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A self-cited pixel summation based image encryption algorithm 被引量:1
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作者 Guo-Dong Ye Xiao-Ling Huang +1 位作者 Leo Yu Zhang Zheng-Xia Wang 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期131-138,共8页
In this paper, a novel image encryption algorithm is presented based on self-cited pixel summation. With the classical mechanism of permutation plus diffusion, a pixel summation of the plain image is employed to make ... In this paper, a novel image encryption algorithm is presented based on self-cited pixel summation. With the classical mechanism of permutation plus diffusion, a pixel summation of the plain image is employed to make a gravity influence on the pixel positions in the permutation stage. Then, for each pixel in every step of the diffusion stage, the pixel summation calculated from the permuted image is updated. The values from a chaotic sequence generated by an intertwining logistic map are selected by this summation. Consequently, the keystreams generated in both stages are dependent on both the plain image and the permuted image. Because of the sensitivity of the chaotic map to its initial conditions and the plain-imagedependent keystreams, any tiny change in the secret key or the plain image would lead to a significantly different cipher image. As a result, the proposed encryption algorithm is immune to the known plaintext attack(KPA) and the chosen plaintext attack(CPA). Moreover, experimental simulations and security analyses show that the proposed permutationdiffusion encryption scheme can achieve a satisfactory level of security. 展开更多
关键词 pixel summation image encryption algorithm intertwining logistic map GRAVITY SECURITY
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Novel robust approach for constructing Mamdani-type fuzzy system based on PRM and subtractive clustering algorithm 被引量:1
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作者 褚菲 马小平 +1 位作者 王福利 贾润达 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第7期2620-2628,共9页
A novel approach for constructing robust Mamdani fuzzy system was proposed, which consisted of an efficiency robust estimator(partial robust M-regression, PRM) in the parameter learning phase of the initial fuzzy syst... A novel approach for constructing robust Mamdani fuzzy system was proposed, which consisted of an efficiency robust estimator(partial robust M-regression, PRM) in the parameter learning phase of the initial fuzzy system, and an improved subtractive clustering algorithm in the fuzzy-rule-selecting phase. The weights obtained in PRM, which gives protection