公路旅游客流量预测的支持向量回归模型

介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,为解决公路旅游客流量预测建模中的小样本问题,实现对公路旅游客流量的快速准确预测,提出了基于支持向量机回归模型的公路旅游客流量预测方法,给出了参数优化选取算法。仿真实验表明,该方法具有比神经网络等方法更好的预测精度。说明支持向量回归方法用于公路旅游客流量预测是可行有效的。     

基于ARIMA与SVM的国际铀资源价格预测

由于国际铀资源价格时间序列数据的非线性性与非平稳性,使用单一的预测模型很难捕捉到其综合趋势。为了进一步提高模型的预测精度,建立了基于差分自回归移动平均（ARIMA）和支持向量机SVM的组合预测模型,并用PSO算法对SVM模型中的参数进行优化。将该方法应用于实际铀资源价格预测,并与单一的ARIMA模型和SVM模型进行比较。仿真实验结果表明,该组合预测模型实现了对铀资源价格数据更为准确的预测。     

一种基于调节形态学的骨架提取算法

对目标图像提取其骨架，在目标检测、图像编码及光学字符识别等计算机视觉、图像处理与模式识别领域有着广泛的应用。简要介绍了调节形态学的基本算子和性质，在此基础上提出了一种二值图像的调节形态学骨架提取算法，最后给出了用调节形态学方法获取二值图像骨架的实例。     

基于调节形态学的图像重建新算法

形态学方法在数字图像处理和计算机视觉领域已引起了广泛的关注.引入了一种调节形态学算子,在此基础上讨论了一种新的基于调节形态学的非均匀图像抽样算法.该算法是迭代的,每一次迭代过程中,样本点的位置由最小绝对重建误差决定.描述了相应的图像重建过程.实验结果表明了该算法的有效性.     

基于点的三角形构网算法及等值线自动生成方法

总结了各种等值线生成的方法及特点,详细阐述直接利用三角形网格生成等值线的原理、实现方法,独立开发出基于VC 的Contour绘图类,并嵌入电磁资料处理系统软件,为电磁资料的等值线可视化表示提供了便利。     

一种基于Soft形态学的图像边缘检测算法

概述了软数学形态学的基本原理及形态学在图像边缘检测中的应用.根据软形态学单调性、扩展性和反扩展性等基本理论,成功构造了一种新型软形态边缘检测算法,该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力.对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明,该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和标准形态学边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果.     

一类拓广的形态举算子

本文初步研究了一类拓广的形态学基本算子，并对其进行了一定的分析。结合仿真实例，比较了拓广的形态学算子与传统形态学算子对噪声图像处理的性能，结果表明，这种新形态学算子比传统形态学算子在噪声抑制方面效果更好。     

基才soft形态学的椒盐噪声滤波器

在软数学形态学理论基础上，根据软形态学单调性、扩展性、和反扩展性，提出了一种SM滤波器。实验结果表明，与其他滤波器（如均值滤波器等）相比，SM滤波器在滤除椒盐噪声、保持图像原有结构方面效果更好。     

SVM在羽绒识别中的应用

目前，对羽绒种类的识别，均借助于显微镜由人工完成，这种方式存在诸多弊端。本文提出将SVM引入羽绒识别中，用计算机自动完成对羽绒的识别。在羽绒图像经过图像处理的基础上，用SVM对二值图像中的菱节进行识别，然后对识别出的菱节进行配对、计算节距，由计算机自动确定羽绒的种类。