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基于SOM网络的智能化粒子测速算法
被引量:
1
1
作者
杜海
李木国
《系统工程与电子技术》
CSCD
北大核心
2008年第3期565-567,共3页
提出了基于自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络的粒子图像测速算法。该方法使用SOM神经网络对粒子测速技术中运动追踪方法进行了改进,并在匹配过程中根据兴趣区域的粒子密度对粒子追踪算法与粒子相关算法进行了选择处理。...
提出了基于自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络的粒子图像测速算法。该方法使用SOM神经网络对粒子测速技术中运动追踪方法进行了改进,并在匹配过程中根据兴趣区域的粒子密度对粒子追踪算法与粒子相关算法进行了选择处理。经SOM网络改进的测速算法首先利用相关后的结果进行网络构建,然后使用追踪技术对候选匹配点进行筛选。该算法不仅消除了粒子密度与灰度分布的敏感性,而且也降低了相关时对分析窗口尺寸的敏感。最后,使用人工合成的粒子图进行了算法验证及误差分析。结果表明:所提算法在分析精度方面有很大的提高并且具有很强的鲁棒性。
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关键词
自组织映射神经网络
粒子图像测速
相关技术
追踪技术
鲁棒性
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职称材料
题名
基于SOM网络的智能化粒子测速算法
被引量:
1
1
作者
杜海
李木国
机构
大连理工大学电子与信息工程学院
大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室
出处
《系统工程与电子技术》
CSCD
北大核心
2008年第3期565-567,共3页
基金
国家自然科学基金(50379002)资助课题
文摘
提出了基于自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络的粒子图像测速算法。该方法使用SOM神经网络对粒子测速技术中运动追踪方法进行了改进,并在匹配过程中根据兴趣区域的粒子密度对粒子追踪算法与粒子相关算法进行了选择处理。经SOM网络改进的测速算法首先利用相关后的结果进行网络构建,然后使用追踪技术对候选匹配点进行筛选。该算法不仅消除了粒子密度与灰度分布的敏感性,而且也降低了相关时对分析窗口尺寸的敏感。最后,使用人工合成的粒子图进行了算法验证及误差分析。结果表明:所提算法在分析精度方面有很大的提高并且具有很强的鲁棒性。
关键词
自组织映射神经网络
粒子图像测速
相关技术
追踪技术
鲁棒性
Keywords
SOM
neural
network
particle
image
velocimetry
correlation
method
particle
tracking
method
,
robustness
分类号
O353 [理学—流体力学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SOM网络的智能化粒子测速算法
杜海
李木国
《系统工程与电子技术》
CSCD
北大核心
2008
1
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