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1.
图像阈值分割的Fisher准则函数法   总被引:18,自引:0,他引:18  
陈果 《仪器仪表学报》2003,24(6):564-567,576
针对图像分割中的阈值选取问题,通过引入模式识别理论中的Fisher评价函数作为图像分割的准则函数,提出了基于Fisher评价函数法的图像分割新技术。该方法利用图像直方图计算各灰度级下的Fisher评价函数值,其最大值即对应于最佳分割闲值。对该方法进行了详尽的图像分割实验,并与著名的Otsu法、最大熵法、最小误差准则法进行了详细比较,结果表明该方法具有分割性能稳定、计算速度快以及受目标大小影响小等优点,是一种实用有效的图像阈值分割新方法。  相似文献
2.
显微图像的一种快速拼接算法   总被引:17,自引:2,他引:15  
针对高放大倍数下,在一帧显微图像中无法获取所观测对象全貌的问题。运用基于块匹配的算法进行了多帧图像的自动拼接,并采用多分辨率技术实现了匹配算法的快速实现。拼接结果表明提出的显微图像快速拼接算法的简洁有效性.  相似文献
3.
磁航向测量系统误差修正方法研究   总被引:17,自引:0,他引:17  
介绍了磁航向测量系统的设计.分析了影响磁航向精度的误差来源及目前磁航向误差补偿算法存在的问题。在此基础上提出一种基于椭圆最佳二乘拟合的新算法.对现有的磁航向误差补偿算法加以改进。试验结果表明,该补偿算法在不以增加硬件复杂度和软件计算量为代价的前提下,能够很好地修正软硬磁场引起的磁航向误差,提高了磁航向测量系统的完整性与实用性。  相似文献
4.
基于遗传算法的支持向量机时间序列预测模型优化   总被引:13,自引:0,他引:13  
陈果 《仪器仪表学报》2006,27(9):1080-1084
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立时间序列预测模型,研究影响模型预测精度的相关参数,在分析参数对时间序列预测精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机预测模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确性和有效性。  相似文献
5.
基于遗传算法的支持向量机分类器模型参数优化   总被引:13,自引:0,他引:13  
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立模式识别分类器模型,研究影响模型分类能力的相关参数,在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机分类器模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确有效性。  相似文献
6.
显微观测技术的新进展及其应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
依据显微观测技术的发展过程 ,介绍了普通的光学显微镜和 2 0世纪流行的电子显微镜 ,详细阐述了以扫描隧道显微镜和激光扫描共焦显微镜为代表的新型显微镜系列的发展 ,以及各类显微镜的基本工作原理和应用情况  相似文献
7.
运用凯恩方程建立弧面分度凸轮机构的动力学模型   总被引:8,自引:2,他引:6  
运用凯思方法对考虑电动机特性、间隙等因素的弧面分度凸轮机构进行了建模和求解。事实证明用多体理 论对分度凸轮建立的模型可以方便地处理间隙等非线性因素,而且使建模过程简洁直观。  相似文献
8.
基于遗传算法的ARMA模型定阶新技术   总被引:7,自引:2,他引:5  
针对时间序列分析与预测中最为常见的ARMA模型的定阶问题,在分析传统定阶方法缺点的基础上,提出了用遗传算法确定ARMA(n,m)模型的自回归阶数n和滑动平均阶数m的新方法。首先由ARMA模型的预测值与实测值定义平均相对变动值(Average relative variance,ARV),并根据其建立遗传算法的适应度函数;然后选取适当的种群数、交叉效、变异率及进化代数;通过逐代进化,得到最优的ARMA模型。最后,通过太阳黑子数据验证了基于遗传算法的ARMA模型定阶新技术的有效性和实用性。  相似文献
9.
结构元件疲劳可靠性分析的累积损伤模型   总被引:6,自引:1,他引:5  
顾怡  吕海波 《机械强度》2000,22(3):228-230
从Miner的损伤定义出发,讨论了临界损伤和瞬时累积损伤的特性。 临界损伤是一个随机变量,服从对数正态分布,累积损伤是一个随机过程,在任意时刻近似服从对数正态分布,由此给出了估计元件疲劳可靠度的表达式。两个算例结果表明,本文给出的模型是合理的,预测结果和试验结果吻合良好。  相似文献
10.
基于D-S证据理论的航空发动机磨损故障智能融合诊断方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
油样分析方法目前已成为航空发动机磨损故障诊断的重要手段,但单一油样分析技术的诊断准确率均有限,为了提高故障诊断的精度,本文提出了基于D-S证据理论的发动机磨损故障智能融合诊断方法。首先用BP神经网络实现发动机磨损故障的单项智能诊断,然后,充分利用神经网络诊断结果,用D-S证据理论实现了磨损故障的融合诊断。最后,算例验证了本文方法的有效性。  相似文献
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