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针对企业财务数据复杂、非线性等特点,提出了一种基于混沌变步长果蝇算法(LVFOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的财务预警模型.首先引入Logistic混沌映射修正FOA的初始值,然后在最优初始值的基础上修正FOA步长为动态步长,寻找最优Spread值,最后对预测数据进行分析,选取有代表性的指标.改进后的果蝇算法显示了更好的全局优化和快速收敛能力,提高了GRNN的预测精度.仿真结果表明,相对于GRNN模型和FOA-GRNN模型, LVFOA-GRNN模型提高了预警准确率,与财务数据的拟合度更高. 相似文献
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为了将传统灰度图像数学形态学扩展到彩色图像,提出一种结合矢量空间模糊相似性的彩色形态学图像处理方法。首先,在RGB彩色空间中利用彩色矢量间的距离和角度定义模糊相似性测度,以刻画与人类视觉感知相一致的彩色相似程度;以上述相似性测度为准则定义彩色空间中任意一组彩色的上确界和下确界;利用中心像素及其结构单元内像素的上确界和下确界构建彩色形态学的基本操作,包括膨胀、腐蚀、开、闭等操作;进一步将提出的彩色形态学操作应用于高分辨率遥感图像,通过实验对比验证其对地物目标的形变和平滑能力,说明其实用性和有效性。 相似文献
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针对显著性检测方法生成显著图存在对比度低、目标区域细节不明显、检测区域不准、背景抑制效果不足的问题,提出幂律变换和IGLC算法的显著性目标检测方法。利用幂律变换函数优化IG算法,彻底抑制显著图的背景区域。经二值化处理的显著图在原图像分割,得到感兴趣目标分割图;LC算法优化感兴趣目标分割图,得到细节佳的显著图;利用自适应烟花算法增强显著目标区域的对比度,生成最终的显著图。对标准测试数据集MSRA10K和PASCAL-S数据集中的图像进行显著性目标检测实验,且与目前较流行的6种显著性目标检测方法进行主观和客观的对比分析,分析结果均优于对比方法。该算法得到的显著图既具有对比度和细节增强的效果,又具有背景抑制效果更好的优点。 相似文献
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区域间可达性的评估对城市地面交通出行效率的提高有着重要作用。传统区域间可达性评估方法使用区域间直线距离计算区域间的平均旅行时间,其平均值与实际值的偏差较高,而且基于出租车乘降热点统计的区域间可达性量化方法对于旅行目的地分布不均的区域量化结果过低。针对以上两点不足导致的区域间可达性评估不准确的问题,文中构建了基于GPS的区域间可达性评估模型,从出租车GPS数据中提炼出完整的旅行来计算实际的旅行时间,以提高平均旅行时间的准确性。在此基础上还提出了一种基于四维OD矩阵的可达率计算模型,并以此可达率作为可达性量化标准,从而解决部分区域因发生旅行的目的地分布不均而导致的区域可达性评估不准确的问题。实验表明,提出的可达性评估模型较传统方法而言评估的准确性提高了9.4%~28.7%,特别是在旅行目的地分布不均的结果区域中,可达性评估准确性的提高更为显著。 相似文献
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