论文研究-基于带抑制弧的Petri网的min-min算法模型研究.pdf

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为了解决已有的min-min算法Petri网模型不能模拟min-min算法运行过程的问题,根据min-min算法的调度特点,利用带抑制弧的Petri网提出了一种算法模型,该模型运行过程可以严格模拟min-min算法对独立任务集的调度顺序,能够正确地描述独立任务调度系统使用min-min算法的情况。最后对该模型的空间复杂度以及每调度一个任务模型的变化情况进行了分析,随着独立任务的调度执行,该基于带抑制弧的Petri网的变迁数和弧数会随之减少,模型的空间复杂度会不断降低。
382 计算机应用研究 第27卷 G1=[98,148]。 的维数,[a,b为图像的灰度分布范围,是截掉直方图两端的0 3.2模拟退火算法演进搜索 值区间所取的中间段区间。从单阈值分割着手考察两种方法 将3.1节计算所得的初始阙值向量G作为SA的初始解的计算量,设阙值向量为G=[k],每次迭代运算需要计算一 来逼近最优解Gn。G引入意味着以图像的分类信息引导和 次类间方差,需要进行(b-a+2+k)次加运算,一次减运算 简化搜索,降低搜索的盲目性。这使SA可以在很人程度上放(-a+4)次乘法,两次除法。虽然k取不同值时的四则运算 宽对值的苛刻要求,而通常情况下to的值设定得非常高,本文量有所差别但从总体角度出发允许将每迭代一次的计算量表 中设tn=500,极大地减少了迭代计算次数 示为T。由表2数据可以看出,Oku算法的计算量随分类数的 增加呈几何级数上升,复杂度为O((b-a)°)。相比之下本文 训算方图H 令t=t始解=,=0 方法的计算量少量增长,这是因为类数增加时对SA的冷却进 对H高所滤波得H 产生新解 度表只作了小嗝适量的调整。 [计算的差分得m +1」「根据 Metropolis淮则 表2本文方法与Otsu算法的计算量比较 接受或放弃新解 (T为每迭代一次的计算量) 检测H4的谷点,得候 K? 选國值点序列S (h (b-a-1)(b-a-2)7/2(b-a)(b-a)2-1)T/6 选出初始阈值向量G 输出最优解Gn 本文 200T 210T 220T (a (b) 本文方法与Otsu算法的运行时间比较如表3所示,c为阈 图2本文算法流程图 值向量的维数,运行环境是 MATLAB7.01,CPU为Inel(R) 图2给出了本文算法的整体流程图,图2(a)表示初始阈 Pentium(R)2.60GHz,256MB内存, Windows XP操作系统。 值向量的计算过程,图2(1)表示为SA的初始解来逼近最优解选取单网值时,两种方法的运行时间接近;但随值向量维数 的过程,冷却进度表需要在进行SA之前设定好 的增加,本文方法很快显示出速度优势,以 baboon图像为例 当分类数上升到4(维数为3)时,本文算法的运行时间仅增加 4实验结果及分析 了6.126s,而Os算法增加了236.125s,运行时间是本文 本文选取rce(257×257)和ldwm(512×512)图像作为方法的400多倍。 处理对象。本文算法与Os算法的分割原理相同,两者的处 表3本文方法与Otn算法的运行时间比较(单位:s 理结果非常接近甚至完全相同,因此只在图3中给出本文算法 Otsu D.578 12.110 547.718 nIce 的分割结果。 木文 8.375 8.641 9.234 Otsu 0.859 13.187 2319.312 babool 17.438 结束语 本文针对多阈值图像分割时Otsu算法计算量过大的问 (b)分类数为 ()分类数为4 题,提出了基丁模拟退火算法的阈值选取方法。通过分析直方 图,将图像的分类信息以初始阈值向量的形式引入SA以引导 和简化寻优过程,加速逼近最优解。实验表明,个文算法相比 算法能够快速、准确地实现多阈值图像分割 参考文献: ( d Baboon原图e)分类数为3 ()分类数为4 图3本文算法的分割结果 [1]张云飞,张晔.利用二维熵自动确定图像分割的阂值[J].哈尔滨 工程大学学报,2006,27(3):353-356 本文算法与Osu算法计算结果如表1所示,c为阈值向量[2]周德龙,潘泉,张洪才,等.最大阂值处坦算法[J].软件学报, 的维数,G为初始阈值向量,Gn为最优阈值向量。从表中可 2001,12(9):1420-1422 以看出,本文算法选取的Gm与Otu算法计算结果基本一致, [3]卢振泰,陈武凡,吕庆文,基于互信息量的等生虫卵图像自动优化 除了c=3的rice图像Gm=[79),106,151],与Osu计算得到 分割[J].亡算机应用研究,2007,24(11):301-302 [4]冯斌,璋,孙俊,基于改进粒子群算法的二维阈值图像分割[J] 的[79,108,151]出现了一些偏差。事实上两者对应目标映 计算机应用研究,208,25(8):2402-2404 数值(类间方差)仅相差0.3,因此这个偏差属于正常的误差5」 CARCIA PEREZ L, CARCIAALECRE M C, MARCHANT J,etal 浮动。 Dynamic threshold selection for image segmentation of natural struc 表1本文方法与Otsu算法的比较 tures based upon a performance criterion C//Proc of 3ECPA-3 Eu- 图像 ropean Conference on Precision Agriculture. 2001 [132]87,145]79,108,151 [6 OTSU N A threshold selection method from gray-level histograms[ JI 本文 5]79,106,151] IEEE Trans on Systems, Man and Cybernetics, 1979, 9(1): 62 Otsu [98,148 baboon [82,120,156 本文 [128 [98,148 [82,120,156 17 KIRKPATRICK S, CELATT JR C D, VECCHI M P Optimization by 本文方法与Osu算法的计算量如表2所示,c为阈值向量 simulated annealing[ J]. Science, 1983, 220(4598): 671-680

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