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基于改进型LBP算法的植物叶片图像识别研究 被引量:11
1
作者 李龙龙 何东健 王美丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第19期228-234,共7页
为了解决LBP算法抽取的纹理特征仅考虑了邻域像素的特征,忽略关键的局部和全局特征的问题,提出一种基于改进型LBP算法的WCM-LBP植物叶片图像特征提取方法。该算法融合了加权局部均值算法WRM-LBP和加权全局均值算法WOM-LBP,通过提取叶片... 为了解决LBP算法抽取的纹理特征仅考虑了邻域像素的特征,忽略关键的局部和全局特征的问题,提出一种基于改进型LBP算法的WCM-LBP植物叶片图像特征提取方法。该算法融合了加权局部均值算法WRM-LBP和加权全局均值算法WOM-LBP,通过提取叶片基于区域的关键几何特征和纹理特征对LBP特征描述符进行加权改造,并采用加权局部均值和加权全局均值代替传统的中心像素点,最后将叶片图像的R、G和B通道颜色分量和灰度值作为特征输入矩阵进行图像分析。该算法结合特征加权的模糊半监督聚类算法(SFFD)应用于经典的Flavia、Swedish、Foliage以及自测图片集等4种植物叶片图像数据集中进行实验。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,能够有效区分机器视觉下植物叶片图像的关键性识别特征,有效解决叶片图像的分类识别中关键特征的描述问题。 展开更多
关键词 图像识别 全局均值 特征提取 颜色分量 植物叶片
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基于拉普拉斯分解耦合亮度调节的可见光与红外图像融合算法 被引量:10
2
作者 冯贺 李立 赵凯 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第10期91-97,共7页
为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用图像的亮度特征来融合可见光与红外图像。借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息。并利用图像的均值特... 为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用图像的亮度特征来融合可见光与红外图像。借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息。并利用图像的均值特征,计算图像的亮度信息,对低频图层的融合权值进行自适应调整,从而得到一个目标信息完整度较高的融合低频图层。基于图像的空间频率特征,对高频图层所含的细节丰富度进行评估,以获取一个细节丰富的融合高频图层。再利用拉普拉斯逆分解方法,对低、高频图层完成融合。实验数据显示,较已有的融合算法而言,所提算法的融合结果更能突出目标信息,具备更为丰富的细节特征。 展开更多
关键词 可见光与红外图像融合 拉普拉斯分解 亮度调节 空间频率 均值特征
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四类场地基本周期对比分析 被引量:7
3
作者 齐文浩 薄景山 王竞 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2016年第3期48-52,共5页
场地基本周期是工程场地的重要特征参数。筛选了国内235个剪切波速完备的深达工程基岩工程地质钻孔,其中Ⅰ类场地14个,Ⅱ类场地125个,Ⅲ类场地84个,Ⅳ类场地12个,利用可反映土层结构影响的逐层单自由度法计算不同类别场地基本周期,并统... 场地基本周期是工程场地的重要特征参数。筛选了国内235个剪切波速完备的深达工程基岩工程地质钻孔,其中Ⅰ类场地14个,Ⅱ类场地125个,Ⅲ类场地84个,Ⅳ类场地12个,利用可反映土层结构影响的逐层单自由度法计算不同类别场地基本周期,并统计分析了这四类场地的基本周期的分布范围。计算结果表明:(1)四类场地的基本周期均大致呈正态分布,各类场地的平均值差别明显;(2)对于Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类场地而言,场地类别相邻的场地基本周期有重叠;(3)场地地震反应分析结果表明:场地类别不同,但基本周期相似的场地地震反应亦基本相同。 展开更多
关键词 场地分类 基本周期 平均值 分布特征 统计分析
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利用平均影响值和概率神经网络的步态识别 被引量:7
4
