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为解决压电陶瓷迟滞系统的建模问题,在分析了压电陶瓷迟滞特性形成的原因基础上,提出了一种新模型,该模型由两部分组成,一部分为位移伸长量,另一部分为位移缩短量.该模型的最终输出由压电陶瓷伸长与缩短两种相反趋势的相对强弱共同决定.结合混沌优化学习算法,利用神经网络对该模型进行辨识.利用该模型对压电陶瓷迟滞特性进行建模.仿真实验结果表明,该模型可以降低建模误差,提高建模精度,建模效果优于传统方法. 相似文献
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基于混沌优化的最佳熵阈值的图像分割 总被引:6,自引:0,他引:6
利用目标在图像中所占比例等信息,结合图像熵阈值算法进行图像的阈值分割。并利用混沌优化的方法一次寻找出图像熵的多个极值点,提高了阈值寻找的效率。仿真实验表明,与传统的图像熵阈值法相比较,该方法能够给出更加合理的分割结果。 相似文献
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指纹特征的提取是自动指纹识别的关键技术之一。针对现存的许多指纹特征提取算法中的旋转和平移等问题,本文提出了一种基于神经网络匹配的脊线分叉点提取算法。该算法通过一个多输入、单输出三层前向神经网络提取脊线的分叉点。并且在FVC2000(国际指纹竞赛数据库)上作了测试。实验结果表明,本文提出的算法对指纹的平移和旋转都具有良好的不变性。 相似文献
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针对ORB算法中特征点缺乏尺度不变性导致算法误匹配率高,以及二进制鲁棒独立基本特征(BRIEF)算法的描述子易受噪声影响的问题,提出了改进的特征点匹配方法。采用加速的具有鲁棒性的特征(SURF)算法进行特征点提取,利用带有方向信息的BRIEF算法进行特征点描述;在特征点邻域内选取随机点对,并对随机点对的灰度大小比较和相似度比较分别进行编码,采用汉明距离计算两种编码的差异;利用自适应加权融合的方式实现特征点相似性距离度量。实验结果表明,改进方法对于尺度变化、光照变化以及模糊变化的图像具有更好的适应性,与传统ORB特征点匹配方法相比能够获得更高的特征点正确匹配率,且该特征点匹配方法可用于改善图像拼接的性能。 相似文献
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为提高风速时间序列的预测性能,针对具有混沌特性的风速时间序列提出一种混合预测方法。通过分析风速时间序列的动力学特性,求解风速时间序列蕴含的最佳不稳定周期轨道,将前一最佳不稳定周期轨道附近的值作为当前预测结果,从而得到基于混沌不稳定周期轨道的预测结果。另外,将混沌算子网络应用于风速时间序列预测分析中,通过调节网络参数改变预测网络的动力学特性,从而实现风速时间序列预测分析。将这两种具有不同机理的预测方法通过优化融合指标函数的方式实现预测结果融合,从而实现风速时间序列的混合预测。仿真结果表明,混合预测方法能够进一步提高风速时间序列的预测性能。 相似文献
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为了克服传统灰度积分投影方法无法有效定位旋转人脸图像中人眼的缺点,提出了一种基于极坐标系的灰度积分投影方法。利用肤色特征对给定图像进行人脸区域的确定,在人脸区域内按极角方向进行灰度积分投影,确定出人眼所在角度,将人眼角度方向的像素灰度值做水平方向积分投影,从而确定出人眼的位置。该方法能够实现同一幅图像中多个不同姿态人脸的人眼定位。大量的仿真实验表明,该方法的识别性能对人脸的旋转变化具有良好的鲁棒性,能够提高灰度积分投影方法对人眼定位的适用范围。 相似文献
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对质心位置未知的移动机器人系统设计了基于快速终端滑模的模糊自适应路径跟踪控制方法。该方法采用模糊逻辑系统逼近控制器中的未知函数,基于李亚普诺夫稳定性分析方法对未知参数设计自适应律,并设计鲁棒控制器来补偿逼近误差。该方法不但可以保证闭环系统中的所有信号有界,而且可使跟踪误差在有限时间内收敛到原点的小邻域内。仿真结果验证了方法的有效性。 相似文献