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J-GLOBAL ID：201802233497975598   整理番号：18A1955148

改良ハイブリッドカエル跳躍アルゴリズムとそのマルチ閾値画像セグメンテーションへの応用【JST・京大機械翻訳】

Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm and Its Application in Multi-threshold Image Segmentation

著者 (4件)： Zhang Xinming (河南師范大学計算机与信息工程学院 河南新郷453007;河南省高校計算智能与数据wa掘工程技術研究中心 河南新郷453007) ,  Cheng Jinfeng (河南師范大学計算机与信息工程学院 河南新郷453007) ,  Kang Qiang (河南師范大学計算机与信息工程学院 河南新郷453007) ,  Wang Xia (河南師范大学計算机与信息工程学院 河南新郷453007)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 45  号： 8  ページ： 54-62  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： ハイブリッドカエル跳躍アルゴリズム(ShuffledFrogLeapingAlgorithm,SFLA)の計算複雑度が高く、最適化効率が悪いなどの問題点がある。改良ハイブリッドガエル跳躍アルゴリズム(ImprovedShuffledFrogLeapingAlgorithm,ISFLA)を提案した。オリジナルSFLAに基づいて,以下の改良を行った。まず、その中の毎回の更新グループ内の最悪のカエルの方式を更新グループ内のすべてのカエルの方式に変更し、これは優良解の確率を増大し、またグループ内の反復回数の調整のステップを省き、それによって最適化効率と操作性を向上した。次に,局所最適更新に基づく方法とグローバル最適更新に基づくハイブリッド擾乱更新方式を提案して,複雑な条件の選択ステップを避けて,さらに最適化効率を改善した。最後に、ランダム更新方式を取り除き、良質解が破壊され、全体の最適化性能が向上した。ISFLAをCEC2005とCEC2015連続ベンチマーク関数の最適化テストとRenyiエントロピーに基づくグレースケールとカラー画像セグメンテーションの多閾値選択実験に適用し,結果はSFLAとstate-of-the-artのLSFLAと比較した。ISFLAはより高い最適化効率を持ち,マルチ閾値画像セグメンテーションの閾値選択に好適である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  操縦性 ,  ベンチマーク ,  計算量 ,  最適化 ,  *跳躍現象 ,  グレースケール
準シソーラス用語： 閾値選択 ,  カラー画像セグメンテーション ,  Renyiエントロピー ,  高品質 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： カエル ,  跳躍 ,  アルゴリズム ,  マルチ ,  閾値 ,  画像セグメンテーション ,  応用