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基于颜色和形状特征的机采棉杂质识别方法
被引量：
15
1
作者
张成梁
李蕾
+1 位作者
董全成
葛荣雨
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期28-34,41,共8页
机采棉的含杂识别分类检测能够提高棉花加工设备效率,减少棉花纤维损伤,并为棉花收获设备的改进提供指导。提出了一种基于颜色和形状特征的机采棉杂质识别分类方法,对大杂质和小杂质检测采取不同的图像处理方法。颜色特征主要采用基于...
机采棉的含杂识别分类检测能够提高棉花加工设备效率,减少棉花纤维损伤,并为棉花收获设备的改进提供指导。提出了一种基于颜色和形状特征的机采棉杂质识别分类方法,对大杂质和小杂质检测采取不同的图像处理方法。颜色特征主要采用基于彩色梯度图像的分水岭变换与改进模糊C均值聚类方法融合的方法;形状特征主要采用机采棉杂质的面积、周长、离心率和矩形度特征。通过对100幅机采棉图像试验表明,该方法对各类杂质的平均识别正确率为89%。
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关键词
机采棉
颜色特征
形状特征
杂质识别
分水岭
改进模糊
c
均值聚类
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职称材料
基于车联网大数据分析的实时路况检测系统
被引量：
5
2
作者
张长青
杨楠
《电子科技》
2019年第8期66-69,74,共5页
为解决城市交通拥堵问题,给人们提供优质的出行体验,文中提出了基于车联网大数据分析的实时路况检测系统。使用GPS技术对行驶的车辆进行数据采集,通过数据清洗和数据修复得到样本集合,利用改进模糊C均值聚类算法对样本数据进行分析,得...
为解决城市交通拥堵问题,给人们提供优质的出行体验,文中提出了基于车联网大数据分析的实时路况检测系统。使用GPS技术对行驶的车辆进行数据采集,通过数据清洗和数据修复得到样本集合,利用改进模糊C均值聚类算法对样本数据进行分析,得出各路段的平均车速,进而得到相应路段的交通状态。测试结果表明,该系统能够准确得获取道路上行驶车辆的交通数据,识别出当前路段的交通状态,从而证明了该系统设计的合理性和正确性。
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关键词
车联网
GPS技术
改进模糊
c
均值聚类算法
实时路况
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职称材料
数字孪生车间的模型与数据采集优化
被引量：
2
3
作者
周帅昌
刘丽兰
高增桂
《工业控制计算机》
2021年第12期14-16,共3页
随着数字孪生车间的相关技术的不断发展,对模型与数据采集模块的要求也越来越高,针对目前数字孪生车间建模和数据采集阶段存在的问题,采用半边折叠算法处理复杂的三维模型,实现了生产线模型的轻量化;采用改进的模糊C均值算法处理冗余、...
随着数字孪生车间的相关技术的不断发展,对模型与数据采集模块的要求也越来越高,针对目前数字孪生车间建模和数据采集阶段存在的问题,采用半边折叠算法处理复杂的三维模型,实现了生产线模型的轻量化;采用改进的模糊C均值算法处理冗余、错误的数据,提高了数据的准确性。通过这两种算法在实践中的应用,降低了数字孪生系统的负担和计算机的硬件要求,对数字孪生车间的模型与数据采集模块进行了优化。
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关键词
数字孪生车间
半边折叠算法
改进模糊
c
均值算法
数据过滤
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职称材料
改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用
被引量：
2
4
作者
张冬妍
张瑞
+1 位作者
韩睿
曹军
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期80-83,95,共5页
以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数...
以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率。
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关键词
榛子仁
缺陷检测
改进模糊
c
均值聚类算法
图像分割
霍夫变换
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职称材料
供应商协同能力评价指标体系研究
被引量：
6
5
作者
曾明华
王吟松
杨晓光
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第4期18-23,共6页
供应链协同已经成为供应链集团在与其他集团之间日趋激烈的竞争中创造竞争优势的势在必行的现代管理战略,供应商选择对供应链协同至关重要。通过控制进化种群划分与进化过程,利用压缩变异与Gauss变异设计一种组合变异方式,进而提出改进...
供应链协同已经成为供应链集团在与其他集团之间日趋激烈的竞争中创造竞争优势的势在必行的现代管理战略,供应商选择对供应链协同至关重要。通过控制进化种群划分与进化过程,利用压缩变异与Gauss变异设计一种组合变异方式,进而提出改进的模糊C-均值聚类遗传算法(IFCMGA);在初步确定面向供应链协同的供应商评价指标后,利用IFCMGA算法对供应商协同能力评价指标进行分类,构建了面向供应链协同的供应商评价指标体系。结合模糊层次分析法与重要指标筛选法进行指标分析和筛选以及指标体系重构,以为供应商评价与选择提供科学决策依据。
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关键词
供应链协同
供应商评价指标体系
组合变异
改进的模糊
c
-均值聚类遗传算法
指标筛选
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职称材料
基于改进FCM和PSO-SVM的焊接缺陷识别
6
作者
穆晨光
王海登
+2 位作者
符浩
边传新
史新鑫
《失效分析与预防》
2024年第3期179-185,共7页
为实现海洋工程钢结构件焊接接头缺陷的客观、智能化分类,本文以其数字射线检测图像作为研究对象,进行基于改进的模糊C均值聚类算法(FCM)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的缺陷识别研究。首先,基于限制对比度直方图均衡化去除原始图像...
