40、粒子群优化算法在图像检索与变长数据序列分类中的应用

粒子群优化算法在图像检索与变长数据序列分类中的应用

1. 粒子群优化算法在图像检索中的应用

1.1 算法步骤

在图像检索中，粒子群优化算法的执行步骤如下：
1. 更新个体粒子的最优位置 ：根据粒子群中每个最优 (X_i(t)) 的适应值更新个体粒子的最优位置。公式如下：
[
P_i(t) =
\begin{cases}
X_i(t) & \text{if } f[X_i(t)] < f[P_i(t - 1)] \
P_i(t - 1) & \text{if } f[X_i(t)] \geq f[P_i(t - 1)]
\end{cases}
]
2. 更新粒子的位置 ：根据公式 (17)、(18) 和 (19) 更新粒子的位置。
3. 判断终止条件 ：如果算法的终止条件未达到，将 (t) 设置为 (t + 1)，然后返回步骤二；否则，算法结束。

1.2 实验设置

• 图像数据库 ：使用 “Corel Image” 图像数据库。
• 图片选择 ：选择十种图片，每种选择一千张感官上相似的图片。每次检索提取最相似的四十张图像。
• 对比算法 ：为了进一步验证 QPSO 算法的性能，使用 PSO 算法、CLPSO 算法和 SLPSO 算法进行相同的实验，并与 QPSO