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基于改进的黏菌算法的水下相机标定优化本发明公开了一种基于改进的黏菌优化算进行优化以提高收敛速度和解决算法局部收敛出的ORSMA融合算法进行分析对比，本发明可以2dwu3前迭代过程中获得的最差适应度值，condition代表黏菌种群中适应度值排在前1/2的个*46.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在行时实现如权利要求1-5中任一所述的基于改进的黏菌算法的水下相机标5[0002]随着陆上资源开发逐渐饱和，广袤的海洋资源成为世界各国竞相追逐发展的对等人在“RefractiveCalibrationofUnderwaterCameras(ComputerVision–ECCV[0010]步骤5、利用最优邻域扰动策略进行全局位置更新，利用反向学习策略产生反向6学习这一概念是由Tizhoosh在2005年提出的，反向学习的思想是同时考虑正向解和反向7[0044]根据目标函数获得适应度函数以求得迭代最优个体适应度值，定义适应度函数8，并且反向解和正向解还需要满足下列关9[0073]为检验所提出的基于ORSMA算法在机器视觉的相机标定领域的可行性和有效性，它们都没有陷入局部最优，但是随着迭代次数的增加ORSMA算法的收敛速度和精度明显高

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