基于Harris角点检测和EEMD的蚁群实验数据处理方法

• 作者: 付欢 韩战钢
• 来源期刊: 北京师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 蚁群实验 数据提取 Harris角点检测 全局经验模态分解(EEMD) 去噪
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 593-598
• 页数: 6页
• 分类号: N945
• 语种: 中文
• DOI: 10.16360/j.cnki.jbnuns.2018.05.006

摘要

集群行为机制是当前的研究热点,其中通过蚁群生物实验来探寻集群行为内在机制是研究蚁群行为的一种重要方法.生物实验本身的不可控因素较多,容易导致较大的实验误差,所以实验后的数据提取以及数据处理变成了难点.现已提出的模式识别算法主要针对特定生物群体(鱼群、果蝇),并且主要用于轨迹追踪,但未有针对蚂蚁集群实验的模式识别方法.本文创新性地提出一种针对蚁群实验的模式识别方法,可快速有效地从实验视频中提取所需实验数据.同时本文首次将全局经验模态分解(EEMD)方法应用于生物集群的数据分析上,采用EEMD方法对所提取数据进行去噪处理,有效地去除了实验数据中的一部分噪声,这也为之后生物集群实验的数据处理提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩战钢	北京师范大学系统科学学院	21	55	4.0	6.0
2	付欢	北京师范大学系统科学学院	1	2	1.0	1.0