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1.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。 相似文献
2.
针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径。首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复杂、精确的数学模型;然后,提出了混合无重串选择算子、非对称映射交叉算子和启发式多次变异算子,寻找最优路径以及扩大种群搜索范围;最后,采用三次B样条曲线对规划出的路径进行平滑,得到平滑的飞行路径,并且减少了算法的计算时间。实验结果表明,与传统遗传算法相比,所提算法的代价值降低了68%,收敛迭代次数减少了67%;相较蚁群优化(ACO)算法,其代价值降低了55%,收敛迭代次数减少了58%。通过大量对比实验得出,当交叉率的值为(1/染色体长度)时,算法的收敛效果最好。在不同环境下进行算法性能测试,结果表明所提算法具有很好的环境适应性,适合于复杂环境下的路径规划。 相似文献
3.
区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均(CIPHFOWA)算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。 相似文献
4.
为解决滚动轴承故障时产生的信号具有强背景噪声而导致弱周期冲击特征难提取,以及在对轴承故障模式进行智能诊断时一般的诊断模型对故障振动信号的时序特征识别效果不强这两大问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)、Teager能量算子和长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。使用MCKD算法对滚动轴承振动信号进行降噪处理,提取出信号中被噪声掩盖的周期冲击特征,并利用Teager能量算子检测信号的瞬态冲击,得到Teager能量序列;将结果分为训练集和测试集,将训练集输入到建立的LSTM故障诊断模型中进行学习,不断更新网络参数并提取出时间维度的特征信息;将训练好参数的LSTM模型应用于测试集,输出故障诊断结果。实验结果表明,提出的方法以端到端模式可以一次性诊断多种类型、尺寸的故障,具有很高的识别精度,是一种可以有效利用强背景噪声信号中时序特征的故障诊断方法。 相似文献
5.
云制造系统的选择评价是云制造管理中的重要研究课题。针对复杂的云制造系统评价问题,构建了基于信息集成算子和一致性提升算法的犹豫模糊互补判断矩阵(HFCJM)决策模型。由于现有的犹豫模糊加权平均算子存在不能满足幂等性的不足,提出了一种改进的犹豫模糊加权平均(I-HFWA)算子,并验证其满足幂等性这一重要性质;研究了完全乘性一致HFCJM的构造方法,并引入一致性指数概念来衡量HFCJM的一致性水平;建立了基于犹豫模糊决策算法的云制造系统选择模型,并分析了决策模型在每次迭代过程中的信息损失量、一致性水平提高程度、计算复杂度以及模型的收敛性。采用案例进行验证分析。实验结果表明,相对于对比模型,犹豫模糊决策算法在可靠性和有效性上更优。 相似文献
6.
针对哈里斯鹰优化(HHO)算法存在的收敛精度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优的不足,提出了一种混沌精英哈里斯鹰优化(CEHHO)算法。首先,引入精英等级制度策略,以充分利用优势种群来增强种群多样性以及提升算法收敛速度和精度;其次,利用Tent混沌映射调整算法关键参数;然后,使用一种非线性能量因子调节策略来平衡算法的开发与探索;最后,使用高斯随机游走策略对最优个体施加扰动,并在算法停滞时,利用随机游走策略使算法有效跳出局部最优。通过对20个基准测试函数在不同维度下进行仿真实验,来评估算法的寻优能力。实验结果表明,改进算法的表现优于鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法和生物地理优化(BBO)算法,性能较原始HHO算法有明显提升,验证了改进算法的有效性。 相似文献
7.
分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流(GGVF)Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度. 相似文献
8.
针对现有边缘检测技术难以同时消除图像中噪声和工件表面划痕对边缘检测的影响,并保持图像边缘的清晰度和连续性,提出了一种基于二阶微分算子和数学形态学的改进边缘检测技术。首先利用数学形态学理论,设计了一种形态学开闭运算处理图像的方法,为去除工件表面划痕做好预处理;然后用二阶微分Laplace算子对预处理后的图像进行边缘检测;最后改进了一种高斯与双边滤波结合的算法,强化去噪效果,并对最终算法进行实验验证。实验结果表面,改进的算法在去除工件表面划痕方面效果明显,并与传统微分算子比较,边缘清晰度、峰值信噪比(PSNR)都有大幅提高,为提高工件识别精度打好基础。 相似文献
9.
弹性波全波形反演(EFWI)是一种高精度成像方法。由于EFWI本质是一个强非线性问题,因此常采用局部优化算法进行求解,不同优化算法的反演结果差异很大。在较为常用的共轭梯度法(CG)、L-BFGS法(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno Algorithm)的基础上使用伪Hessian矩阵作为梯度预条件算子,实现了预条件共轭梯度法(P-CG)和预条件L-BFGS (P-L-BFGS)反演方法。文中首先对这四种优化算法的原理及实现流程进行了介绍;然后通过绕射体模型和Marmousi Ⅱ模型对四种算法进行测试。结果表明:①近似Hessian预条件算子可以对深部能量进行补偿,并加快反演的收敛速度;②CG法、P-CG法实现较为简单,但由于仅使用了一阶梯度信息,无法对多参数耦合效应进行压制,对于较为复杂的MarmousiⅡ模型,P-CG法可得到略差于L-BFGS法的反演结果;③L-BFGS法和P-L-BFGS法的实现更复杂,但由于在反演过程中使用了近似Hessian矩阵,对于多参数耦合效应具有一定的压制效果;④对于MarmousiⅡ模型,L-BFGS法和P-L-BFGS法都能反演出精度较高的纵、横波速度模型,但密度反演会出现过拟合现象。 相似文献
10.
针对硅钢生产过程中存在的边浪平直度难以检测问题,提出了一种基于机器视觉的硅钢板边浪平直度测量方法。在辅助光源照射下使用相机采集边浪图像信息,强化边浪的图像明暗特征,提高检测精度的同时实现非接触式测量。同时提出了一种基于轮廓检测的硅钢板边浪平直度算法,首先利用种子点生长法的思想对边浪区域进行轮廓定位;其次对图像进行 3 个尺度的高斯滤波,重建图像,增强轮廓细节;最后基于优化的 Canny 边缘检测方法对边浪实现自适应阈值轮廓提取,计算平直度,从而实现非接触式高精度边浪平直度测量。将平直度测量仪测量结果与该方法结果进行对比,结果表明,所提方法平直度测量误差不超过 0.05% 。 相似文献