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1.
多传感器信息融合及其应用综述   总被引:78,自引:0,他引:78  
多传感器信息融合广泛应用于自动目标识别、战场监视、自动飞行器导航与控制、机器人、工业过程控制、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。介绍了多传感器数据融合技术的概念、处理模型、融合层次等问题,综述了近年来多传感器融合技术的研究进展和应用,预测了未来的发展趋势。  相似文献
2.
机器视觉技术及其应用综述   总被引:53,自引:0,他引:53  
1 机器视觉概念 机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息,进行处理并加以理解,最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块,如图1所示。首先采用CCD摄像机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统,根据像素分布、亮度和颜色等信息,进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。 光源光学成…  相似文献
3.
一种改进型Canny边缘检测算法   总被引:33,自引:0,他引:33  
边缘检测是提取图像特征的首要条件。文章提出了一种改进型Canny边缘检测算法。首先在边缘梯度计算时,将二维滤波模板分解为两个一维滤波模板,实现并行处理,提高运算速度;引入双阈值法则同时保证图像中强边缘点和弱边缘点的提取,并基于非局部最大值抑制原理检测边缘点,大大提高了边缘检测的精度和准确度;最后采用形态学算子实现对检测边缘进行细化处理,实现了单像素级细化边缘提取。实验结果表明,该算法在保证实时性的同时,具有很好的检测精度和准确度。  相似文献
4.
基于混沌优化算法的支持向量机参数选取方法   总被引:29,自引:0,他引:29  
袁小芳  王耀南 《控制与决策》2006,21(1):111-113,117
支持向量机(SVM)的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.对此,将SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用变尺度混沌优化算法来搜索最优目标函数值.混沌优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真表明,混沌优化算法是选取SVM参数的有效方法,应用到函数逼近时具有优良的性能.  相似文献
5.
基于神经元网络的智能PID控制及应用   总被引:27,自引:0,他引:27  
本文提出了一种神经网络的智能PID控制系统,给出了有效的基于共轭梯度的神经网络学习算法,经过仿真实验和应用结果表明,这类智能控制器可用于难以建立数字模型的控制系统。  相似文献
6.
自适应二次变异差分进化算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法.该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小,增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作,以提高种群多样性,增强差分进化算法跳出局部最优解的能力.对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法能有效避免早熟收敛,显著提高算法的全局搜索能力。  相似文献
7.
神经网络自适应模糊控制在温度控制系统中的应用   总被引:22,自引:1,他引:21  
王耀南 《信息与控制》1996,25(4):245-251
把神经网络与模糊控制相结合,提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器。这种控制器由模糊神经网络控制器和模型网络组成,采用快速的变斜率梯度下降算法学习,具有自适应学习功能,仿真结果及其应用于温度控制系统中,控制性能明显于一般Fuzzy控制。  相似文献
8.
机器视觉中的图像采集技术   总被引:22,自引:0,他引:22  
文章介绍了图像采集系统的构成以及在机器视觉中的重要性,阐述了图像采集系统中关于摄像机、镜头、图像采集卡和光源等方面的诸多实用技术,论述了设计图像采集系统时要注意的问题和原则。  相似文献
9.
复杂工业过程的综合集成智能控制   总被引:18,自引:0,他引:18  
本文针对铝厂熟料窑的现状:生产过程控制 复杂、具有慢时变、分布参数、非线性、大时滞特性,难以精确描述数学模型,提出一套实 时智能控制方案:将人工智能、专家控制、神经模型控制各自的长处综合一起,设计成一个 集成环境的实时多级智能控制系统,并应用于熟料窑温控系统中.经仿真和实时控制试验结 果表明这种系统对改善系统的动、静态特性,克服系统时滞、慢时变是有效的,控制性能令 人满意.  相似文献
10.
粗集神经网络及其在智能信息处理领域的应用   总被引:16,自引:0,他引:16  
通过对近10年发展起来的粗集神经网络集成技术的总结和归纳,可将粗集神经网络集成技术分为3种:粗集神经网络混合系统、粗边界神经网络和粗-颗粒神经网络.介绍了每种集成技术的研究现状,分析和阐述了其原理及特点.最后,总结了当前粗集神经网络集成技术中需关注的一些问题,并指出了进一步研究的方向.  相似文献
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