Powell算法

摘要： 为解决现有舰船磁定位精度不高的问题,提出基于水平电偶极子模型的交变磁场定位技术研究,利用电性源产生交变磁场信号,以浅海空气—海水—海床3层界面电偶极子模型为正演求解模型,针对实际舰船磁性检测中所得磁场信息的局部性而引起反演模型病态不适定问题,应用Powell局部搜索优化算法反演求解模型定位参数,从而实现偶极子源位置的实时解算。通过实验室水池电偶极子源实验对定位的结果进行验证,结果表明,该方法定位精度高,并且稳定可靠。

摘要： 目的 针对术前三维电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像和术中二维X线图像的配准问题提出了精确高效的全自动配准算法,使得该算法能够适应不同X线图像的风格.方法 首先通过数字重建放射影像(digitally reconstructured radiograph,DRR)技术,把CT图像转换成DRR图像,从而将CT和X线图像的配准转换成DRR图像和X线图像的配准.然后在传统的归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)和梯度差分(gradiant difference,GD)相似性测度指标基础上提出融合NCC和GD的归一化互相关-梯度差分(normalized cross correlation?gradient difference,NG)指标,并基于NG指标计算DRR图像和X线图像的相似性.通过Powell算法迭代求取相似性测度的极值,从而获得配准矩阵.最后在人体头颅CT数据上采用"黄金标准"判断法量化配准系统的精度,并通过脊柱CT和X线配准案例验证系统在实际场景的性能.结果 基于DRR及NG相似性测度的2D/3D图像配准系统的配准距离误差为0.51 mm,角度误差为0.40°.结论 基于DRR及NG相似性测度的2D/3D图像配准算法具有较好的配准精度,能适应不同风格的二维输入图像,基于该算法的配准系统具有较好的鲁棒性.

摘要： 本文针对鸽群算法在求解高维复杂函数时性能不佳的问题,提出了一种改进鸽群算法.将传统鸽群算法与Powell算法相结合,将每次迭代中的当前最优解通过Powell算法进行再次优化,能够提高鸽群算法的搜索能力和收敛速度.通过将改进后的算法与鸽群算法、粒子群算法进行了仿真对比实验,验证了改进算法性能的优越性.

摘要： 利用powell算法进行图像配准的过程中,由于其局部搜索能力强,无需进行梯度计算的优点而被广泛采用,但是在收敛速度和全局搜索能力上仍可提高.步长加速算法通过改变搜索步长可以有效地加快收敛速度,一定程度上提高全局搜索能力,因此将步长加速算法和powell算法进行结合,可以提高powell算法的运算速度.

摘要： The medical image registration method based on mutual information similarity measure and Powell optimization algorithm is slow and easy to fall into local minima. To solve these problems, the calculations of joint histogram and the formulas of normalized mutual information were improved. The improved method simplified the calculation process and the similarity measure could reflect the registration degree more accurately. Moreover, to solve the problem of excessive relying on initial point in Powell optimization algorithm, an improved algorithm was designed to obtain the initial registration parameters, which could avoid the local extremum and reduce the number of iterations. Experimental results show that the improved method for medical image registration can achieve sub-pixel accuracy, increase arithmetic speed obviously and is more stable than ordinary Powell algorithm.%以互信息为相似性测度的Powell优化算法,在图像配准时存在速度慢、容易陷入局部极值等缺点.本文提出了改进的归一化互信息的计算公式及其联合直方图的计算方法,使得在计算过程简化的同时,相似性测度能更准确地反映配准程度.另外,针对Powell优化算法对初始点过度依赖的问题,本文设计了一种改进的Powell算法来求取配准的初始变换参数,能有效避免Powell陷入局部极值,同时减少了迭代的次数.实验结果表明,用改进的方法进行医学图像配准可以达到亚像素精度,在速度上有了明显的提高,比传统的Powell算法更稳定.

摘要： 针对现有医学图像配准算法精度较差、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,结合多分辨率分析,提出改进头脑风暴优化(MBSO)算法与Powell算法结合的图像配准算法.MBSO算法通过改变个体生成方式调节参与局部和全局搜索的个体比例,应用可变步长加强搜索能力,达到跳出局部最优和加速收敛的目的.首先,在低分辨率层利用MBSO算法进行全局搜索;然后,将搜索结果作为Powell算法的初始点在高分辨率层进一步搜索;最后,在原始图像层利用Powell算法搜索并定位全局最优值.与粒子群优化(PSO)算法、蚁群优化(ACO)算法、遗传算法(GA)与Powell算法结合算法相比,所提算法平均均方根误差分别减小了20.89％、30.46％和18.54％,平均配准时间分别缩短了17.86％、27.05％和26.60％,并且达到了100％的成功率.实验结果表明,所提算法具有很强的鲁棒性,能够快速、准确完成医学图像配准任务.

