信息熵蚁群算法在特征提取和图像识别中的应用

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1、辽宁科技大学硬士论文■耍摘要群集智能方法是一种能够有效解决大多数全局优化问题的新方法，这类方法往往能够比传统优化方法更快地发现复杂优化问题的最优解。作为群体智能的一种典型实现，蚁群算法正在受到学术界的广泛关注。它是一种应用于组合优化问题的启发式搜索算法。现在其应用领域已扩展到多目标优化、数据分类聚类、生物系统建模、仿真和系统辩识等多个方面，群集智能理论和方法为解决这类应用问题提供了新的途径。因此，开展蚁群理论及应用研究具有重要的学术意义和应用价值。本文对蚁群算法理论做了深入系统的研究，将其应用在特征选取和图像识别两个方面，并通过仿真实验验证了

2、算法应用的有效性。论文主要工作如下。特征选择在模式识别中具有极其重要的作用，它直接影响到模式识别的正确率及速率。进行正确而有效的特征选择，已经成为模式识别过程的重要步骤。为了选出使各类样本尽可能远地互相分开的特征，本文提出了一种基于信息熵的蚁群优化特征选择算法。首先将多幅图像的特征向量作为蚁群算法识别的输入，再将每类图像的任意一组特征作为聚类中心。然后让蚁群按规则运动，改变各特征区域的信息素直到满足搜索条件终止。最后获得目标函数中的特征最大值，其特征即为所选择的特征。本文提出了一种信息熵蚁群的图像识别算法，有效地利用蚁群算法的寻优能力，实现图

3、像的识别。首先建立所有样本类别的图像库，然后将刚提取的特征与图像识别模板进行匹配，最后计算每只蚂蚁走过的路经上留下信息素的值，路径短留下的信息素浓度高，取各路经上的信息素最大值为最佳匹配实现识别。实验结果表明，本课题提出的算法对标准数字识别具有较高的识别率。关键词：蚁群算法：模式识别；特征选择；信息熵；辽宁科技大学硬士论文Expcdmentalresultsindicatethealgorithmhashigherrecognitionratetostandarddigitalidentification．KeyWords：antalgori

4、thm；patternrecognition；featureselection：informationentropyIll独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究T作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或援写过的研究成果，也不包含为获得辽宁科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料，与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：盘逡Et期：型星!i么尸关于论文使用授权的说明本人完全了解辽宁科技大学有关保留、使用学位论文的规定

5、，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许沦文被查阅和借阅：学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：盔宜导师签名；主芝塞Et期：趟；，矽辽宁科技大学硬士论文第一幸绪论1．1引言第一章绪论人类的知识和思想来源于对自然界的观察和认识。自然界中的许多自适应优化现象不断给人以启示：生物体和自然生态系统可通过自身的演化就使许多在人类看起来高度复杂发优化问题得到完美的解决。在对蚂蚁、蜜蜂、鸟群等群体的观察中，人们发现了一些有趣现象。如蜜蜂觅食时，一旦有蜜蜂发现食源，不久就会有成群的

6、蜜蜂飞向该食源；在对蚂蚁觅食行为的观察中，发现蚁群总能找到从蚁穴到达食物源的最短路径，而当路径被障碍物遮挡后，蚂蚁群体也能很快绕过障碍，重新找到到达食物源的最优路径；在鸟群的飞行中，每只鸟在初始状态下是处于随机位置向各个随机方向飞行的，但是随着时间的推移，这些初始处于随机状态的鸟通过自组织逐步聚集成一个个小的群落，并且以相同速度朝着相同方向飞行，然后几个小的群落又聚集成大群落，大群落可能又分散为一个个小的群落。以上现象均表现出了依靠个体协作形成整体一致功能的群体智能。这些由个体表现出智能性群体行为的现象引起研究人员极大兴趣，经研究发现，无智能

7、群体之所以表现出智能行为，是因为其个体之问存在着某种协作机制。如蜜蜂会用乜行的舞姿(兜圈圈)来传递信息，圈子的轴方向表示花蜜的方向，圈数表示有花蜜地方的距离，别的蜜蜂得到该信号，就纷拥向该方向飞去：蚂蚁在觅食过程中会在走过的路径上留下一种称为信息激素(pheromone)的物质，其它蚂蚁在选择路径时以此作为参考；而鸟群的个体在飞行中也遵循一定的规则如：避免碰撞(collisionavoidance)：避免和邻近的个体相碰撞；速度一致(velocitymatching)：和邻近的个体的平均速度保持一致；向中心聚集(Flockcentering)

8、：向邻近个体的甲均位置移动。这样，个体之间存在的这种直接或间接的信息传递机制，通过个体之间的相百协作使群体行为表现出一致性。对这些群体行为机制的研究和揭示对智能自动