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101.
通过形状约束方程(组)与一般主动轮廓模型结合,将目标形状与主动轮廓模型融合到统一能量泛函模型中,提出一种形状保持主动轮廓模型。模型通过参数化水平集函数的零水平集表示某一类特定形状,不仅达到了分割即目标的目的,而且能够给出特定目标的定量描述。根据形状保持主动轮廓模型,建立一个用于长直条状目标检测的统一能量泛函模型,导出相应的Euler-Lagrange 常微分方程并用水平集方法实现了长直条状区域的检测。此形状保持模型的一种特殊情况可以用于直线状地平(海天)线提取。实验结果表明,该模型不仅能够准确地检测出给定图像中的长直条状区域而且有很强的抗噪、抗变形及遮挡性能 相似文献
102.
103.
104.
信息集成中大对象的研究与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
随着越来越多的企业内部甚至企业之间、行业之间进行资源整合,信息集成在实际生产系统中必然会遇到各种各样需待解决的问题.本文就信息集成在实际生产系统中出现的大对象的增量检测和数据交换等问题进行了探讨,并提出了解决方案. 相似文献
105.
传统聚类算法往往只适用于静态数据集的聚类。对于动态数据集,新增数据后,前期的聚类结果不再可靠,运用此类算法则需要重新聚类,这样会造成效率低下和计算资源浪费。在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,提出了一种新的增量聚类算法。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理动态数据集,提高聚类效率和资源的利用率。 相似文献
106.
为了有效地进行算法行为描述到寄存器传输级结构描述的转换,提出一种同时考虑功能单元功耗、互连功耗和电压转换功耗的模型和基于网络流的低功耗设计方法.首先对给定的数据流图进行单电压高层次综合,然后对单电压综合结果迭代地进行多电压调整;提取每次迭代时需要调整的网络流子图,对该子图运行最小费用最大流增量算法.该方法充分利用前面迭代中得到的优化解,避免了对整个网络流的重复计算.实验结果表明,文中方法在互连功耗、电压转换功耗和总功耗等方面均有较大优化. 相似文献
107.
针对兼类样本,提出一种增量学习算法.利用超球支持向量机,在特征空间对属于同一类别的样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习过程中,只对新增样本以及与新增样本具有相同兼类的旧样本集中的支持向量进行训练,且每次训练只针对一类样本,使得算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现兼类样本增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类准确快捷.实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
108.
王培容 《计算机工程与设计》2009,30(12)
规格化互相关算法是用得较普遍的目标识别方法,但是当目标区域被局部遮挡时,该方法通常不能正确定位目标.提出了一种新的基于选择互相关系数的目标识别算法用于搜索有局部遮挡的目标区域.算法分两步进行:用增量互相关算法计算出模板图和场景图的增量图像,比较二者增量图像的一致性,计算出选择互相关系数矩阵;结合选择互相关系数矩阵,用规格化互相关算法在场景图中搜索目标区域.当场景图存在较严重的噪声时,可对选择互相关系数矩阵进行修正以克服噪声的影响.实验结果表明,基于选择互相关系数的目标识别算法对局部遮挡和高亮度变化情况有较强的鲁棒性. 相似文献
109.
基于光伏电池输出特性的MPPT算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了寻找更好的实现光伏发电系统最大功率点跟踪控制方法,基于单个光伏电池的物理特性建立了太阳能光伏电池阵列的Matlab仿真模型,分析了太阳能光伏电池阵列所具有的随着光照强度和温度不同而变化的P-U和I-U非线性特性.基于光伏电池的动态特性,在最大功率点跟踪算法的设计中增加一个电流监测回路,并结合自寻优技术对电导增量法进行改进,提出了一种自适应变步长寻优算法.仿真结果表明,该算法能够快速准确的跟踪最大功率点. 相似文献
110.
为了解决草图检索相关反馈中小样本训练、数据不对称及实时性要求这3个难点问题,提出了一种小样本增量有偏学习算法.该算法将主动式学习、有偏分类和增量学习结合起来,对相关反馈过程中的小样本有偏学习问题进行建模.其中,主动式学习通过不确定性采样,选择最佳的用户标注样本,实现有限训练样本条件下分类器泛化能力的最大化;有偏分类通过构造超球面区别对待正例和反例,准确挖掘用户目标类别;每次反馈循环中新加入的样本则用于分类器的增量学习,在减少分类器训练时间的同时积累样本信息,进一步缓解小样本问题.实验结果表明,该算法可以有效地改善草图检索性能,也适用于图像检索和三维模型检索等应用领域. 相似文献