为实现海洋工程钢结构件焊接接头缺陷的客观、智能化分类,本文以其数字射线检测图像作为研究对象,进行基于改进的模糊C均值聚类算法(FCM)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的缺陷识别研究。首先,基于限制对比度直方图均衡化去除原始图像中干扰噪声,引入像素点加权系数ω改进FCM进行图像分割;然后,基于灰度共生矩阵提取图像纹理特征,利用主成分分析法进行特征数据降维,将粒子群优化与支持向量机分类相结合进行参数寻优,建立纹理特征与缺陷类型间的连续变量分类模型;最后,以多人工综合完全正确的评价结果验证缺陷识别模型的有效性和准确性。结果表明:所训练的识别模型准确率为96.11%,经验证其识别准确率约为95.2%。与未经限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)增强的模型、反向传播(BP)神经网络模型对比,该模型可以很好地实现常见缺陷的识别,且误差小,可应用于船用钢数字射线焊接缺陷识别领域。
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关键词
改进F
c
M
纹理特征
粒子群算法
支持向量机
缺陷识别
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职称材料
题名
基于颜色和形状特征的机采棉杂质识别方法
被引量：
15
1
作者
张成梁
李蕾
董全成
葛荣雨
机构
济南大学机械工程学院
齐鲁工业大学机械与汽车工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期28-34,41,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51305164
51405194)
文摘
机采棉的含杂识别分类检测能够提高棉花加工设备效率,减少棉花纤维损伤,并为棉花收获设备的改进提供指导。提出了一种基于颜色和形状特征的机采棉杂质识别分类方法,对大杂质和小杂质检测采取不同的图像处理方法。颜色特征主要采用基于彩色梯度图像的分水岭变换与改进模糊C均值聚类方法融合的方法;形状特征主要采用机采棉杂质的面积、周长、离心率和矩形度特征。通过对100幅机采棉图像试验表明,该方法对各类杂质的平均识别正确率为89%。
关键词
机采棉
颜色特征
形状特征
杂质识别
分水岭
改进模糊
c
均值聚类
Keywords
ma
c
hine-harvested
c
otton
c
olor
feature
shape
feature
impurities
re
c
ognition
watershed
algorithm
improved
fuzzy
c
-
means
clustering
algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于车联网大数据分析的实时路况检测系统
被引量：
5
2
作者
张长青
杨楠
机构
长安大学信息工程学院
出处
《电子科技》
2019年第8期66-69,74,共5页
基金
国家自然科学基金(61572083)~~
文摘
为解决城市交通拥堵问题,给人们提供优质的出行体验,文中提出了基于车联网大数据分析的实时路况检测系统。使用GPS技术对行驶的车辆进行数据采集,通过数据清洗和数据修复得到样本集合,利用改进模糊C均值聚类算法对样本数据进行分析,得出各路段的平均车速,进而得到相应路段的交通状态。测试结果表明,该系统能够准确得获取道路上行驶车辆的交通数据,识别出当前路段的交通状态,从而证明了该系统设计的合理性和正确性。
关键词
车联网
GPS技术
改进模糊
c
均值聚类算法
实时路况
Keywords
internet
of
vehi
c
les
GPS
te
c
hnology
improved
fuzzy
c
-
means
clustering
algorithm
real-time
traffi
c
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
数字孪生车间的模型与数据采集优化
被引量：
2
3
作者
周帅昌
刘丽兰
高增桂
机构
上海大学上海市智能制造及机器人重点实验室
出处
《工业控制计算机》
2021年第12期14-16,共3页
文摘
随着数字孪生车间的相关技术的不断发展,对模型与数据采集模块的要求也越来越高,针对目前数字孪生车间建模和数据采集阶段存在的问题,采用半边折叠算法处理复杂的三维模型,实现了生产线模型的轻量化;采用改进的模糊C均值算法处理冗余、错误的数据,提高了数据的准确性。通过这两种算法在实践中的应用,降低了数字孪生系统的负担和计算机的硬件要求,对数字孪生车间的模型与数据采集模块进行了优化。
关键词
数字孪生车间
半边折叠算法
改进模糊
c
均值算法
数据过滤
Keywords
digital
twin
workshop
half-edge
c
ollapse
algorithm
improved
fuzzy
c
-
means
clustering
algorithm
data
filtering
分类号
TH18 [机械工程—机械制造及自动化]
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用
被引量：
2
4
作者
张冬妍
张瑞
韩睿
曹军
机构
东北林业大学机电工程学院
东北林业大学
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期80-83,95,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572019BF02)。
文摘
