人工蜂群算法在超声回波参数估计中的应用

"基于人工蜂群算法的超声回波参数估计 (2014年)" 是一篇工程技术领域的论文，作者为周京华、张小凤和张光斌，发表于陕西师范大学物理学与信息技术学院陕西省超声学重点实验室。该研究将人工蜂群算法应用于超声回波的非线性高斯模型，旨在提高超声回波参数的估计精度和效率。 超声脉冲回波无损检测是一种广泛应用的技术，通过发送声脉冲并接收反射回波来检测目标的物理特性，例如几何形状、尺寸和传输路径信息。为了准确分析这些回波，需要建立科学的超声回波模型。Demirli在1996年提出的非线性模型为此提供了理论基础，非线性模型在参数估计中能够提供更高的精度。 人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体行为的优化算法，常用于解决组合优化和连续优化问题。论文中，研究人员将这种算法应用于超声回波参数估计，设计了一种新的估计方法。该方法详细描述了算法的步骤，并通过不同初始条件下的仿真验证了其性能。仿真结果显示，算法的估计精度不受初始值的影响，能够有效地估计超声回波模型的所有参数，并在全球范围内找到最优解。 与传统的超声回波参数估计方法，如蚂蚁算法相比，人工蜂群算法具有更快的收敛速度、更短的运行时间和更好的鲁棒性。这使得该算法更适合实时处理任务。这项工作为超声无损检测领域提供了一个高效且可靠的参数估计工具，有助于提升检测质量和效率，对于工业生产和生物医学工程的研究具有重要意义。