against noise and outliers, were incorporated into the potential measure of the subtractive cluster algorithm to enhance the robustness of the fuzzy rule cluster process, and a compact Mamdani-type fuzzy system was established after the parameters in the consequent parts of rules were re-estimated by partial least squares(PLS). The main characteristics of the new approach were its simplicity and ability to construct fuzzy system fast and robustly. Simulation and experiment results show that the proposed approach can achieve satisfactory results in various kinds of data domains with noise and outliers. Compared with D-SVD and ARRBFN, the proposed approach yields much fewer rules and less RMSE values. 展开更多
关键词 Mamdani-type fuzzy system robust system subtractive clustering algorithm outlier partial robust M-regression
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Extraction algorithm for longitudinal and transverse mechanical information of AFM
3
作者 Chunxue Hao Shoujin Wang +3 位作者 Shuai Yuan Boyu Wu Peng Yu Jialin Shi 《Nanotechnology and Precision Engineering》 CAS CSCD 2022年第2期27-37,共11页
The atomic force microscope(AFM)can measure nanoscale morphology and mechanical properties and has a wide range of applications.The traditional method for measuring the mechanical properties of a sample does so for th... The atomic force microscope(AFM)can measure nanoscale morphology and mechanical properties and has a wide range of applications.The traditional method for measuring the mechanical properties of a sample does so for the longitudinal and transverse properties separately,ignoring the coupling between them.In this paper,a data processing and multidimensional mechanical information extraction algorithm for the composite mode of peak force tapping and torsional resonance is proposed.On the basis of a tip–sample interaction model for the AFM,longitudinal peak force data are used to decouple amplitude and phase data of transverse torsional resonance,accurately identify the tip–sample longitudinal contact force in each peak force cycle,and synchronously obtain the corresponding characteristic images of the transverse amplitude and phase.Experimental results show that the measured longitudinal mechanical characteristics are consistent with the transverse amplitude and phase characteristics,which verifies the effectiveness of the method.Thus,a new method is provided for the measurement of multidimensional mechanical characteristics using the AFM. 展开更多
关键词 Atomic force microscope Peak force tapping Torsional resonance Mechanical characteristic measurement Background subtraction algorithm Coupled mechanical model
