【摘 要】
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传统的传感器阵列优化通常采用单目标优化,忽略了传感器其他重要因素的影响。提出一种基于遗传量子行为粒子群优化(GA-QPSO)算法的传感器阵列多目标优化研究方法。使用信息熵的概念构造传感器的两个目标函数,在量子化粒子群优化(QPSO)算法中引入遗传算法(GA)中的交叉和变异操作,采用自适应更新二者概率的机制。利用所提算法寻求非支配解集,找到对应最优的传感器组合。实验结果表明:所提算法找到了不同阵列大小下的最优组合集,并且减小了原始阵列的规模。另外相比单目标优化,基于多目标优化场景下算法具有更好的分类精度。经
【基金项目】
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重庆市基础研究与前沿探索项目(CSTC2018JCYJAX0549),重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201800617)。
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传统的传感器阵列优化通常采用单目标优化,忽略了传感器其他重要因素的影响。提出一种基于遗传量子行为粒子群优化(GA-QPSO)算法的传感器阵列多目标优化研究方法。使用信息熵的概念构造传感器的两个目标函数,在量子化粒子群优化(QPSO)算法中引入遗传算法(GA)中的交叉和变异操作,采用自适应更新二者概率的机制。利用所提算法寻求非支配解集,找到对应最优的传感器组合。实验结果表明:所提算法找到了不同阵列大小下的最优组合集,并且减小了原始阵列的规模。另外相比单目标优化,基于多目标优化场景下算法具有更好的分类精度。经
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在数字散斑相关运算的基础上,提出一种"回形"遍历的匹配算法。建立了图像采集系统和模拟运动目标并采集目标时序图像。采用十字模板作为匹配计算单元对时序图像进行相关性匹配计算,得到了目标物体在2 mm×2 mm范围内的运动轨迹,位移分辨率为0.025 mm。实验结果表明:这种基于"回形"遍历的跟踪计算方法可以用于目标运动轨迹的跟踪。
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