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遗传匹配追踪算法的研究与改进  
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【英文题名】 Research and Improvement for Genetic Matching Pursuits Algorithm
【作者】 李亚文;
【导师】 于凤芹;
【学位授予单位】 江南大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 江南大学
【网络出版投稿时间】 2011-11-16
【关键词】 稀疏分解; 遗传匹配追踪算法; 选择算子; 交叉算子; 变异算子;
【英文关键词】 sparse decomposition; genetic matching pursuits; selection operator; crossover operator; mutation operator;
【中文摘要】 基于匹配追踪算法的稀疏分解,通过寻找字典中与信号局部内积最大的原子,选择有限个原子来逼近信号,在信号压缩和特征提取等方面受到广泛的关注。但由于匹配追踪算法遍历式耗尽搜索使计算量过大而应用范围受限,本文为解决算法遍历性的耗尽搜索而导致寻优时间过长的问题,在遗传匹配追踪(GMP:Genetic Matching Pursuits)算法的基础上做了如下几个内容: 第一,提出将比例选择、最优保存策略、排序选择相结合的选择算子改进方法。改进的选择算子首先通过最优保存策略保护最优个体来抑制排序选择或比例选择的随机性,然后重新设计概率表,进化初期采用线性概率以提高群体多样性;进化后期采用比例选择的概率来加快收敛速度。将改进的选择算子引入到GMP中,来抑制过早熟达到减少搜索原子时间的目的,通过人工合成信号和语音实际信号的仿真实验结果表明,这种改进选择算子的GMP,从迭代次数和搜索时间两方面的改进是有效的。 第二,采用拉普拉斯交叉算子引入GMP来降低搜索最优原子的时间。拉普拉斯交叉算子首先根据父代群体拉普拉斯分布得到其密度函数并将其两个系数带入算术交叉算子中实现父代控制子代降低子代破坏优良个体的概率,以减少最佳...
【英文摘要】 Sparse decomposition based on the matching pursuit algorithm looks for the atom which has the best Inner product with local signal in the dictionary ,and chooses finite atoms to approximate signals. It has a lot of attention signal compression and feature extraction etc widely attention. But the exhausted searching of matching pursuit algorithm dues to the application scope limited, aiming at this problem there is something done as follow based on genetic matching pursuit: First, a new selection operato...
【更新日期】 2011-12-02

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