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摘要:
利用小生境技术增强算法对局部最优解的辨识能力和集聚能力,改善人工蜂群算法的局部搜索能力及提高侦查蜂快速搜索全局最优值的特性,提出一种基于小生境技术的人工蜂群算法,并应用于提取转向架轮对轴端字符图像的边缘,改善了字符边缘图像识别运算量大导致的识别速度慢、识别效果差的缺点.采用邻域灰度梯度值作为算法的适应度函数值,利用小生境半径保持种群多样性,以提高字符局部搜索能力,最终获得了较高质量的字符图像边缘.实验测试结果表明,应用小生境算法后局部字符边缘点数量可增加1.66倍.
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文献信息
篇名 基于小生境人工蜂群算法的字符边缘图像提取
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 列车轮对 字符识别 小生境半径 人工蜂群算法 图像边缘
年,卷(期) 2018,(6) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 1495-1500
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3822字 语种 中文
DOI 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2018.06.34
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王华 长春工程学院机电工程学院 42 143 7.0 8.0
2 高金刚 长春工程学院机电工程学院 34 74 4.0 6.0
3 张爽 长春工程学院机电工程学院 31 66 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
列车轮对
字符识别
小生境半径
人工蜂群算法
图像边缘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
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6
总被引数(次)
24333
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