目标跟踪中的群智能优化方法 网络技术 张焕龙
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作者张焕龙
出版社电子工业出版社
ISBN9787121374708
出版时间2020-04
版次1
装帧平装
开本16
页数181页
字数276千字
定价68元
货号721_9787121374708
上书时间2024-04-12
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目录：
章绪论1
1.1研究背景和意义1
1.2外目标跟踪研究现状2
1.2.1外目标跟踪方法综述文献概况2
1.2.2外目标跟踪测试数据库概述3
1.2.3外目标跟踪方法概述4
1.3群优化算法在目标跟踪中的应用7
1.3.1元启发式优化算法7
1.3.2基于群优化算法的目标跟踪方法8
1.3.3基于混合群优化算法的目标跟踪方法10
1.4本书内容及安排11
第2章优化算法与目标跟踪13
2.1优化问题与目标跟踪13
2.2特征提取14
2.3相似函数15
2.4优化算法能评估机制16
2.4.1收敛精度分析16
2.4.2收敛效率分析17
2.5目标跟踪能评估机制17
2.5.1定评估17
2.5.2定量评估17
第3章基于sca算法的目标跟踪方法19
3.1引言19
3.2sca算法20
3.3基于sca算法的目标跟踪24
3.3.1跟踪框架24
3.3.2参数调整和分析26
3.4实验分析27
3.4.1实验设置27
3.4.2定分析27
3.4.3定量分析30
3.5小结34
第4章基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪方法35
4.1引言35
4.2飞蛾-火焰算法37
4.2.1生物学37
4.2.2数学38
4.3基于飞蛾-火焰算法的目标跟踪46
4.3.1跟踪框架46
4.3.2参数调整和分析47
4.4实验分析49
4.4.1定分析49
4.4.2定量分析52
4.4.3均运行时间56
4.5小结56
第5章基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪方法58
5.1引言58
5.2布谷鸟搜索算法59
5.2.1布谷鸟搜索算法介绍59
5.2.2布谷鸟搜索算法的数学61
5.3单纯形法63
5.4改进布谷鸟搜索算法64
5.5基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪66
5.6实验分析66
5.6.1实验设置66
5.6.2定分析67
5.6.3定量分析70
5.7小结73
第6章基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪方法74
6.1引言74
6.2改进蚱蜢优化算法74
6.2.1蚱蜢优化算法74
6.2.2基于levy飞行的蚱蜢优化算法80
6.3基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪81
6.3.1基于lgoa算法的跟踪系统81
6.3.2参数调整和分析82
6.4实验分析83
6.4.1实验设置83
6.4.2定分析83
6.4.3定量分析85
6.5小结87
第7章基于改进蚁狮优化算法的目标跟踪方法88
7.1引言88
7.2改进蚁狮优化算法介绍89
7.2.1蚁狮优化算法89
7.2.2改进蚁狮优化算法92
7.3混合ealo-sca算法95
7.4基于混合ealo-sca算法的目标跟踪97
7.4.1混合优化跟踪系统97
7.4.2参数调整和分析98
7.5实验分析100
7.5.1实验设置100
7.5.2与基于sca算法的跟踪器和基于sakcf算法的
跟踪器比较101
7.5.3与优选的跟踪器比较105
7.6小结111
第8章基于混合awoa-de算法的目标跟踪方法113
8.1引言113
8.2鲸鱼优化算法和差分进化算法介绍114
8.2.1鲸鱼优化算法（woa）114
8.2.2差分进化算法（de）117
8.3混合awoa-de算法119
8.3.1awoa算法119
8.3.2混合awoa-de算法介绍120
8.3.3混合awoa-de算法的能评估121
8.4基于混合awoa-de算法的目标跟踪134
8.4.1系统结构和跟踪流程134
8.4.2参数调整和分析136
8.5实验分析136
8.5.1awoa算法和woa算法的能比较136
8.5.2混合awoa-de算法的稳定分析137
8.5.3与优选的跟踪器比较138
8.6小结149
第9章基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析150
9.1引言150
9.2跟踪框架151
9.3实验对比及分析152
9.3.1效率分析153
9.3.2精度分析155
9.3.3讨论160
9.4小结161
附录a23个基准函数162
参文献164
内容简介：
全书内容分为9章，系统地介绍了群智能优化方法的发展及其在目标跟踪中的应用，包括基于标准群智能优化算法的目标跟踪（第3〜4章）、基于改进群智能优化算法的目标跟踪(第5〜6章）、基于混合群智能优化算法的目标跟踪（第7〜8章）及基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析（第9章）。章为绪论；第2章介绍了优化算法与目标跟踪的关系；第3章介绍了基于ca算法的目标跟踪方法；第4章介绍了基于飞蛾火焰算法的目标跟踪方法；第5章讨论了基于改进布谷鸟搜索算法的目标跟踪方法；第6章给出了基于改进蚱蜢优化算法的目标跟踪方法；第7章给出了基于改进蚊狮优化算法的目标跟踪方法；第8章给出了基于混合awoade算法的目标跟踪方法；第9章给出了基于群优化算法的目标跟踪方法的比较分析。本书对于在计算机科学、自动化、应用数学、人工智能、智能控制系统、通信工程领域从事相关研究的科技工作者和工程技术人员有较高的研究和参价值，也可作为计算机科学、控制科学与工程、应用数学等相关专业的本科生和的教材及教师的参书。
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