作者 袁娜 杨鹏 刘作军 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期181-185,共5页
为了实现对智能下肢假肢进行有效控制,下肢步态(包括平地行走、上下楼梯和上下坡等)的有效识别是关键。先从提取不同步态下的特征值入手,利用平均影响值(MIV)来实现变量的筛选,并针对膝上截肢者的特点确定了6个特征值,分别为髋关节角度... 为了实现对智能下肢假肢进行有效控制,下肢步态(包括平地行走、上下楼梯和上下坡等)的有效识别是关键。先从提取不同步态下的特征值入手,利用平均影响值(MIV)来实现变量的筛选,并针对膝上截肢者的特点确定了6个特征值,分别为髋关节角度的最大值、支撑前期均值、支撑中期均值、支撑中期标准差、摆动期标准差(即Mh、ISh、MSh、SWh、MSV、SWV),然后利用概率神经网络(PNN)对本实验系统的5种步态进行准确识别,并与BP神经网络(BPNN)识别步态进行比较,试验结果表明将特征值用平均影响值方法筛选后,用概率神经网络进行步态识别,具有较好的识别率和识别速度,其识别率与BP神经网络相比提高了10%以上,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 智能假肢 步态识别 平均影响值 概率神经网络 特征筛选
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不同缺失比例下的缺失值插补方法比较
5
作者 单锐 杨婧 +1 位作者 朱文元 王芳 《信息技术》 2023年第12期52-56,共5页
现实中获得的数据集往往存在缺失值,为了研究不同缺失值插补方法在不同缺失比例下的插补效果,文中选择数值型和混合型的完整数据集,设置不同的缺失比例,分别使用均值插补、K近邻插补、多变量特征插补、随机森林插补四种方法对其进行插补... 现实中获得的数据集往往存在缺失值,为了研究不同缺失值插补方法在不同缺失比例下的插补效果,文中选择数值型和混合型的完整数据集,设置不同的缺失比例,分别使用均值插补、K近邻插补、多变量特征插补、随机森林插补四种方法对其进行插补,并使用决策树分类器拟合填补后的数据集,通过计算分类精度比较四种方法的填补效果。实验结果表明,在缺失比例不大于50%时,多变量特征插补和随机森林插补方法在数值型和混合型数据集上的插补效果优于其他两种方法。 展开更多
关键词 数据缺失 均值插补 K近邻插补 多变量特征插补 随机森林插补
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基于平均影响值和支持向量机的小麦病害识别 被引量:3
6
作者 夏永泉 李耀斌 黄海鹏 《电子技术应用》 北大核心 2015年第6期136-138,142,共4页
为了提高小麦病害识别准确率,提出了一种基于平均影响值思想和支持向量机的小麦病害识别方法。首先,使用阈值分割方法对小麦叶片图像进行分割;其次,利用灰度共生矩阵和颜色矩提取病害的纹理和颜色特征;再次,将平均影响值思想应用于支持... 为了提高小麦病害识别准确率,提出了一种基于平均影响值思想和支持向量机的小麦病害识别方法。首先,使用阈值分割方法对小麦叶片图像进行分割;其次,利用灰度共生矩阵和颜色矩提取病害的纹理和颜色特征;再次,将平均影响值思想应用于支持向量机回归进行特征变量优选;最后,将优选出的特征变量作为支持向量机的输入向量进行识别。实验结果表明,经过特征变量优选,特征变量个数由14个减少到7个,识别准确率达到96.25%,为农田小麦病害识别提供了有效方法。 展开更多
关键词 平均影响值 支持向量机 特征筛选 纹理特征 颜色矩
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基于特征选择和极限学习机的发动机性能预测 被引量:1
7
作者 徐建新 岳敏骐 《中国民航大学学报》 CAS 2016年第1期19-23,共5页
利用PW4000发动机的实时监控数据建立数据库,以平均影响值为评价标准进行了特征选择,筛选出8个特征参数作为模型输入,训练基于极限学习机算法的单隐层神经网络,建立了排气温度预测模型。用PW4000发动机的运行数据进行了模型验证,与误差... 利用PW4000发动机的实时监控数据建立数据库,以平均影响值为评价标准进行了特征选择,筛选出8个特征参数作为模型输入,训练基于极限学习机算法的单隐层神经网络,建立了排气温度预测模型。用PW4000发动机的运行数据进行了模型验证,与误差逆传播算法进行了对比,并用发动机水洗恢复之后的数据进行了拓展性研究。测试结果显示利用平均影响值进行特征选择结果可信度较高,极限学习机的运算速度快于误差逆传播算法,有利于多次运算充分发挥其优势,整个算法误差较小,修正后的模型具有良好的拓展性。 展开更多
关键词 航空发动机 实时监控数据 平均影响值 特征选择 极限学习机 神经网络
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基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障诊断 被引量:1
