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蚁群算法是一种模拟进化的在图中寻找优化路径的几率型算法,能有效地解决一系列组合优化问题。将蚁群算法应用于森林资源地图矢量化过程中,提出一种基于蚁群算法的新的地图矢量化算法。详细讨论该算法,并与传统算法作比较。该算法在实际应用中取得了良好效果。 相似文献
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为了弥补蝙蝠算法后期收敛速度慢、寻优精度不高、易陷入局部最优值的缺点,本文提出了一种新的遥感图像分类算法--GABA算法,该算法将遗传算法中的选择、交叉、变异操作应用到蝙蝠算法中,使蝙蝠算法具有变异机制,避免种群个体陷入局部最优,提高了算法全局寻优能力,增加了蝙蝠算法的多样性。同时,为了突出本文算法的优点,试验将蝙蝠算法、K-means算法、粒子群算法与本文算法结果进行比较,分析评价遥感图像的分类结果。试验表明本文算法在遥感图像分类应用中既提高了分类精度又减少了分类时间,是一种可行、有效的遥感图像分类方法。 相似文献
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为了进一步提高模式匹配算法的性能,在对两种经典单模式匹配算法KMP和BM分析的基础上,结合二者的优点,提出了一种改进的单模式匹配算法。该算法主要利用KMP算法的"部分匹配"结果和BM算法的"后缀匹配"优势,对匹配过程中的字符移动距离做了优化。通过将改进算法与KMP算法、BM算法进行实验测试与分析,证明改进的算法性能稳定,匹配效率明显得到提高。 相似文献
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针对传统Dijkstra算法运行效率的问题,提出了一种基于传统Dijkstra并行线程的算法,该算法动态地将交通网络进行子网分割。通过实验测试了不同网络节点数量和弧段数量下传统Dijkstra算法和本文算法运行时间,实验结果表明本文算法能够缩减网络节点搜索空间,降低算法的时间复杂度,提高算法的运行效率。 相似文献
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Delaunay三角形构网的分治扫描线算法 总被引:2,自引:0,他引:2
Delaunay三角网作为一种主要的DTM表示法,具有极其广泛的用途。基于分治算法和逐点插入法的合成算法是目前研究较多的用于生成Delaunay三角网的合成算法。简要介绍和评价扫描线算法和分治算法后,提出一种新的基于这两种算法的合成算法。该方法兼顾空间与时间性能,稳定性较高,分别较扫描线算法和分治算法,运行效率和鲁棒性更优。 相似文献
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一种基于改进Keren空域配准方法的Papoulis-Gerchberg超分辨率重建 总被引:1,自引:0,他引:1
详细介绍Keren亚像素配准算法及其不足,提出Keren算法及其迭代算法的改进算法。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是传统的刚体变换模型,成功避免了Keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大大提高了配准精度。实验仿真结果表明该算法与Keren迭代算法相比角度绝对误差有非常显著的降低。最后采用Papoulis-Gerchberg算法进行序列图像的高分辨率重建,实验仿真结果表明基于这种改进配准算法的超分辨率重建效果有较好的提高。 相似文献