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Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用 被引量：4
1
作者 贺英 冯天瑾 曹均阔 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期121-127,共7页
针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen... 针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。 展开更多
关键词 KOHONEN网络 烟叶动态分类 K-MEANS聚类算法 分类参与度 SOFM算法改进
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改进ORB算法在单目视觉SLAM特征匹配中的应用 被引量：5
2
作者 吕丹娅 姚剑敏 郭太良 《电视技术》 北大核心 2016年第11期107-111,115,共6页
针对单目视觉同步定位与地图构建问题对传统定向二进制描述符算法进行改进,结合快速鲁棒特征算法的思想,将尺度空间理论引入传统ORB算法中,同时根据机器人的运动先验信息,预测特征点的可能范围,避免在全局范围内对特征点的检测和匹配。... 针对单目视觉同步定位与地图构建问题对传统定向二进制描述符算法进行改进,结合快速鲁棒特征算法的思想,将尺度空间理论引入传统ORB算法中,同时根据机器人的运动先验信息,预测特征点的可能范围,避免在全局范围内对特征点的检测和匹配。实验表明,改进的ORB算法能显著提高匹配正确率,在多尺度方面表现出色,并能有效减少运算时间,平均耗时14 ms,处理速度约为传统ORB算法的1.3倍、SURF算法的10倍、尺度不变特征变换(Scale-invariant Feature Transform,SIFT)算法的26倍,适用于单目视觉SLAM问题。 展开更多
关键词 SLAM 特征匹配 改进ORB 尺度不变性
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基于熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机的故障诊断方法 被引量：25
3
作者 王振亚 姚立纲 +1 位作者 蔡永武 张俊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期107-114,共8页
针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation... 针对旋转机械设备故障特征提取困难的问题,提出一种熵-流特征和樽海鞘群优化支持向量机(salp swarm optimization support vector machine,SSO-SVM)的故障诊断方法。利用改进多尺度加权排列熵(improved multiscale weighted permutation entropy,IMWPE)提取机械设备不同工况下的故障特征;采用监督等度规映射(S-Isomap)流形学习进行降维处理,获取低维的熵-流特征集;将熵-流特征输入至SSO-SVM多故障分类器进行识别与诊断。行星齿轮箱故障诊断实验分析结果表明:IMWPE+S-Isomap熵-流特征提取方法优于现有的多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度加权排列熵(multiscale weighted permutation entropy,MWPE)和IMWPE等熵值特征提取方法以及IMWPE+等度规映射(Isomap)和IMWPE+线性局部切空间排列(linear local tangent space alignment,LLTSA)等熵-流特征提取方法;樽海鞘群算法对支持向量机参数寻优效果优于粒子群、灰狼群、人工蜂群和蝙蝠群等算法;所提故障诊断方法识别精度达到100%,能够有效诊断出行星齿轮箱各工况类型。 展开更多
关键词 故障诊断 行星齿轮箱 熵-流特征 改进多尺度加权排列熵(IMWPE) 等度规映射(Isomap) 樽海鞘群优化算法(SSO) 支持向量机(SVM)
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一种对地图特征定向采样的改进A*算法 被引量：3
4
作者 赵梓辛 肖世德 +1 位作者 靳天石 杨明亮 《机械设计与制造》 北大核心 2022年第11期248-252,257,共6页
在移动机器人全局最优路径规划中,提出了一种对地图特征定向采样的改进A*算法,指在确保安全的前提下兼顾算法的效率和最优性。此算法分为三个部分,第一部分地图前处理,为确保路径安全无碰撞先进行障碍物膨胀处理,再借鉴基于采样的方法思... 在移动机器人全局最优路径规划中,提出了一种对地图特征定向采样的改进A*算法,指在确保安全的前提下兼顾算法的效率和最优性。此算法分为三个部分,第一部分地图前处理,为确保路径安全无碰撞先进行障碍物膨胀处理,再借鉴基于采样的方法思想,但对地图特征进行定向采样,避免了基于采样的算法的随机性带来的路径成本过高问题。第二部分邻接矩阵构建,将采样所得特征点与始末点连接,将各点坐标及通断信息以邻接矩阵存储。第三部分路径搜索,用邻接矩阵替代原地图,并使用基于搜索的算法找出最优解,此时邻接矩阵信息量远低于原地图,避免了基于搜索的算法在处理大量节点时效率低下的问题。将改进的A*算法与传统A*路径规划算法在栅格地图中进行仿真对比。结果表明,虑移动机器人外围尺寸的障碍物膨胀处理能够确保规划出的路径是安全无碰撞的。改进A*算法的路径更短,冗余拐点更少,规划效率更高,特别是路径总转角降低达到60%,同地图再次规划时的规划效率可提升40%。 展开更多
关键词 全局路径规划 移动机器人 地图特征 改进A*算法
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基于改进SIFT算法的地形测绘图像拼接方法 被引量：4
5
作者 李晶晶 《宁德师范学院学报（自然科学版）》 2023年第2期164-170,共7页
为解决传统方法拼接地形测绘图像容易出现匹配错误的问题,以改进SIFT算法为基础研究一种新的地形测绘图像拼接方法 .该方法通过对尺度不变特征变换(SIFT)描述子生成过程的分析改进,得到关键点的位置坐标;根据特征点检测模板中心点像素... 为解决传统方法拼接地形测绘图像容易出现匹配错误的问题,以改进SIFT算法为基础研究一种新的地形测绘图像拼接方法 .该方法通过对尺度不变特征变换(SIFT)描述子生成过程的分析改进,得到关键点的位置坐标;根据特征点检测模板中心点像素灰度的差值,提取地形测绘图像的特征点;计算目标匹配点的方向误差,通过构建直方图剔除错误的匹配点;使用高斯加权窗口对特征梯度值进行加权处理,获取特征描述子,对SIFT算法中的特征描述子进行降维处理,提高计算速度,以完成SIFT算法改进.并通过双向匹配配准测绘图像,根据待拼接地形测绘图像的线性过渡因子,计算重叠区域灰度值,实现图像重叠区域的无缝拼接.实验结果表明,与传统的拼接方法相比,改进后的方法能够准确提取待拼接地形测绘图像的特征点,拼接效果更优,耗时约为0.57 min,信噪比达到了32.61 dB. 展开更多
关键词 地形测绘 图像拼接 改进SIFT算法 特征提取 检测模板
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