典型文献
基于混沌初始化的缎蓝园丁鸟优化算法在图像分割中的应用研究
文献摘要：
为了解决缎蓝园丁鸟优化算法(Satin Bowerbird Optimization Algorithm,SBO)寻优精度低和时间复杂度高等问题,本文提出一种基于Tent混沌映射的缎蓝园丁鸟优化算法(Chaotic Strategy to Satin Bowerbird Optimization Algorithm,CSSBO),并将其应用在图像分割.通过引入Tent混沌映射进行种群初始化,使得改进后的算法具有更高的寻优精度和收敛速度.为了体现算法的性能,本文将CSSBO算法与原始的SBO算法、改进的灰狼算法(Modified Grey Wolf Algorithm,MDGWO)和改进的人工蜂群算法(Modified Quick Artificial Bee Colony Algorithm,FMQABCA)进行了 比较,结果表明CSSBO算法在图像分割上有着更为理想的效果.
文献关键词：
缎蓝园丁鸟优化算法;Tent混沌映射;图像分割
中图分类号：
作者姓名：
李林国;钱顺强;李章飞;李淑敬
作者机构：
阜阳师范大学计算机与信息工程学院,安徽阜阳236037
文献出处：
引用格式：
[1]李林国;钱顺强;李章飞;李淑敬-.基于混沌初始化的缎蓝园丁鸟优化算法在图像分割中的应用研究)[J].阜阳师范大学学报（自然科学版）,2022(04):56-61
A类：
缎蓝园丁鸟优化算法,Satin,Bowerbird,CSSBO,MDGWO,FMQABCA
B类：
混沌初始化,图像分割,Optimization,Algorithm,寻优精度,时间复杂度,Tent,混沌映射,Chaotic,Strategy,射进,种群初始化,收敛速度,改进的灰狼算法,Modified,Grey,Wolf,人工蜂群算法,Quick,Artificial,Bee,Colony,割上,更为理想
AB值：
0.280214
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