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申请/专利权人：西北大学

摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于改进樽海鞘算法优化的兵马俑碎片分类方法及系统，包括：使用图像数据生成器对兵马俑数据集进行数据增强；建立EfficientNetB5模型，抽取兵马俑碎片本质数据特征；设计樽海鞘模型对EfficientNetB5中学习率、批处理数、迭代次数三个超参数寻优；改进樽海鞘优化算法，提升算法的精度，并跳出局部最优解。本发明融合了图像数据生成器对数据集的数据增强、EfficientNetB5对参数的高效使用和图像分类上优异的性能、改进樽海鞘算法对网络结构的紧致性优化，有效解决兵马俑数据集弱小和防止因破损俑体各部分特征的相似性而导致的错误分类问题，并避免因同一部位特征差异而产生的漏分类问题，从而实现对碎片的精确分类，并辅助完成整体的拼接工作。

主权项：1.一种基于改进樽海鞘算法优化的兵马俑碎片分类方法，其特征在于，包括：步骤一，将所采集的兵马俑数据集进行图片预处理，将数据集划分为训练集和测试集，用数据增强器方法对兵马俑图像数据分别进行数据增强，提取兵马俑碎片的数据特征；步骤二，建立EfficientNetB5模型，设计基于柯西扰动的多策略樽海鞘算法CP-MS-SSA模型，利用CP-MS-SSA模型优化EfficientNetB5模型中的超参数，实现EfficientNetB5网络中学习率、批处理数和迭代次数三个超参数的协同计算与自适应调整；步骤三，将CP-MS-SSA模型中的樽海鞘个体按照佳点集策略产生初始种群，计算种群中樽海鞘个体的适应度值，并根据适应度值排序；步骤四，使用莱维飞行优化领导者的步长，并引入螺旋更新策略平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力，帮助算法跳出局部最优解；步骤五，引入非线性递减的动态惯性权重使得跟随者向全局最优解附近靠近，加快算法收敛速度，同时使用二次插值法对跟随者进行优化，增加局部开发能力，并且使用贪心策略，将当前樽海鞘个体使用两种策略优化后，适应度值更高的跟随者作为子代；步骤六，利用柯西扰动机制，在连续3次最优最优值都没有改变的情况下，使用柯西变异算法对全局最优值进行扰动，保证算法的全局收敛性和多样性；步骤七，判断CP-MS-SSA模型是否达到最大迭代次数，若不满足则返回步骤四，若满足则进入下一步；步骤八，使用改进的樽海鞘优化算法所搜索的最佳超参数值优化CP-MS-SSA模型，进行兵马俑碎片分类。

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百度查询： 西北大学 基于改进樽海鞘算法优化的兵马俑碎片分类方法及系统