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基于优化背景差分法的船舶号灯检测与识别研究 被引量:1
4
作者 赵月林 高祥雨 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期42-49,共8页
正确的检测与识别船舶号灯,是实现有效的海上船舶态势感知方式之一,因此,提出了一种基于背景运动补偿和优化背景差分法的动态场景下号灯检测与识别方法。首先,基于SURF特征点提取算法,采用圆形区域代替矩形区域提取32维描述符,实现描述... 正确的检测与识别船舶号灯,是实现有效的海上船舶态势感知方式之一,因此,提出了一种基于背景运动补偿和优化背景差分法的动态场景下号灯检测与识别方法。首先,基于SURF特征点提取算法,采用圆形区域代替矩形区域提取32维描述符,实现描述符的降维,提高算法的速度;其次,通过改进后的SURF算法实现对视频图像的特征点提取及匹配,得到反映图像间映射关系的线性参数,进行背景估计并完成背景运动补偿;最后,采用分段式更新策略和自适应差分阈值,对背景差分法进行优化,结合号灯几何和颜色特征消除干扰灯光、海浪等环境因素的影响。研究结果表明:完成背景运动补偿后的算法具有较高的号灯检测与识别精度及较强的鲁棒性,该方法可以较好的检测与识别动态背景下的船舶号灯。 展开更多
关键词 港口航道工程 船舶号灯识别 目标检测 背景差分法 动态场景 SURF算法
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基于两次量子搜索的K子集和问题求解
5
作者 叶天语 吴恒 甘志刚 《通信学报》 北大核心 2025年第7期182-190,共9页
针对K子集和问题,提出了一种基于两次量子搜索的高效量子算法。第一次量子搜索通过变异Grover算子生成包含所有元素个数为K的子集的量子叠加态;具体地,首先通过Oracle算子进行相位翻转标记所有含K个元素的子集,然后通过扩散算子放大标... 针对K子集和问题,提出了一种基于两次量子搜索的高效量子算法。第一次量子搜索通过变异Grover算子生成包含所有元素个数为K的子集的量子叠加态;具体地,首先通过Oracle算子进行相位翻转标记所有含K个元素的子集,然后通过扩散算子放大标记的目标子集的概率幅值。第二次量子搜索则通过另一个变异Grover算子从所有元素个数为K的子集中找到K个元素和等于目标值的子集;具体地,首先通过特定的和校验Oracle算子标记所有的元素和等于目标值且只含K个元素的子集,然后通过扩散算子放大标记子集的概率幅值。仿真实验结果表明,所提方法准确率大于或等于89%,较现有方法准确率更高。 展开更多
关键词 K子集和问题 GROVER量子搜索算法 布尔可满足性问题 量子线路
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基于减法构造搜索算法的新颖8环QC-LDPC码构造方法
6
作者 袁建国 杨婷 +1 位作者 伏博文 熊龙宇 《半导体光电》 北大核心 2025年第2期336-341,共6页
针对准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check,QC-LDPC)码中存在的短环结构会严重影响码字纠错性能的问题,文章提出一种基于减法构造搜索算法的新颖8环QC-LDPC码构造方法。该方法利用减法构造(Subtraction Construc... 针对准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check,QC-LDPC)码中存在的短环结构会严重影响码字纠错性能的问题,文章提出一种基于减法构造搜索算法的新颖8环QC-LDPC码构造方法。该方法利用减法构造(Subtraction Construction,SC)的搜索算法来构造围长至少为8的QC-LDPC码。具体实现过程为:首先采用Golomb Ruler序列确定指数矩阵的首行元素,继而通过SC搜索算法迭代生成后续元素,最终构造出满足无4,6环约束条件的指数矩阵,并据此生成奇偶校验矩阵。仿真结果表明,当误码率为1×10^(-6)时,相较于同码率、码长的QC-LDPC基准编码方案,所提出的SC-QC-LDPC码在码长为1200和3600时的净编码增益分别最小能改善0.23和0.12 dB,展现出优异的纠错性能。此外,该构造方法兼具码长和码率配置灵活性和较低的计算复杂度优势。 展开更多
关键词 准循环低密度奇偶校验码 减法构造 搜索算法 净编码增益
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基于近端策略优化算法的含电动汽车孤岛微电网智能频率控制策略 被引量:2
7
作者 卢昱宏 范培潇 +1 位作者 杨军 李蕊 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第10期135-143,共9页
随着电动汽车数量的快速增长,其作为有限挂网储能设备参与电网调控的潜力备受关注,但用户行为的随机性与时空移动性给车网互动带来了挑战。为此,提出一种基于近端策略优化算法的含电动汽车孤岛微电网智能频率控制策略。构建包含广义聚... 随着电动汽车数量的快速增长,其作为有限挂网储能设备参与电网调控的潜力备受关注,但用户行为的随机性与时空移动性给车网互动带来了挑战。为此,提出一种基于近端策略优化算法的含电动汽车孤岛微电网智能频率控制策略。构建包含广义聚合电动汽车充电站的微电网负荷频率控制框架;基于闵可夫斯基求和方式,提出两阶段电动汽车充电站的可调控裕度计算方法;通过重要性采样比率剪切、多步经验回放、小批量优化等方式提升算法训练效率,并通过设计状态与动作空间、奖励函数以及选取合适超参数完成频率控制器的构建。仿真结果表明,所设计的控制器在训练时间和控制效果方面显著优于传统频率控制方法,为微电网的稳定运行提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 电动汽车 孤岛微电网 频率控制 近端策略优化算法 闵可夫斯基求和
