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基于改进的混沌PSO算法在矢量地理数据脱密中的应用

The Improved PSO Algorithm in Vector Data Decryption Applications

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【作者】 郭磊; 陈妍;

【Author】 GUO Lei;CHEN Yan;College of Computer Science North China University of Technology;Super Map Software Co., Ltd.,Beijing;

【机构】 北方工业大学计算机学院; 北京超图软件股份有限公司;

【摘要】 提出了基于多种群并行的混沌粒子群(PSO)优化矢量数据精度降低算法。通过混沌序列化初始粒子,有效提高了PSO全局搜索能力和收敛效率。实验表明:混沌粒子群(PSO)可以使矢量数据不同图层要素保持较好的拓扑关系。

【Abstract】 In this paper, a new algorithm for optimizing vector data of chaotic particle swarm(PSO) based on multi-population parallel is proposed.The global searching ability and convergence efficiency of PSO are improved by the chaotic serialization of the initial particles.Experiments show that the chaotic particle swarm(PSO) can maintain a good topological relation between different layer elements of vector data.

【关键词】 GIS; 粒子群; 矢量数据;
【Key words】 GIS; particle swarm optimization; vector data;
  • 【文献出处】 数字技术与应用 ,Digital Technology and Application , 编辑部邮箱 ,2018年06期
  • 【分类号】TP18
  • 【被引频次】1
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