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基于蚁狮优化的极限学习机的网格分割方法

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摘要

针对基于深度学习的网格分割方法训练分割分类器时间消耗大的问题,为了避免训练时间大量消耗,并且进一步提高网格分割的精确度,提出了一种基于蚁狮优化的极限学习机的网格分割方法。利用蚁狮优化算法中蚂蚁受精英蚁狮与轮盘赌策略的双重影响,迭代更新并将最优解赋值给精英蚁狮,从而改进优化极限学习机随机生成的输入权值矩阵与隐含层偏置,训练得到一个高精度的分割分类器对普林斯顿模型进行测试。实验结果表明,所提方法在Airplane 、Ant、Chair、Octopus、Teddy和Fish 6类模型数据集上,训?#35775;?#29255;数在20k-30k之间的模型耗时1000s左右,且获得了较高的分割精确度,最高分割精确度达到99.49%。

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补充资料

DOI:10.3788/lop57.041014

作者单位:

    中北大学
    中北大学
    中北大学大数据学院
    中北大学

引用该论文

杨晓文,尹洪红,韩燮,刘佳. 基于蚁狮优化的极限学习机的网格分割方法[J].激光与光电子学进展,2020,57(04):041014.

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