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融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用 被引量:1
8
作者 赵深 韦根原 +2 位作者 常耀华 陈亮 侯彦辰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期96-110,共15页
针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶... 针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶段融合减法平均优化器和最佳值引导策略更新种群位置;最后,采用自适应t分布小波变异策略对种群进行扰动,避免陷入局部最优。通过测试函数仿真实验并将改进后的算法与极限学习机相结合,用于预测光伏发电量的情况,同时应用于两种工程设计问题中,实验结果表明,改进后的算法对比其他改进算法在收敛精确度和鲁棒性方面有显著提升,并且有效提升了解决复杂问题的性能。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 混沌映射 动态反向学习 减法平均优化器 自适应t分布小波变异 光伏预测
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基于SABO-GRNN模型的变距离多光谱辐射测温的研究
9
作者 梁乾 刘力双 牛春晖 《激光技术》 北大核心 2025年第6期918-926,共9页
为了解决传统辐射测温中发射率难以确定以及精度受测温距离影响的情况,采用一种基于减法平均改进型的广义回归神经网络(SABO-GRNN)的多光谱辐射测温方法,建立了目标温度与光谱辐射强度的非线性数学模型。采用主成分分析方法,从输入光谱... 为了解决传统辐射测温中发射率难以确定以及精度受测温距离影响的情况,采用一种基于减法平均改进型的广义回归神经网络(SABO-GRNN)的多光谱辐射测温方法,建立了目标温度与光谱辐射强度的非线性数学模型。采用主成分分析方法,从输入光谱信息中提取蕴含信息量较大的主元成分以及对测温影响较大的距离因素,作为网络模型的输入变量;对样本数据充分学习,使用寻优能力强、收敛速度快的减法平均算法,改进广义回归神经网络模型,并分析其预测效果。结果表明,采用高温马弗炉作为测温目标源,在固定测温距离下,该方法的平均相对误差为0.51%,与主成分分析-极限学习机算法相比降低了33.1%;在测温距离改变的条件下,该方法的最大相对误差不超过1.74%。该研究为神经网络与最优化算法在辐射测温领域的应用提供了帮助。 展开更多
关键词 计量与测量 多光谱辐射测温算法 广义回归神经网络 减法平均算法 主元分析
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基于GASF-BMKELM的滚动轴承故障诊断方法
10
作者 杨锡发 王林军 +3 位作者 邹腾枭 吴振雄 李响 陈保家 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期96-103,共8页
针对传统故障诊断方法难以充分提取故障信息以及神经网络依赖初始参数选择的问题,提出一种基于格拉姆角和场(Gramian angular summation field,GASF)与贝叶斯优化多核极限学习机(Bayesian optimization multi-kernel extreme learning m... 针对传统故障诊断方法难以充分提取故障信息以及神经网络依赖初始参数选择的问题,提出一种基于格拉姆角和场(Gramian angular summation field,GASF)与贝叶斯优化多核极限学习机(Bayesian optimization multi-kernel extreme learning machine,BMKELM)的故障诊断方法.首先,应用小波包节点对数能量与格拉姆角和场(GASF)将原始振动信号变换为小波包对数能量图特征;其次,使用多项式核函数与径向基核函数加权组合构建多核极限学习机(multi-kernel extreme learning machine,MKELM),同时,利用贝叶斯优化算法优化多核极限学习机的参数来提升诊断模型的故障识别能力;最后,以小波包对数能量图特征作为输入,再使用BMKELM模型完成故障特征识别与分类.通过两个数据集进行验证分析,实验结果表明,所提方法的准确率分别为99.39%和98.89%,具有较高的故障识别率和稳定性. 展开更多
关键词 滚动轴承 格拉姆角和场 小波包对数能量图 多核极限学习机 贝叶斯优化算法 故障诊断
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模糊减法聚类算法下大型医疗设备故障可视化诊断系统 被引量:1
11
作者 金鑫 叶真 朱婷婷 《电子设计工程》 2025年第6期85-90,共6页
针对医疗设备故障诊断不足问题,研究基于模糊神经网络与减法聚类算法开发一种故障可视化诊断系统,通过对大型医疗设备故障建模分析,完成系统可视化开发。该项技术创新点在于引入模糊神经网络构建诊断模型,提升对复杂特征数据识别效果;... 针对医疗设备故障诊断不足问题,研究基于模糊神经网络与减法聚类算法开发一种故障可视化诊断系统,通过对大型医疗设备故障建模分析,完成系统可视化开发。该项技术创新点在于引入模糊神经网络构建诊断模型,提升对复杂特征数据识别效果;同时引入减法聚类算法优化模型参数,提升模型诊断效率。在诊断误差分析中,研究技术迭代收敛时均方根误差与平均绝对误差分别为0.012与0.015,同类技术中误差最低。而在故障诊断准确度方面研究技术综合表现也最佳。经实验该技术满足大型医疗设备的高效故障诊断要求,研究内容将为医疗设备智能化故障检测提供技术支持。 展开更多
关键词 模糊神经网络 减法聚类算法 医疗设备 故障诊断 可视化
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基于极限学习机的地磁模型误差预测方法
12
作者 郭红阳 张涛 +2 位作者 韩鹏 陈晨 赵治华 《空间科学学报》 北大核心 2025年第5期1211-1219,共9页
