基于脉冲耦合神经网络的图像分割

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在图像分割时需要设置较多参数和不能准确分割低对比度图像的问题,提出一种简化的PCNN模型和改进算法。在简化模型中减少了在传统PCNN模型中需要设置的参数的数量;在改进算法中根据图像像素空间和灰度特征自适应设置模型参数,并根据图像灰度直方图求出灰度期望均值作为图像分割阈值,因此该算法无需选择 循环迭代次数,只需一次点火过程就能实现图像的有效分割。实验结果表明,该方法能准确分割图像,纹理细节清晰,分割结果优于人工调整参数的PCNN方法和Otsu方法。     

基于PCNN和最大灰度熵图像分量的彩色图像分割

为提高彩色图像的分割效果,提出了一种最大灰度熵图像分量和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的彩色图像分割方法.将彩色图像转换到符合人眼视觉特征的色调饱和度亮度(HSV)颜色空间中,选取灰度熵值最大的分量图像,用PCNN增强以增大感兴趣区域对比度,对增强后的分量图像运用PCNN进行循环分割,当二维Renyi熵值不再大于前一次的值时,终止PCNN的循环分割,获得最佳分割结果.运用多种评价指标对所分割的结果进行评价,评价结果表明:提出的算法能够有效实现对彩色图像的分割,尤其在图像细节方面,比传统的彩色图像分割方法表述得更为清晰.     

基于PCNN的彩色图像分割新方法

20世纪90年代发展起来的新一代神经网络——脉冲耦合神经网络(PCNN)模型特别适合于图像处理的各个方面,但是它一直只应用于灰度图像的处理上。有鉴于此,论文对PCNN在彩色图像分割上的应用进行了研究,将彩色图像空间变换成三个相互独立的分量,分别应用PCNN在灰度图像上已有的成熟的方法,得到了彩色图像的边缘信息,从而达到了彩色图像分割的效果。     

基于灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络的图像分割

为有效分割图像,提出了灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络(GIT-PCNN).GIT-PCNN简化了传统PCNN模型,将其指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值.GIT-PCNN分割图像时无需进行参数和循环次数选择,也无需使用特定原则确定循环结束条件,一次点火过程完成分割.GIT-PCNN分割图像时充分利用了图像的灰度信息和...     

一种用PCNN进行图像边缘检测的新方法

文章提出了如何用一种根据动物大脑视觉皮层同步脉冲发放现象提出的人工神经网络---脉冲耦合神经网络(PCNN—PulseCoupledNeuralNetwork)进行二值图像边缘检测的新方法。计算机仿真结果表明,使用PCNN可有效地提取被噪声污染的二值图像的边缘。对于256级的灰度图像,可先用PCNN将原始的256级灰度图像分割为二值图像,接着再用该算法进行边缘检测。     

一种优化脉冲耦合神经网络模型及在图像分割中的应用

针对目前脉冲耦合神经网络(PCNN)神经元模型参数主要通过人工设定问题,以简化参数为目的将PCNN模型的调制参数β与连接权矩阵K简化为链接系数矩阵W,提出一种优化PCNN神经元模型。该模型应用于图像分割时,充分利用图像本身空间和灰度特性自动确定链接系数,实现对图像的有效分割。实验结果表明,所提方法可以有效对图像进行自动分割,其分割效果优于Otsu方法、人工调整PCNN参数方法。     

基于改进的PCNN多目标图像分割算法

脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled neural network,PCNN)可有效地用于图像分割.为获得满意分割效果,PCNN需要选取适当的参数,目前其参数往往通过反复试凑确定.针对这一问题,基于改进的PCNN模型,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值函数的图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地实现多目标图像分割,且分割效果优于多阈值Ostu算法.     

基于PCNN的织物起球图像的分割

起球图像的分割是织物起球客观评定方法研究的一个重要步骤,同时也是一个非常困难的问题。针对这种图像的分割,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的分割方法,该方法是利用织物表面毛球区域与未起球区域灰度强度的不同,根据PCNN神经元是否点火来分割毛球图像。通过对5种不同起球等级图像进行的分割实验证明,算法是有效的。     

基于灰度迭代阈值PCNN的眼底图像血管分割

针对传统的脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）模型中参数众多且不易自动选取,迭代次数结束条件不好确定的问题,提出了一种基于灰度迭代阈值脉冲耦合神经网络的眼底图像血管分割方法。该方法简化了传统PCNN模型,将其单一的神经元兴奋性链接输入改进为神经元兴奋性与邻域抑制性链接输入之和;同时将其随时间指数衰减的阈值改进为图像的灰度迭代阈值,分割图像时无需人工设置参数,无需特定准则确定最佳迭代次数,一次迭代完成分割。对DRIVE眼底图像库的实验结果表明,该方法在主观视觉效果及客观分割性能和运算耗时上均明显优于传统PCNN方法。     

基于矢量的PCNN模型及其应用

传统PCNN应用于图像分割时,同属于一个区域的内部像素和边缘像素,由于其相邻的被激活像素的个教不同造成连接输入明显不同,这往往造成了误分割.本文对传统PcNN模型加以改进,将输出结果由脉冲序列改成曲线,克服了上述缺点.本文将矢量的概念引入PCNN,使PCNN处理的教据由标量扩充到矢量.传统PCNN一直主要应用于灰度图象处理,本文提出了一种新的应用于彩色图分割的PCNN模型,为PCNN应用于彩色图像处理提供了一定的理论和实践基础.     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

发热量测定仪系统设计

本文介绍了发热量测定仪的结构、工作原理、硬件系统功能,阐述了应用铂电阻进行高精度温度测量的方法,系统用AT89C52单片机作为处理和控制芯片,该发热量测定仪性能符合水泥企业应用要求。     

风电机组电动变桨距控制系统的优化研究

由于风速的随机性、不稳定性及气动效应的影响,使得风力发电机组变桨距控制系统具有非线性、参数时变性、强耦合等特点,难于实现高精度控制,导致风电机组输出电能质量较差。为了改善系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,分析了风电机组变桨距控制系统的现状,建立了整个风电机组模型,提出了优化的变桨距控制策略,并设计了基于模糊控制的变桨距控制器。仿真结果表明,独立变桨距控制技术的控制效果比统一变桨距好,实现了风力机各叶片的优化独立变桨距控制,优化了风力发电系统在超过额定风速时的恒功率控制,具有抗干扰能力强、控制精度高的特点。     

Complexity of families of learning algorithms and estimation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were restricted to classes implementable on computers and, wider, by examining their partially recursive representations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of algorithms for the recognition of properties or the extraction of regularities is proposed. The method proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities is based on this concept.     

Stability properties of equilibria of classes of cooperativesystems

This note deals with the constant control problem for homogeneous cooperative and irreducible systems. These systems serve as models for positive systems. A necessary and sufficient condition for global asymptotic stability of the zero solution of this class of systems is known. Adding a constant control allows to shift the equilibrium point from zero to a point in the first orthant. We prove that for every nontrivial nonnegative control vector a unique nontrivial equilibrium point is achieved which is globally asymptotically stable if the zero solution of the uncontrolled system is globally asymptotically stable. In addition a converse result is provided. Finally a stability result for a particular class of Kolmogorov systems is established. We compare our main results to those in the literature