首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文--自动推理、机器学习论文

植物花授粉算法及应用研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第10-14页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-12页
    1.3 论文主要创新点第12页
    1.4 论文主要工作及结构安排第12-14页
2 基本花授粉算法第14-17页
    2.1 引言第14页
    2.2 花授粉算法第14-16页
        2.2.1 花授粉算法的异花授粉过程第14-15页
        2.2.2 花授粉算法的自花授粉过程第15页
        2.2.3 基本花授粉算法步骤第15-16页
        2.2.4 基本花授粉算法流程图第16页
    2.3 本章小结第16-17页
3 精英反向学习策略花授粉算法第17-37页
    3.1 引言第17页
    3.2 精英反向学习策略花授粉算法第17-18页
        3.2.1 精英反向学习策略第17-18页
        3.2.2 自适应贪婪策略第18页
        3.2.3 动态切换概率策略第18页
    3.3 精英反向学习策略花授粉算法流程第18-19页
    3.4 仿真实验第19-36页
        3.4.1 实验仿真平台第19页
        3.4.2 测试函数第19-21页
        3.4.3 工程设计优化实例第21-23页
        3.4.4 实验结果分析第23-36页
    3.5 本章小结第36-37页
4 蜜蜂传粉策略花授粉算法在聚类分析中的应用第37-54页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 聚类分析问题描述及模型第38-39页
    4.3 蜜蜂传粉策略花授粉算法第39-42页
        4.3.1 蜜蜂的抛弃行为第39-40页
        4.3.2 基于精英花粉的变异行为第40页
        4.3.3 花粉的交叉行为第40-41页
        4.3.4 BPFPA求解聚类分析问题流程第41-42页
    4.4 仿真实验第42-53页
        4.4.1 仿真实验平台第42页
        4.4.2 聚类分析数据集第42-43页
        4.4.3 实验结果分析第43-53页
    4.5 本章小结第53-54页
5 逐维进化策略花授粉算法在UUV路径规划中的应用第54-69页
    5.1 引言第54-55页
    5.2 无人潜航器(UUV)路径规划问题描述及模型第55-58页
        5.2.1 二维空间路径规划的数学模型第55-56页
        5.2.2 三维空间路径规划的数学模型第56-57页
        5.2.3 路径评价方法第57-58页
    5.3 逐维进化策略花授粉算法第58-60页
        5.3.1 逐维进化策略第58-59页
        5.3.2 粒子群局部搜索策略第59页
        5.3.3 动态切换概率策略第59页
        5.3.4 DEFPA求解无人潜航器路径规划问题流程第59-60页
    5.4 仿真实验第60-68页
        5.4.1 仿真实验平台第60-61页
        5.4.2 二维和三维空间的威胁环境第61页
        5.4.3 实验结果分析第61-68页
    5.5 本章小结第68-69页
6 随机定位策略花授粉算法在医学图像分割中的应用第69-84页
    6.1 引言第69页
    6.2 大津法(Otsu算法)的阈值分割第69-70页
    6.3 随机定位策略花授粉算法第70-72页
        6.3.1 随机定位策略第70-71页
        6.3.2 交叉策略第71页
        6.3.3 随机定位策略花授粉算法流程第71-72页
    6.4 仿真实验第72-83页
        6.4.1 实验仿真平台第72页
        6.4.2 医学图像案例第72-73页
        6.4.3 实验结果分析第73-83页
    6.5 本章小结第83-84页
7 总结与展望第84-86页
    7.1 论文总结第84-85页
    7.2 未来的工作第85-86页
参考文献第86-93页
附录第93-101页
致谢第101-102页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第102-103页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第103-104页
攻读硕士学位期间获得荣誉和奖励第104页

论文共104页,点击 下载论文
上一篇:自主移动机器人的路径规划算法研究
下一篇:基于Arduino与LabVIEW的智能厂房环境监控系统