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OTSU
- OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值,算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。 -OTSU method of adaptive image binarization threshold, the algorithm of the input histogram analysis of gray image, the histogram is divided into two parts, making the maxim
lvboquzao
- 代码包括开关中值滤波、极值中值滤波、自适应中值滤波的M文件源码，程序效果跟论文中的效果差不多。-Code including the switching median filter, extreme median filtering, adaptive median filter M-file source code, the program effect is almostthe effect of the paper
NormFitGA
- NormFitGA(动态线性标定适应值的遗传算法求解一维无约束优化问题)-NormFitGA (dynamic linear calibration of genetic algorithm to adapt to the value of one-dimensional unconstrained optimization problems)
Code
- 改程序包里包含中值、均值滤波、自适应中值滤波和一种改进的椒盐噪声滤波程序，前三种是给第四种作对比的，第四种方法对椒盐滤除效果很好。-Change the program package contains the value, mean filtering, adaptive median filter and an improved impulse noise filtering program is the first three compare to the fourth, the four
GAprog
- 这是一个非常简单的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂
test
- 用遗传算法寻找函数的最大适应值及位置，参数定义见程序中标注-Function of the genetic algorithm to find the maximum fitness value and the location parameters defined in the annotation process
adaptivePbievalue
- 一种全新的自适应阈值二值化方法，欢迎各位指教-A new adaptive threshold binarization methods, advice welcome
ga
- 遗传算法,用遗传算法算出适应值，它的随机性可以充分展示。-the represent of GA,use the GA for values,and set the data to the methoes.it can be solve the problem of GA.the useful of GA can be shown compeletely throuth the method.
adaptive-median-filtering-method
- 这个程序是使用传统自适应中值滤波的方法对24位bmp进行处理的。-This program is the use of conventional adaptive median filtering method for processing 24-bit bmp.
pso1bianfangxiang
- 粒子群算法的改进，粒子在搜索过程中，适应值大的部分粒子，运动方向反方向运动，扩大了搜索范围，避免早熟。通过函数测试可用。-Particle swarm algorithm, part of the particle motion direction opposite direction, expanding the scope of the search to avoid premature. Through function test available.
duotezhengzishiyingyuzhi
- 该程序实现多特征自适应阈值算法，两个matlab文件，一个为函数，该函数求出信号的特征量值并通过梯度下降法训练出其初始阈值，另一个为主函数，调用该函数文件；该程序将4路信号，每一路信号的特征量值及其自适应阈值求出来，并一起画出图来。-The program features multi-adaptive threshold algorithm, two matlab files, one for the function,the function seek out characteristics
depthofimagegenerati
- OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值，OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的，经典哦。-OTSU method of adaptive image binarization threshold, OTSU
fitness
- 适应值的选取是一个重要的运算过程，我们应该选择合适的适应值函数，这样才能够很好的选择最佳的变量值-Fitness selection process is an important operation that we should select the appropriate fitness function, so that it can be a good choice of the best value of the variable
PSO
- 微粒群优化算法，经典的粒子群优化算法，第一参数是适应值函数，因此方便多次使用-Particle swarm optimization algorithm, the classical particle swarm optimization algorithm, the first parameter is the fitness function, so convenient to use many times
fangchapso
- 最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于 多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分 割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割 阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提 高了图像分割速度, 说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的
Adaptiveconstrainedparticleswarm
- 针对粒子群优化算法应用于约束优化问题时易陷入局部极小值的问题, 提出了一种改进的粒子群优化算 法. 该算法综合了约束优化问题的目标函数值和约束函数的违反度值作为粒子群优化算法的双适应度值, 采用了 双适应值动态判断粒子群优化算法中粒子的优劣. 违反度值的计算引入了自适应加权系数, 相应地提出了调整各 权系数的自适应策略, 并改进了粒子群优化算法的粒子竞争选择策略, 拓展了粒子群优化算法的单适应值的应用 范围.应用约束自适应粒子群优化算法实现了城市水厂的节能优化调度. 结果表明,
matlab-learning
- matlab遗传算法程序,求出群体中适应值最大的值-matlab learning
Yichuansuanfadaima
- 这是一个非常实用的遗传算法源代码，是由Denis Cormier (North Carolina State University)开发的，Sita S.Raghavan (University of North Carolina at Charlotte)修正。代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交
Gene
- 遗传算法中存储优良基因的基因库，用于种群初始化，能产生较好的初始个体，具有种群多样性和较高的适应值。-Gene_bank Generate
Matlab_tsp
- TSP问题（又名：旅行商问题，货郎担问题）遗传算法通用matlab程序 D是距离矩阵，n为种群个数 参数a是中国31个城市的坐标 C为停止代数，遗传到第 C代时程序停止,C的具体取值视问题的规模和耗费的时间而定 m为适应值归一化淘汰加速指数,最好取为1,2,3,4,不宜太大 alpha为淘汰保护指数,可取为0~1之间任意小数,取1时关闭保护功能,建议取0.8~1.0之间的值 R为最短路径,Rlength为路径长度- TSP problem (also known as: traveling