高精度地磁场模型是近地卫星自主导航的重要基础,但地磁模型因观测误差、球谐系数截断误差及更新缓慢等原因制约了导航精度的提高.为了解决这个问题,基于正则化极限学习机提出一种地磁模型误差预测方法,采用减法均值器对正则化系数C进... 高精度地磁场模型是近地卫星自主导航的重要基础,但地磁模型因观测误差、球谐系数截断误差及更新缓慢等原因制约了导航精度的提高.为了解决这个问题,基于正则化极限学习机提出一种地磁模型误差预测方法,采用减法均值器对正则化系数C进行最优估计,减少了参数调试中的主观性和随机性,提高了学习的效率和预测的精度,另外该方法可以有效提高地磁观测序列中存在异常值时误差估计精度;与滤波算法进行融合,提出一种模型误差补偿的地磁导航方法,并利用在轨卫星真实的地磁测量数据进行了仿真验证.结果表明,所提出方法的预测精度优于常用的几种神经网络预测方法,导航精度达到了1.26 km,表明所提出的误差预测模型可以有效地改善地磁导航性能. 展开更多
关键词 极限学习机 正则化 减法均值器 地磁滤波
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加权求和算法的网络安全量化评估研究及其在态势感知中的应用
13
作者 岳阳 涂航 吴昆 《计算机应用文摘》 2025年第22期193-196,共4页
为实现网络安全水平的定量化、精细化评估,文章提出一种基于安全属性关联与安全需求的网络安全量化评估方法。采用加权求和算法与降半梯形算法构建分级评估机制,建立安全属性函数模型,对网络系统的综合分级计算进行仿真验证。对比分析显... 为实现网络安全水平的定量化、精细化评估,文章提出一种基于安全属性关联与安全需求的网络安全量化评估方法。采用加权求和算法与降半梯形算法构建分级评估机制,建立安全属性函数模型,对网络系统的综合分级计算进行仿真验证。对比分析显示,加权求和算法能够快速、准确判定一级安全属性与整体安全等级,具有较高的评估效率和实用价值。 展开更多
关键词 网络安全 量化评估 加权求和算法 降半梯形算法
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全模型迭代重建算法结合柔性减影CE-boost技术在双低剂量肺动脉CT血管造影中的应用
14
作者 郭怡菁 毕正宏 +5 位作者 徐伟健 沈蕾蕾 陆金娟 赵梓程 曾蒙苏 王明亮 《中国医学计算机成像杂志》 北大核心 2025年第5期743-748,共6页
目的:探讨全模型迭代重建算法(MBIR)结合柔性减影CE-boost技术对于低辐射剂量、低对比剂用量(双低剂量)肺动脉CT血管造影(CTPA)图像质量的影响。方法:前瞻性收集本院2024年3月至6月期间因疑似肺动脉栓塞(PE)行CTPA检查的患者64例。常规... 目的:探讨全模型迭代重建算法(MBIR)结合柔性减影CE-boost技术对于低辐射剂量、低对比剂用量(双低剂量)肺动脉CT血管造影(CTPA)图像质量的影响。方法:前瞻性收集本院2024年3月至6月期间因疑似肺动脉栓塞(PE)行CTPA检查的患者64例。常规剂量组(32例)采用管电压100 kV,自动管电流调节,噪声系数10,对比剂用量50 mL。双低剂量组(32例)采用管电压100 kV,自动管电流调节,噪声系数15,对比剂用量25 mL。两组受检者均使用浓度为350 mgI/100 mL的非离子型水溶性碘对比剂碘美普尔,注射速率均为3.5 mL/s并注射25 mL生理盐水冲洗。常规剂量组图像使用传统混合迭代重建,双低剂量组图像使用全模型迭代重建结合柔性减影CE-boost技术进行后处理。比较两组图像的CT值、图像背景噪声、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)以及辐射剂量的差异。2名诊断医师根据Likert 5级量表法对图像质量进行主观评估。结果:常规剂量组和双低剂量组的有效辐射剂量(ED)分别为(2.71±0.52)mSv、(1.44±0.51)mSv,差异有统计学意义(P<0.001);两组的剂量长度乘积(DLP)分别为(193.53±36.80)mGy·cm、(102.63±36.29)mGy·cm,差异有统计学意义(P<0.001)。图像质量方面,双低剂量组在的CT值(左/右肺动脉干、左/右肺下叶动脉)、SNR值和CNR均高于常规剂量组(P<0.05,P<0.001);背景噪声值则低于常规剂量组,差异有统计学意义(P<0.001)。双低剂量组的主观评分高于常规剂量组(P<0.001),且主观评分的观察者间一致性均良好。结论:CTPA图像通过MBIR算法降低图像噪声,同时结合柔性减影CE-boost技术可以在确保图像质量不降或有所提升的基础上,减少患者所受辐射剂量,并将对比剂使用量减半,即便如此,肺动脉及其远端血管的显示效果依然优异,从而提高了患者检查过程的安全性。 展开更多
关键词 全模型迭代重建算法 柔性减影CE-boost技术 低辐射剂量 低对比剂用量 肺动脉CT血管成像
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混合策略改进的北方苍鹰优化算法及其应用
15
作者 吴昌寅 张军 《智能计算机与应用》 2025年第7期1-10,共10页
针对传统北方苍鹰优化算法(NGO)存在收敛速度慢、收敛精度低和易达到局部最优等问题,提出了混合策略改进的北方苍鹰优化算法(INGO)。INGO算法采用最优个体引领策略,提高算法的收敛速率与精度;融合减法平均优化器(SABO)进行位置更新,有... 针对传统北方苍鹰优化算法(NGO)存在收敛速度慢、收敛精度低和易达到局部最优等问题,提出了混合策略改进的北方苍鹰优化算法(INGO)。INGO算法采用最优个体引领策略,提高算法的收敛速率与精度;融合减法平均优化器(SABO)进行位置更新,有效增强算法跳出局部最优的能力,从而加速全局收敛进程;通过添加概率因子引入柯西变异策略,增加种群多样性,强化算法的全局搜索能力,更好地达到全局最优;基于上下限值进行位置动态更新,优化搜索效率并增强算法鲁棒性。通过14个基准测试函数对INGO算法进行寻优测试,并与其他优化算法对比,结合Wilcoxon秩和检验分析,实验结果表明,INGO算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。将INGO算法用于静压推力轴承设计优化问题,进一步证明了改进北方苍鹰优化算法在解决实际工程问题时的可行性和优越性。 展开更多
