周丹
- 作品数：6 被引量：8H指数：2
- 供职机构：江南大学物联网工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于健康度的人工蜂群粒子群算法被引量：1
- 2016年
- 针对标准粒子群算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出了一种基于健康度的人工蜂群粒子群算法。通过动态地对各个粒子的健康状况进行评价,对正常粒子和病态粒子分别进行处理,避免无效搜索,提高算法的收敛速度;在处理病态粒子时,一方面以大概率借鉴人工蜂群的搜索策略提高算法的探索能力,另一方面以小概率增加粒子群的多样性,避免陷入局部最优。实验结果表明,与标准粒子群算法和其他改进算法相比,该算法收敛速度快、寻优精度高。
- 周丹葛洪伟张欢庆杨金龙
- 关键词：粒子群算法人工蜂群收敛速度
- 基于FPGA的Mean Shift跟踪算法实现
- 2014年
- 实际应用中对目标跟踪的实时性要求越来越高。针对这个问题,设计并实现一种基于FPGA的Mean Shift跟踪系统。针对FPGA硬件平台的浮点运算复杂度高的特点,对核函数和权重计算进行优化,使用定点运算替代浮点运算。在处理同样分辨率的视频/图像数据时,与通用CPU E7400相比,该系统可使得性能有很大的提升。采用此方法大大提高了Mean Shift跟踪算法的计算速度,满足实时性的要求。
- 周丹柴志雷马骏
- 关键词：FPGASHIFT算法目标跟踪
- 网络环境下的毕业设计管理系统
- 2010年
- 针对毕业设计管理工作中存在的工作量大以及工作效率低等问题,基于网络环境开发了毕业设计管理系统,实现了毕业设计管理工作的系统化、规范化、无纸化和网络化,提高了毕业设计管理的工作效率。
- 周丹
- 关键词：网络数据库
- QPSO算法优化的非线性观测器设计方法研究被引量：3
- 2006年
- 具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-behavedParticleSwarmOptimization,简称QPSO)是继粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法。论文在研究基于PSO算法的非线性观测器基础上,提出了一种基于QPSO算法的非线性观测设计方法。以vanderPol系统为例进行了仿真实验,其基本思想是将非线性连续时间系统的状态估计问题转换为非线性函数的在线优化问题,然后利用PSO或QPSO算法获得系统状态的最优估计。仿真结果显示了基于QPSO算法的非观测器比基于PSO算法的非线性观测器的性能更优越。
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- 关键词：粒子群优化非线性观测器滚动时域估计
- QPSO算法在非线性观测器设计中的应用被引量：2
- 2007年
- 具有量子行为的粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optim ization,QPSO)算法是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optim ization,PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法。提出了运用QPSO算法设计的非线性观测器方法。该方法属于滚动时域估计方法,利用具有量子行为的粒子群算法优化获得系统状态的最优估计。仿真结果显示该方法对初始条件不敏感,具有很强的跟踪能力。
- 周丹须文波孙俊陈伟
- 关键词：非线性观测器状态估计
- 基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法被引量：2
- 2016年
- 针对标准粒子群优化算法存在收敛速度慢和难以跳出局部最优等问题,提出了一种基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法。给出了粒子紧凑度和调度处理的概念和方法,通过动态评价粒子群中各粒子间的紧凑程度,从而确定调度的粒子,进而对其进行调度处理,避免粒子陷入局部最优。对11个常见的标准函数进行测试,并与标准粒子群算法和其他改进算法进行对比,实验结果表明,基于紧凑度和调度处理的粒子群优化算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。
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- 关键词：粒子群优化算法紧凑度收敛速度