摘要： 目的为了提高印刷图像配准的精度。方法提出一种基于梯度和归一化互信息的印刷图像配准方法。首先获取图像的归一化互信息,同时使用边缘检测算子获取图像边缘梯度的模值和方向角,然后根据边缘梯度信息和归一化互信息构造新的测度函数,以新的测度函数为目标函数,用Powell优化算法获取用于配准的最优参数。结果通过将文中提出的方法和基于归一化互信息的图像配准方法分别用于印刷图像配准,得到的统计实验结果表明,对于100项随机配准参数,新方法得出的配准误差波动幅度更小,配准精度更高。结论文中所提方法在准确性上优于基于归一化互信息的图像配准方法。

摘要： 目的为了提高印刷图像配准的精度,提出一种基于混合搜索算法的图像配准方法。方法首先求取图像的归一化互信息,然后利用GA算法(遗传算法)进行全局搜索,得出粗配准参数;最后,利用Powell算法进行局部寻优,得出精配准参数。结果混合算法的配准结果与只用单一Powell搜索算法或只用单一GA搜索算法相比,在各个几何变换方向上得到了更小的配准误差。结论与GA算法和Powell算法相比,文中建议的混合算法配准精确度更高、速度更快。

摘要： Comprehensive types and concentrations of biological toxicity of water quality prediction usually used curve fitting model. This paper presented a curve fitting method based on numerical ( The least square method) similar combining with similar shape. The accuracy of the two algorithms were used as the weight of improved algorithm model, and the time effect factor and the Powell algorithm were introduced. The problem of numerical principle of ( The least square method) fitting speed, time factors influence on the luminescent bacteria activity and weight value advantage were utilized to avoid the first n search direction must be linearly independent in Powell algorithm were solved. Research results show that the improved algorithm improves the opera-tion speed, reaction luminescent bacteria activity and can avoid the Powell algorithm has no optimal solution.%水质综合生物毒性种类和浓度的预测通常采用曲线拟合模型.文中提出一种基于数值相近(最小二乘法)与形态相似结合的曲线拟合算法,利用两种算法的精确度值作为改进算法模型中的权重,并引入时间影响因子和powell算法.解决数值相近(最小二乘法)原理的拟合速度,时间因素对发光菌活性影响以及利用权重值优势避免powell算法的前n个搜索方向必须线性无关等问题.研究结果表明,改进的算法提高了运算速度,能反映发光菌活性及避免powell算法无最优解.

摘要： 由于蝙蝠算法(bat algorithm,BA)收敛速度慢,计算精度差,容易陷入局部极值,powell算法对初始值敏感,为了解决以上缺陷,本文结合powell算法和蝙蝠算法各自的优缺点,提出一种powell-蝙蝠算法用以求解非线性方程组.该混合算法不仅具有蝙蝠算法的强大的全局搜索能力,而且具有powell算法的局部精细搜索的能力,实验结果表明:该混合算法不仅以较高的精度求出了各种非线性方程组的解,且收敛速度较快,是一种较好的解决非线性方程组的方法.

摘要： 针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.

摘要： 针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.

摘要： 针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.

摘要： 针对日益膨胀的图像数据库中图像有效分类及分类正确率不高的问题,本文提出了一种基于Powell-HS算法和LSS-VM的图像分类方法,该方法首先应用测试函数验证了Powell-HS算法有效且搜索效率高;然后用KPCA进行图像的特征提取的样本作为LSSVM模型的输入,并于其他3种方法比较,结果表明新方法应用于图像分类有效,且分类正确率得到很大提高.

摘要： 为了进一步提高声纳图像配准的准确性,提出了一种混合算法,该算法是以归一化互信息作为相似性测度,借鉴多分辨率分析的思想,先利用具有较强全局搜索能力的改进PSO算法求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度的配准参数.在有效克服互信息函数陷落局部极值的同时,提高了解的精度.由于该算法对初始点的预处理,有效解决了Powell法对初始点的依赖问题,因而该算法是一种声纳图像配准问题的有效方法.实验验证了混合算法的有效性.

摘要： 为了进一步提高声纳图像配准的准确性,提出了一种混合算法,该算法是以归一化互信息作为相似性测度,借鉴多分辨率分析的思想,先利用具有较强全局搜索能力的改进PSO算法求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度的配准参数.在有效克服互信息函数陷落局部极值的同时,提高了解的精度.由于该算法对初始点的预处理,有效解决了Powell法对初始点的依赖问题,因而该算法是一种声纳图像配准问题的有效方法.实验验证了混合算法的有效性.

