空间.将图像像素点引入对应于空间特征点.通过计算像素特征矢量与特征矢量阈值的差矢量,求出矢量差与特征矢量阈值的夹角,比较夹角与动态分割参数的关系,以判定像素所在区域(目标或背景).实验表明,该方法能较快的实现图像分割,分割的效果也较好.
- 汤可宗张磊高尚
- 关键词：图像分割直方图灰度图像
- 粒子群优化算法收敛性分析被引量：26
- 2006年
- 对粒子群优化算法的收敛性进行了分析,给出了收敛条件,数值试验计算验证了收敛性分析结果。讨论了粒子群优化算法参数选取的基本原则。
- 高尚汤可宗蒋新姿杨静宇
- 关键词：粒子群优化算法收敛性
- 蚁群聚类算法在图像分割中的应用研究
- 在智能自动化研究领域，现在基于群体智能特征的仿生类算法研究正受到越来越多学者的关注。作为群体智能的典型实现，蚁群算法正在受到学术界的广注关注。它是在20世纪90年代，由意大利学者M.Dorigo等人受蚂蚁在觅食过程中可以...
- 汤可宗
- 关键词：蚁群聚类算法图像分割图像处理聚类方法
- 文献传递