8
作者 温国强 文妍 谭继文 《制造技术与机床》 北大核心 2014年第1期64-67,共4页
滚珠丝杠故障特征值引入平均影响值(MIV)的特征值筛选方法,剔出冗余特征值,减少了特征向量数;设计了径向基(RBF)神经网络,并建立了基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障识别模型。经试验,对"未筛选-BP"、"未筛选-RBF"... 滚珠丝杠故障特征值引入平均影响值(MIV)的特征值筛选方法,剔出冗余特征值,减少了特征向量数;设计了径向基(RBF)神经网络,并建立了基于MIV与RBF神经网络的滚珠丝杠故障识别模型。经试验,对"未筛选-BP"、"未筛选-RBF"和"MIV-RBF"三种诊断模型进行对比分析研究,结果表明:"MIV-RBF"训练步数少、收敛快、诊断精度高,是一种较为理想的滚珠丝杠故障诊断方法。 展开更多
关键词 滚珠丝杠 MIV 特征值筛选 RBF神经网络 故障诊断
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基于平均影响值与SVM的滚珠丝杠故障诊断技术
9
作者 温国强 文妍 谭继文 《机床与液压》 北大核心 2014年第3期173-176,共4页
针对滚珠丝杠故障诊断中存在大量冗余信息的特点,引入平均影响值法对故障信号特征进行筛选。该法可剔除冗余特征,保留对诊断结果影响较大的特征作为支持向量机(SVM)的输入,然后借助支持向量机实现对输入参量的训练以及故障模式识别。经... 针对滚珠丝杠故障诊断中存在大量冗余信息的特点,引入平均影响值法对故障信号特征进行筛选。该法可剔除冗余特征,保留对诊断结果影响较大的特征作为支持向量机(SVM)的输入,然后借助支持向量机实现对输入参量的训练以及故障模式识别。经实验验证,实例中所建立的滚珠丝杠故障诊断模型,能在更大程度上缩短诊断时间,提高分类精度,具有较传统诊断模型更好的诊断效果。 展开更多
关键词 滚珠丝杠 平均影响值 特征筛选 故障诊断
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Robust Mesh Smoothing 被引量:6
10
作者 Guo-FeiHu Qun-ShengPeng A.R.Forrest 《Journal of Computer Science & Technology》 SCIE EI CSCD 2004年第4期521-528,共8页
This paper proposes a vertex-estimation-based, feature-preserving smoothingtechnique for meshes. A robust mesh smoothing operator called mean value coordinates flow isintroduced to modify mean curvature flow and make ... This paper proposes a vertex-estimation-based, feature-preserving smoothingtechnique for meshes. A robust mesh smoothing operator called mean value coordinates flow isintroduced to modify mean curvature flow and make it more stable. Also the paper proposes athree-pass vertex estimation based on bilateral filtering of local neighbors which is transferredfrom image processing settings and a Quasi-Laplacian operation, derived from the standard Laplacianoperator, is performed to increase the smoothness order of the mesh rapidly whilst denoising meshesefficiently, preventing volume shrinkage as well as preserving sharp features of the mesh. Comparedwith previous algorithms, the result shows it is simple, efficient and robust. 展开更多
关键词 mesh smoothing mean value coordinates flow robust vertex estimation feature-preserving