摘要： 为了进一步提高声纳图像配准的准确性,提出了一种混合算法,该算法是以归一化互信息作为相似性测度,借鉴多分辨率分析的思想,先利用具有较强全局搜索能力的改进PSO算法求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度的配准参数.在有效克服互信息函数陷落局部极值的同时,提高了解的精度.由于该算法对初始点的预处理,有效解决了Powell法对初始点的依赖问题,因而该算法是一种声纳图像配准问题的有效方法.实验验证了混合算法的有效性.

摘要： 为了进一步提高声纳图像配准的准确性,提出了一种混合算法,该算法是以归一化互信息作为相似性测度,借鉴多分辨率分析的思想,先利用具有较强全局搜索能力的改进PSO算法求解低精度的配准参数,再利用具有较强局部搜索能力的Powell法获得高精度的配准参数.在有效克服互信息函数陷落局部极值的同时,提高了解的精度.由于该算法对初始点的预处理,有效解决了Powell法对初始点的依赖问题,因而该算法是一种声纳图像配准问题的有效方法.实验验证了混合算法的有效性.

摘要： 本文介绍了在整体2D-3D医学图像配准基础上的分段配准过程。首先对CT体积数据进行三线性插值，得到各向分辨率相同的体积数据，手动分割CT体积数据，标定x-ray拍片场景，采用光线跟踪方法对各段体积数据进行数字影像重建。然后在二维空间上，利用整体体积数据的投影图像对各分段投影图像缺失进行补齐，插值。对不同位置和方向的各段重建图像，在灰度归一化和直方图规定化的摹础上用正交投影SLNC函数评价其与对应位置X线透视图像的相似性，利用与Brent相结合的Powell优化方泫搜索出相似性最大时的投影变换参数。将此方法用脊柱和膝关节X线透视图像与相应CT体积数据的配准实验，均得到较好的2D-3D图像配准效果。

摘要： 本发明提出的基于Powell算法和粒子群算法的雷电流波形参数识别方法，属于电工领域中雷电监测技术领域。该方法首先通过电流传感器获取实测雷电基底电流数据，确定雷电基底电流函数模型，根据实测雷电基底电流数据得到雷电基底电流的波形参数；然后结合Powell算法和粒子群算法，对实测雷电基底电流波形参数进行波形参数识别。本发明克服了传统的雷电流波形参数识别方法中采用粒子群算法容易停滞在局部最优结果这一缺点，并且相比于Nelder‑Mead单纯形法加粒子群算法，具有收敛迭代次数更小的优点，对实测雷电基底电流数据进行波形参数辨识，可以有效帮助实现电力电子系统雷电防护的数字化监测。

摘要： 本发明提出一种外罚函数法与Powell算法结合的协同定位方法，无线传感网络中，绝对坐标是可以利用相对坐标通过坐标系转换得到，所以已知相对坐标就可以解决问题。在本发明中，假设节点之间的距离都可以通过TOA（Time Of Arrival，时间到达法）测得。通过建立非线性规划的方法来解决节点间的相对位置问题，即协作定位。在非线性规划问题中利用外罚法把带有约束条件的规划问题化解为无约束的规划问题，再利用Powell（鲍威尔算法）解决协作定位中各个节点的最优解问题。通过仿真实验发现，即使在测距值很大的情况下，也可以保证节点间的相对坐标的精度，并且初始坐标影响并不明显，节点个数越多，连通性越强，最终的优化精度越高。

摘要： 本发明提出的基于Powell算法和粒子群算法的雷电流波形参数识别方法，属于电工领域中雷电监测技术领域。该方法首先通过电流传感器获取实测雷电基底电流数据，确定雷电基底电流函数模型，根据实测雷电基底电流数据得到雷电基底电流的波形参数；然后结合Powell算法和粒子群算法，对实测雷电基底电流波形参数进行波形参数识别。本发明克服了传统的雷电流波形参数识别方法中采用粒子群算法容易停滞在局部最优结果这一缺点，并且相比于Nelder‑Mead单纯形法加粒子群算法，具有收敛迭代次数更小的优点，对实测雷电基底电流数据进行波形参数辨识，可以有效帮助实现电力电子系统雷电防护的数字化监测。

摘要： 本发明“基于一般函数式识别赋值计算与Powell算法的非线性回归计算技术”，其技术领域属于电子与信息类的应用软件技术。本发明使用中缀函数表达式，通过堆栈原理实现多重小括号解析，通过运算优先级表安排四则运算次序并赋值计算。本发明对Powell算法程序改写成C语言，对目标函数进行规范使得软件开发者无需改动主程序而只需改动目标函数，对函数体增加数组、整型参数和字符串的传递调用，以利编程。本发明基于上述的一般函数式识别赋值计算技术与四项改进的Powell算法技术，实现任意读入函数式的非线性回归模型求解与后续统计计算，已完成软件研发进入实用。可在网站“计量统计云”www.tongdasc.cn下载。