关键词 北方苍鹰优化算法 最优个体引领 减法平均优化器算法 柯西变异 工程应用
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基于LSTM-FCM的低压台区供电电能表运行误差监测方法
16
作者 陈凤仙 刘传斌 +2 位作者 赵树成 詹兴旺 何明蔚 《微型电脑应用》 2025年第8期57-60,共4页
单一阈值的电能表运行误差监测标准在运行误差监测过程中,易受评估过程、干扰数据、不均衡属性等问题的影响,导致误差监测效果变差,为此,设计基于长短期记忆—模糊C均值(LSTM-FCM)的低压台区供电电能表运行误差监测方法。采用FCM算法对... 单一阈值的电能表运行误差监测标准在运行误差监测过程中,易受评估过程、干扰数据、不均衡属性等问题的影响,导致误差监测效果变差,为此,设计基于长短期记忆—模糊C均值(LSTM-FCM)的低压台区供电电能表运行误差监测方法。采用FCM算法对电能表运行数据做聚类处理,分别将不同类簇的数据输入LSTM模型,通过时间序列重建得到电能表运行数据的趋势特征。利用正常运行数据构建主成分分析(PCA)模型,将提取的特征输入模型,通过计算运行趋势与正常数据趋势对比,完成电能表运行误差监测。实验结果显示,所提方法的误差监测效果好,误差计算准确度高,监测时延小。 展开更多
关键词 长短期记忆—模糊C均值 低压台区供电 电能表 运行误差监测 减法聚类算法
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一种基于帧差法与背景减法的运动目标检测新方法 被引量:33
17
作者 高凯亮 覃团发 +1 位作者 王逸之 常侃 《电讯技术》 北大核心 2011年第10期86-91,共6页
为改进单独利用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,提高运动目标检测的准确率和鲁棒性,提出了一种利用边缘信息的帧间差分法和背景减法相结合的运动目标检测方法。该方法首先通过基于边缘信息的三帧差法获得一幅前景图像... 为改进单独利用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,提高运动目标检测的准确率和鲁棒性,提出了一种利用边缘信息的帧间差分法和背景减法相结合的运动目标检测方法。该方法首先通过基于边缘信息的三帧差法获得一幅前景图像,然后利用改进的mode算法进行背景差分获得另外一幅前景图像,最后将得到的两幅前詈图像进行布尔或运算,得到前景目标。实验仿真结果表明,利用该方法,目标检测的准确率可以提高4.96%~36.01%,且算法具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 运动目标检测 边缘提取 帧间差分 背景差分 mode算法
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模糊聚类与遗传算法相结合的卫星云图云分类 被引量:13
18
作者 洪梅 张韧 +1 位作者 万齐林 朱伟军 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2005年第4期1009-1014,共6页
针对模糊C均值聚类(FCM)方法存在的缺陷,提出运用遗传算法(GA)全局寻优与FCM局部寻优以及模糊减法聚类客观估算聚类数等优势互补的思想和途径进行卫星云图云分类判别.试验结果表明,综合方法(GA-FCM)的云分类效果明显优于单一的FCM和GA算... 针对模糊C均值聚类(FCM)方法存在的缺陷,提出运用遗传算法(GA)全局寻优与FCM局部寻优以及模糊减法聚类客观估算聚类数等优势互补的思想和途径进行卫星云图云分类判别.试验结果表明,综合方法(GA-FCM)的云分类效果明显优于单一的FCM和GA算法,可有效弥补FCM和GA算法在云分类中存在的不足,并可运用于实况云图中云类的客观、自动判别. 展开更多
关键词 模糊C均值聚类 遗传算法 减法聚类 云分类
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S变换在电能质量扰动中的分析 被引量:16
19
作者 何智龙 苏娟 覃芳 《电测与仪表》 北大核心 2015年第22期25-30,共6页
S变换是电能质量扰动分析中的一个重要工具。为了对电能质量扰动信号进行准确分析,提出S变换模矩阵幅值求全算法和幅值平方和均值算法。求全算法得到时间和频率的幅值包络,准确得到扰动量的幅值。平方和均值算法可以准确定位扰动的时间... S变换是电能质量扰动分析中的一个重要工具。为了对电能质量扰动信号进行准确分析,提出S变换模矩阵幅值求全算法和幅值平方和均值算法。求全算法得到时间和频率的幅值包络,准确得到扰动量的幅值。平方和均值算法可以准确定位扰动的时间和检测谐波频率分量。通过在Matlab上S变换对电能质量扰动信号的仿真分析并与Daubechies小波及小波包变换分析进行比较,证明S变换对电能质量扰动分析的精确性更高。 展开更多
关键词 S变换 求全算法 幅值平方和均值算法 精确性
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一种改进的RBF神经网络学习算法 被引量:54
20
作者 王洪斌 杨香兰 王洪瑞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期103-105,共3页
提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性... 提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。 展开更多
关键词 RBF神经网络 减聚类算法 监督学习算法
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