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J-GLOBAL ID：201702247036188280   整理番号：17A0203476

混合移動の効率的なBBOアルゴリズムとその画像分割への応用【JST・京大機械翻訳】

Efficient BBO Algorithm Based on Hybrid Migration and Its Application to Image Segmentation

著者 (3件)： Zhang Xinming (College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University) ,  Tu Qiang (College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University) ,  Yin Xinxin (College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 10  号： 10  ページ： 1459-1468  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ロバストの閾値分割は,次元の増加による最適化の困難さと,標準生物地理学的最適化(BBO)アルゴリズムの効率性の問題を解決する。本論文は,高次元OTSUのマルチしきい値分割のための効率的生物地理学的最適化(EFFICIENT)アルゴリズムを提案した。最初に,新しいランダム摂動突然変異演算子を構築し,次に,突然変異オペレータを,発見的移動演算子に融合し,それにより,アルゴリズムの効率を改善するために,突然変異確率を計算し,そして,突然変異パラメータを設定した。第二に,率に基づくルーレット選択方式は,率を必要としないモデル学習選択方式を変更し,そして,移入効率の計算を,一次計算に変換し,そして,アルゴリズムの効率を,さらに改善した。次に,このアルゴリズムの収束速度を上げるために,BBOアルゴリズムにおけるエリート保存方式を欲張り選択法に変換した。最終的に,EBBOアルゴリズムを高次元OTSUのマルチ閾値セグメンテーションに適用する。実験結果は,EBBOアルゴリズム,,アルゴリズム,MKTOアルゴリズム,およびBBOアルゴリズムと比較して,EBBOアルゴリズムがロバストの閾値分割においてより良い最適化性能とより速い実行速度だけでなく,パラメータ設定も減少することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  突然変異 ,  ロバスト性 ,  高次元 ,  オペレータ ,  セグメンテーション ,  摂動 ,  *アルゴリズム ,  収束速度 ,  突然変異演算子 ,  生物地理学 ,  *画像セグメンテーション ,  改変
準シソーラス用語： 選択法 ,  モデル学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： intelligent optimization algorithm ,  biogeography- based optimization algorithm ,  image segmentation ,  multilevel thresholding ,  maximal between-cluster variance

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： BBO ,  アルゴリズム ,  画像分割 ,  応用