以榛子仁为检测样本,采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割;利用飞蛾扑火(MFO)算法改进其目标函数;利用函数对个体样本边缘提取,标记边缘拐点位置,计算拐点个数;对边缘图像进行霍夫(Hough)变换的椭圆曲线拟合,标记并输出饱满籽粒个数;依据试验数据,分析应用改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换对榛子仁缺陷检测的效果。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换,可以准确有效地对饱满、干瘪、霉斑、虫蛀、腐烂的5种榛子仁中的缺陷籽粒进行识别检测,提高榛子仁加工过程中的分拣效率。
关键词
榛子仁
缺陷检测
改进模糊
c
均值聚类算法
图像分割
霍夫变换
Keywords
Hazelnut
kernel
Defe
c
t
dete
c
tion
improved
fuzzy
c
-
means
clustering
algorithm
Image
segmentation
Hough
transform
分类号
S789 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
供应商协同能力评价指标体系研究
被引量：
6
5
作者
曾明华
王吟松
杨晓光
机构
同济大学交通运输工程学院
华东交通大学轨道交通学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第4期18-23,共6页
基金
国家自然科学基金项目(No.71071165)
国家自然科学基金重点项目(No.51238008)
江西省科技支撑计划(No.20133BBG70104)
文摘
供应链协同已经成为供应链集团在与其他集团之间日趋激烈的竞争中创造竞争优势的势在必行的现代管理战略,供应商选择对供应链协同至关重要。通过控制进化种群划分与进化过程,利用压缩变异与Gauss变异设计一种组合变异方式,进而提出改进的模糊C-均值聚类遗传算法(IFCMGA);在初步确定面向供应链协同的供应商评价指标后,利用IFCMGA算法对供应商协同能力评价指标进行分类,构建了面向供应链协同的供应商评价指标体系。结合模糊层次分析法与重要指标筛选法进行指标分析和筛选以及指标体系重构,以为供应商评价与选择提供科学决策依据。
关键词
供应链协同
供应商评价指标体系
组合变异
改进的模糊
c
-均值聚类遗传算法
指标筛选
Keywords
supply
c
hain
c
ollaboration
index
system
of
supplier
evaluation
c
ombinational
mutation
improved
fuzzy
c
-
means
clustering
Geneti
c
algorithm
（IF
c
MGA）
indi
c
tor
s
c
reening
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
C93 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
基于改进FCM和PSO-SVM的焊接缺陷识别
6
作者
穆晨光
王海登
符浩
边传新
史新鑫
机构
洛阳船舶材料研究所
出处
《失效分析与预防》
2024年第3期179-185,共7页
文摘
为实现海洋工程钢结构件焊接接头缺陷的客观、智能化分类,本文以其数字射线检测图像作为研究对象,进行基于改进的模糊C均值聚类算法(FCM)和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的缺陷识别研究。首先,基于限制对比度直方图均衡化去除原始图像中干扰噪声,引入像素点加权系数ω改进FCM进行图像分割;然后,基于灰度共生矩阵提取图像纹理特征,利用主成分分析法进行特征数据降维,将粒子群优化与支持向量机分类相结合进行参数寻优,建立纹理特征与缺陷类型间的连续变量分类模型;最后,以多人工综合完全正确的评价结果验证缺陷识别模型的有效性和准确性。结果表明:所训练的识别模型准确率为96.11%,经验证其识别准确率约为95.2%。与未经限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)增强的模型、反向传播(BP)神经网络模型对比,该模型可以很好地实现常见缺陷的识别,且误差小,可应用于船用钢数字射线焊接缺陷识别领域。
关键词
改进F
c
M
纹理特征
粒子群算法
支持向量机
缺陷识别
Keywords
improved
fuzzy
c
-
means
clustering
-
algorithm
textural
features
parti
c
le
swarm
optimization
support
ve
c
tor
ma
c
hine
defe
c
t
identifi
c
ation
分类号
TG115.28 [金属学及工艺—物理冶金]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于颜色和形状特征的机采棉杂质识别方法
张成梁
李蕾
董全成
葛荣雨
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
15
下载PDF
职称材料
2
基于车联网大数据分析的实时路况检测系统
张长青
杨楠
《电子科技》
2019
5
下载PDF
职称材料
3
数字孪生车间的模型与数据采集优化
周帅昌
刘丽兰
高增桂
《工业控制计算机》
2021
2
下载PDF
职称材料
4
改进的模糊C均值聚类算法和霍夫变换在榛子仁缺陷检测中的应用
张冬妍
张瑞
韩睿
曹军
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
下载PDF
职称材料
5
供应商协同能力评价指标体系研究
曾明华
王吟松
杨晓光
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
6
下载PDF
职称材料
6
基于改进FCM和PSO-SVM的焊接缺陷识别
穆晨光
王海登
符浩
边传新
史新鑫
《失效分析与预防》
2024
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