原文传递
基于模态分解的低压串联电弧故障特征提取方法比较 被引量:4
11
作者 王玮 徐丙垠 +1 位作者 邹国锋 梁栋 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第17期7355-7367,共13页
低压交流系统串联电弧电流的非线性、非平稳和随机等特点给故障特征提取和检测带来极大困难,同时以包络线分析为基础的模态分解在非平稳信号分析中展现了良好效果。鉴于模态分解方法的优异效果以及串联电弧故障检测的实际困难,首先对目... 低压交流系统串联电弧电流的非线性、非平稳和随机等特点给故障特征提取和检测带来极大困难,同时以包络线分析为基础的模态分解在非平稳信号分析中展现了良好效果。鉴于模态分解方法的优异效果以及串联电弧故障检测的实际困难,首先对目前较为成熟的经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)等6种模态分解方法进行了系统梳理,并深入分析了该系列方法在电弧故障信号分析和特征提取中的适用性和有效性。然后,通过实测电弧电流的分解实验和特征计算实验,从不同角度探讨了模态分解算法在电弧电流特征提取和故障检测中的优势与不足。最后,对未来可能的研究方向做了展望。 展开更多
关键词 串联电弧故障 经验模态分解 局部均值分解 多分辨奇异值分解 变分模态分解 特征提取
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应用于试衣系统人体建模的点云数据预处理方法研究 被引量:1
12
作者 汪有林 冯毅力 李汝勤 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期18-20,共3页
对点云数据分层,然后对层截面数据采用柱面坐标排序。对每层截面离散点运用最小二乘拟合后再用B样条基函数加权,由此推算出截面中心和对称线。在此基础上找出特征点备后续构造曲面模型使用。
关键词 最小二乘 B样条 对称化 特征点
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基于MF-SVD的滚动轴承振动信号故障特征提取方法研究 被引量:2
13
作者 萨其日拉 《石油化工自动化》 CAS 2017年第3期31-36,共6页
极值域均值模式分解(EMMD)在抑制端点效应、算法精度、计算耗时等方面均比经验模式分解(EMD)算法和自适应时变滤波分解(ATVFD)有着明显的优势,能够有效地对旋转机械振动信号进行故障特征提取,由于现场信号通常掺杂大量噪声,严重影响了E... 极值域均值模式分解(EMMD)在抑制端点效应、算法精度、计算耗时等方面均比经验模式分解(EMD)算法和自适应时变滤波分解(ATVFD)有着明显的优势,能够有效地对旋转机械振动信号进行故障特征提取,由于现场信号通常掺杂大量噪声,严重影响了EMMD的分解精度。针对该问题,提出了基于形态滤波-奇异值(MF-SVD)的去噪方法,并将其与EMMD相结合,建立了一种新的故障特征提取方法。实验结果表明:该方法能够有效、准确地提取旋转机械滚动轴承内圈损伤的故障特征,有着良好运算速度和精确度。 展开更多
关键词 极值域均值模式分解 形态滤波 奇异值分解 特征提取
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形态-奇异值分解降噪与LMD结合的滚动轴承故障诊断 被引量:2
14
作者 王志武 孙虎儿 刘维雄 《机械传动》 CSCD 北大核心 2013年第9期97-102,共6页
在局部均值分解(LMD)的理论基础上,分析了局部脉冲干扰和随机噪声对LMD分解质量的影响,结合形态学滤波和奇异值分解(SVD)降噪理论,提出了一种形态-奇异值分解降噪-LMD相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法将形态-奇异值分解作为LMD分解... 在局部均值分解(LMD)的理论基础上,分析了局部脉冲干扰和随机噪声对LMD分解质量的影响,结合形态学滤波和奇异值分解(SVD)降噪理论,提出了一种形态-奇异值分解降噪-LMD相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法将形态-奇异值分解作为LMD分解的前置处理单元,可以有效减少LMD分解层数,降低边界累积效应。利用仿真信号实例详述了这种方法的实施过程,并将该方法成功应用到实际轴承故障数据信号处理中,实验结果证明该方法在轴承故障诊断中切实可行,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 局部均值分解 形态滤波 奇异值分解 故障特征提取
原文传递
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