基于质心的Copula EDA及其在图像去噪中的应用

摘要：

针对传统Copula分布估计算法(EDA)局部搜索能力较差的缺点,提出基于质心的Copula EDA.在传统算法的基础上加入质心变异算子,使种群个体带着较优个体的经验信息向最优解方向进行搜索,并将其应用到图像去噪中,利用优化BP神经网络的初始权值和阈值区分出污染像素做去噪处理.实验结果表明,该算法可使BP网络分类更精确,通过分类后去噪的图像具有较高的峰值信噪比.

关键词：Copula函数、分布估计算法、质心、BP神经网络、图像去噪

所属期刊栏目：42

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学青年基金资助项目61003053;山西省优秀研究生创新基金资助项目20113121;太原科技大学研究生科技创新基金资助项目20134025

在线出版日期：2016-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：195-199,205