摘要： 本发明公开了一种网络环境下的基于GA‑POWELL算法的约束广义预测控制器，包括：设置算法初值，构建被控对象的受控自回归积分滑动平均模型；根据构建的受控自回归积分滑动平均模型，利用广义预测控制梯度下降法计算控制增量；判断所计算的控制增量是否满足约束条件，若约束满足条件则输出控制增量，并取其第一个元素；否则，将控制增量作为GA‑POWELL算法的优化变量，利用GA‑POWELL算法求得约束条件下的最优控制增量，并取其第一个元素；计算控制器下一时刻输出量反馈到控制系统中；重复步骤，直到控制系统停止工作。本发明克服了受约束优化问题处理的缺陷，具备结构简单、稳定性高、操作简单、移植性强等特点。

摘要： 本发明提出一种外罚函数法与Powell算法结合的协同定位方法，无线传感网络中，绝对坐标是可以利用相对坐标通过坐标系转换得到，所以已知相对坐标就可以解决问题。在本发明中，假设节点之间的距离都可以通过TOA（Time Of Arrival，时间到达法）测得。通过建立非线性规划的方法来解决节点间的相对位置问题，即协作定位。在非线性规划问题中利用外罚法把带有约束条件的规划问题化解为无约束的规划问题，再利用Powell（鲍威尔算法）解决协作定位中各个节点的最优解问题。通过仿真实验发现，即使在测距值很大的情况下，也可以保证节点间的相对坐标的精度，并且初始坐标影响并不明显，节点个数越多，连通性越强，最终的优化精度越高。

摘要： 本发明公开了一种改进的Powell图像配准方法。与原始Powell方法相比，本发明对每一轮搜索得到的新方向进行优劣的判别，将新方向加入方向集中，并且去掉一个旧方向，从而组成新的方向集，并判断此时方向集是否线性相关，如果相关的，就沿用原方向集，否则，就替换；同时被替代的方向不是的原方向集的第一个方向，而是去掉此轮中函数值变换最大的方向，可以称为贡献最大的方法。经过多轮的迭代，直到收敛误差小于指定的范围，才判定搜索成功。本发明加速了配准过程，又可以克服局部极值，提高配准的精度及鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于混合的组合测试用例生成算法，包括以下步骤：1)生成满足要求的覆盖数组，后续的操作以覆盖这个数组为判别标准。2)在覆盖率较低的情况下，根据贪婪算法特性，使用贪婪算法来生成测试用例。3)在覆盖率达到比例K后，贪婪算法遇到瓶颈，选择搜索算法替代，以期达到更优的效果。本发明的基于混合算法的组合测试用例生成算法，即保证了贪婪算法生成测试用例前期的高效，又能避免后期陷入局部最优的情况，为从业人员在做测试用例生成方向的工作时，提供一个可以思考的角度。

摘要： 本发明提供的基于NSGA2(非支配多目标优化遗传算法)训练的AMP检测算法和系统，将用户比特流映射到相应星座点；对信号作ISFFT变换，把信号映射到时频域中再经IFFT变换，把时频域信号转换为时域信号流；将时域信号流经过Jakes信道模型；取出每个用户的频域信号作SFFT变换得到相应的时延多普勒信号；将得到的信号进行AMP迭代检测，计算最小MSE，当MSE小于阈值时中止迭代；完成当前信号解调过程，依据迭代次数趋势图确立固定迭代次数，通过遗传算法多目标优化得到最优参数；将最优参数放入AMP检测算法进行检测。本发明通过计算迭代收敛率，在兼顾性能的同时确立最佳迭代次数，每层迭代的收敛因子看作独立参数，通过NSGA2算法训练出的参数对比固定参数有效性能提升。

摘要： 一种优化Hooke‑Jeeves算法的方法及装置，涉及混合优化算法领域。现有传统单一优化数学算法在解决多能源系统优化问题时存在优化不易收敛、优化结果容易局部最优或局部搜索能力不足、对初始值敏感，且计算时间长，占用资源较多，难以做到较强局部搜索能力与高效全局寻优性的兼顾。未解决上诉提到的传统单一优化数学算法中存在的问题，本申请提供了一种优化Hooke‑Jeeves算法的方法，在HookeJeeves算法中加入粒子群算法，具体为：通过在粒子群算法对初始值的迭代结果不满足结束条件的情况下，在重新进行迭代之前将当前得到的粒子的极值利用所述的HookeJeeves算法进行优化，得到优化数据；将得到的优化数据返回所述的粒子群算法的上层步骤进行再次运算。适用于解决多能源系统优化的应用。