退火算法

金融界2024年4月8日消息，据国家知识产权局公告，深圳市翔飞科技股份有限公司申请一项名为“一种自动聚焦机制的高清模拟摄像机控制系统及方法“，公开号CN117835058A，申请日期为2024年3月。

专利摘要显示，本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种自动聚焦机制的高清模拟摄像机控制系统及方法，该方法包括：获取各摄像机拍摄图像的焦距以及摄像机灰度图像；根据摄像机灰度图像中的像素点的灰度值分布获取各摄像机灰度图像的成像清晰度；获取各摄像机拍摄图像的前景物体移动系数，根据成像清晰度获取各摄像机拍摄图像的成像清晰差分值；根据前景物体移动系数和成像清晰差分值获取各摄像机拍摄图像的焦距取值因子；根据焦距取值因子获取各摄像机拍摄图像的焦距迭代区间；获取温度调节因子；进而获取改进降温函数；确定焦距距离，完成自动聚焦。本发明旨在解决模拟退火算法中由于降温过程难以确定导致陷入局部最优解问题。

本文源自金融界

慎南涛1274退火如何检验?标准又是什么? -
宦很变18811822889 ______ 模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小.根据...

慎南涛1274模拟退火算法优化BP神经网络 -
宦很变18811822889 ______ bp神经元网络的学习过程真正求解的其实就是权值的最优解,因为有可能会得出局部最优解,所以你才会用模拟退火来跳出局部最优解,也就是引入了逃逸概率.在这里你可以把bp的学习过程理解成关于 误差=f(w1,w2...) 的函数,让这个函数在模拟退火中作为目标函数,再加上模拟退火的一些初始参数(初始温度啊,退火速度啊等等),就能找到权值解空间的一个不错的最优解,就是一组权向量.把权向量带入到bp当中去,输入新的对象,自然就能算出新的输出了.算法学习要脚踏实地,你要先学会神经元,在学会退火,两个的结合你才能理解.

慎南涛1274遗传模拟退火算法优化BP神经网络的Matlab程序 -
宦很变18811822889 ______ “模拟退火”算法是源于对热力学中退火过程的模拟,在某一给定初温下,通过缓慢下降温度参数,使算法能够在多项式时间内给出一个近似最优解.退火与冶金学上的'退火'相似,而与冶金学的淬火有很大区别,前者是温度缓慢下降,后者是温度迅速下降.“模拟退火”的原理也和金属退火的原理近似:我们将热力学的理论套用到统计学上,将搜寻空间内每一点想像成空气内的分子;分子的能量,就是它本身的动能;而搜寻空间内的每一点,也像空气分子一样带有“能量”,以表示该点对命题的合适程度.算法先以搜寻空间内一个任意点作起始:每一步先选择一个“邻居”,然后再计算从现有位置到达“邻居”的概率.很抱歉,回答者上传的附件已失效

慎南涛1274如何理解「量子退火」? -
宦很变18811822889 ______ 举个比较直观但是不太正确也不太全面的例子补. 假设我们需要计算一枚炮弹的轨迹求出能否命中目标,我们有两种办法, 一种是写出各种方程,考虑推力阻力引力自转等等,然后求解方程,得到运动轨迹.这就是现在用计算机做的事情. 另一种奇妙的方法是,我造一个1比1000的微缩模型,控制好模型里的推力风速等等,砰的一声打一个迷你炮弹出去,直接用尺子量出落点.这就叫做“让大自然自然演化,给我们计算结果”. 量子退火,就是类似第二种的方法.

慎南涛1274模拟退火算法 一定能收敛到全局最优解吗 -
宦很变18811822889 ______ 不一定,这是一个随机算法,这就意味着它有可能会止步于部分最优解.所以一般比赛的时候都要交上好几遍来通过代码

慎南涛1274遗传算法、数值算法、爬山算法、模拟退火 各自的优缺点 -
宦很变18811822889 ______ 遗传算法:优点是能很好的处理约束,能很好的跳出局部最优,最终得到全局最优解,全局搜索能力强;缺点是收敛较慢,局部搜索能力较弱,运行时间长,且容易受参数的影响. 模拟退火:优点是局部搜索能力强,运行时间较短;缺点是全局搜索能力差,容易受参数的影响. 爬山算法:显然爬山算法较简单,效率高,但是处理多约束大规模问题时力不从心,往往不能得到较好的解. 数值算法:这个数值算法的含义太广,你说的是哪一种数值算法?多数数组算法与爬山算法的有优缺点类似. PS:望采纳!