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圆盘法的手形特征点定位改进算法 被引量：1
1
作者 张真林 谢红 张秀峰 《应用科技》 CAS 2016年第6期62-66,共5页
为改善经典圆盘法受手形张开程度的影响太大,导致圆盘半径的大小及像素阈值难以确定的缺点,提高该方法在实际应用中的可行性,文中提出了改进型圆盘算法。通过对圆盘算法原理及手形轮廓特点进行分析,提出了圆盘极值算法,该算法采用圆盘... 为改善经典圆盘法受手形张开程度的影响太大,导致圆盘半径的大小及像素阈值难以确定的缺点,提高该方法在实际应用中的可行性,文中提出了改进型圆盘算法。通过对圆盘算法原理及手形轮廓特点进行分析,提出了圆盘极值算法,该算法采用圆盘邻域极值的方法对手指指峰点、指谷点分别确定,避免了像素阈值的使用,同时给予圆盘半径更大的适用空间,解决了圆盘法的局限性。实验表明应用该算法特征点定位成功率达98.8%,与圆盘法相比提高了40%左右。而在此基础上的基于特征矢量的手形识别率达87.1%。算法可以准确定位特征点,具有可行性。 展开更多
关键词 特征定位 轮廓跟踪 邻域极值 特征矢量 手形识别 圆盘法
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采用夜光遥感数据提取城市建成区的邻域极值法 被引量：13
2
作者 孙立双 韩耀辉 +1 位作者 谢志伟 李如仁 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期1619-1625,共7页
针对灯光溢出特性导致的采用夜光数据提取城市建成区精度低的问题,提出了采用邻域极值法的建成区提取方法。首先,应用一元二次回归模型对夜光数据进行相对辐射校正处理;然后,通过邻域极值滤波得到描述影像灰度值空间变化特征的极值影像... 针对灯光溢出特性导致的采用夜光数据提取城市建成区精度低的问题,提出了采用邻域极值法的建成区提取方法。首先,应用一元二次回归模型对夜光数据进行相对辐射校正处理;然后,通过邻域极值滤波得到描述影像灰度值空间变化特征的极值影像;最后,采用极值搜索算法获取建成区边界影像,并利用二值分割法提取城市建成区。实验结果表明,所提方法的平均Kappa系数和阈值选取时间分别为0.85、37 s,较突变检测法和统计分析法分别提高了0.03、1 503 s和0.01、443 s。提取结果的空间形态更接近于参考数据,具有更好的提取效果和稳定性。 展开更多
关键词 灯光溢出特性 夜光数据 邻域极值滤波 极值搜索算法 城市建成区
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金氰化浸出过程实时优化 被引量：4
3
作者 张俊 毛志忠 贾润达 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1198-1205,共8页
本文以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,建立了动态机理模型,为提高模型参数辨识精度,提出了基于Tikhonov正则化思想利用含噪声的浓度测量数据估计动力学反应速度的策略.为减小模型与实际过程不匹配对实时优化结果的影响,提出了基于... 本文以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,建立了动态机理模型,为提高模型参数辨识精度,提出了基于Tikhonov正则化思想利用含噪声的浓度测量数据估计动力学反应速度的策略.为减小模型与实际过程不匹配对实时优化结果的影响,提出了基于对数–线性闸–罚函数和输出反馈的直接输入自适应方法,加入闸–罚函数后,该方法可以解决含有不等式约束的优化问题,将其应用到金氰化浸出过程实时优化中,仿真结果表明在输出测量值无噪声时,该方法能很快地局部收敛到实际过程的最优设定点;而当测量噪声较小或对目标函数影响较小时,该方法也显示出了优越的性能,而且只需要过程标称模型和实际输出,不需要求实际过程数据梯度,受测量噪声影响较小,更易于实际实施,这为湿法冶金全流程优化控制的顺利实施奠定了重要基础. 展开更多
关键词 氰化浸出 机理建模 TIKHONOV正则化 模型不确定性 实时优化 邻域极值控制 输出反馈 直接输入自适应
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基于邻域极值数的协同粒子群优化算法 被引量：1
4
作者 曾毅 朱旭生 廖国勇 《华东交通大学学报》 2014年第4期71-76,共6页
提出了一种基于邻域极值数的协同粒子群优化算法。该算法将种群分为若干个独立进化的子种群。根据邻域极值数确定各子种群的生存状态。根据子种群的生存状态对子种群实施相应的控制操作,提高子种群的搜索能力,实现子种群之间的信息共享... 提出了一种基于邻域极值数的协同粒子群优化算法。该算法将种群分为若干个独立进化的子种群。根据邻域极值数确定各子种群的生存状态。根据子种群的生存状态对子种群实施相应的控制操作,提高子种群的搜索能力,实现子种群之间的信息共享,共同进化。测试结果表明基于邻域极值数的协同粒子群优化算法是一种高效稳健的全局优化算法。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 协同进化 邻域极值数
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基于CNN同心邻域极值的多车道智能交通系统图像多车牌区域的边缘检测
5
作者 谢康 杨义先 +2 位作者 张玲 杜晓峰 辛阳 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1029-1036,共8页
针对现有智能交通系统(ITS)多车牌定位识别算法漏检率高、处理速度慢等问题,在研究细胞神经网络(CNN)理论的基础上,提出了一种基于CNN同心邻域极值(CNE)的ITS图像多车牌区域边缘检测算法,简称CNECNN算法。该算法只需计算CNN中同心邻域... 针对现有智能交通系统(ITS)多车牌定位识别算法漏检率高、处理速度慢等问题,在研究细胞神经网络(CNN)理论的基础上,提出了一种基于CNN同心邻域极值(CNE)的ITS图像多车牌区域边缘检测算法,简称CNECNN算法。该算法只需计算CNN中同心邻域内极大值与极小值函数差的二阶微分零交叉点,即可获得图像的边缘。此外,该算法利用CNN稳态能量函数惩罚约束机制优化粒子群适应度函数,在解空间中搜索参数全局最优解以获得CNN邻域极值模板参数。该算法为并行算法,具有运算量小,易于大规模集成电路实现,能够克服早熟收敛等优点。实验结果表明,与传统边缘检测算子和CNN通用机(CNNUM)固定模板参数算法相比,该算法漏检度降低了12.9%。 展开更多
关键词 多车牌 边缘检测 细胞神经网络(CNN) 同心邻域极值(CNE) 粒子群优化 (PSO)
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