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1.
一种用于图像目标识别的神经网络及其车型识别应用   总被引:7,自引:1,他引:6  
构建了一种用于图像目标识别的多层前向神经网络,给出了网络拓扑结构,并成 功地把该神经网络运用到车型识别中。该方法综合了神经网络、模糊逻辑、模式识别的相 关 算法,对图像目标轮廓进行整体识别,达到了较高的目标识别准确率。实践表明,该网 络经 过监督学习后,能摒除图像中一定量干扰像素影响,准确地识别出各种外形车的车型 。  相似文献
2.
Hilbert packed R树在空中交通管制GIS显示中的研究与应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
现有空中交通管制(ATC)地理信息系统(GIS)重绘时遍历整个地图模型来绘制所有图元,影响了地图显示的速度.针对这一问题,设计了基于Hilbert packed R树的地图绘制算法,首先为每一个图层建立Hilbert packed R树索引,以此为基础每次重绘时采用深度优先遍历的绘制方法重绘地图.试验结果表明,该算法有效地提高了地图显示的速度.  相似文献
3.
由于旅行时间的采集日趋精确,在交通领域被广泛地应用。首先介绍了一种基于精确车牌识别技术的旅行时间检测系统,然后重点阐述了检测数据的决策信息分析和处理,最后提出了一种以旅行时间为目标参数,以元胞自动机模型为基础的短时交通预测模型,并对其关键技术和难点进行了讨论和分析。  相似文献
4.
杨梦龙  刘怡光 《计算机应用》2007,27(11):2630-2631
研究改进了基于元胞自动机的一维NS交通模型,细化了元胞长度和时间步长,对静止车辆的加速能力进行了约束,用简单的方法解决了该模型中车辆的速度演化规则与前车速度无关的缺点。同时,考虑了交通密度对随机慢化概率的影响。计算机仿真表明:改进模型不仅得到了一些与其他元胞自动机模型共有的性质,且得到的基本图更加接近实测数据。  相似文献
5.
构建了一种快速鲁棒的图像识别算法,它融合小波分解与遗传算法并行性的优点。对图像和模板进行小波分解,用低频部分代替图像和模板参与识别运算;把对模板进行形变旋转处理的参数编码为染色体,依据染色体表现值对模板进行形变和旋转处理;用模板匹配法判定图像中是否含有形变旋转后的模板,判定函数就是遗传算法的适应度函数。算法终止时的最佳适应度为图像中是否包含模板所示目标的判定依据。实验表明该图像识别方法适应性广、稳定性好、速度快。  相似文献
6.
当把Oja学习规则描述的连续型全反馈神经网络(Oja-N)用于求解矩阵特征值特征向量时,网络初始向量需位于单位超球面上,这给应用带来不便.由此,提出一种求解矩阵特征值特征向量的神经网络(1yNN)方法.在lyNN解析解基础上得到了以下结果:初始向量属于任意特征值对应特征向量张成的子空间,则网络平衡向量也将属于该空间;分析了lyNN收敛于矩阵最大特征值对应特征向量的初始向量取值条件;明确了lyNN收敛于矩阵不同特征值的特征子空间时,网络初始向量的最大取值空间;网络初始向量与已知特征向量垂直,则lyNN平衡解向量将垂直于该特征向量;证明了平衡解向量位于由非零初始向量确定的超球面上的结论.基于以上分析,设计了用lyNN求矩阵特征值特征向量的具体算法,实例演算验证了该算法的有效性.1yNN不出现有限溢,而基于Oja-N的方法在矩阵负定、初始向量位于单位超球面外时必出现有限溢,算法失效.与基于优化的方法相比,lyNN实现容易,计算量较小.  相似文献
7.
传统的基于学习的超分辨率算法普遍采用样本库来训练字典对,训练时间长且对样本库依赖较大.针对传统算法的不足,提出一种新的单张彩色图像超分辨率算法.该方法基于稀疏编码超分辨率模型,利用图像自相似性和冗余特性,并结合图像金字塔结构,采用低分辨率图像本身来训练高、低分辨率图像块的字典对.同时,针对彩色图像,该算法采用一种基于稀疏表示的彩色图像存储技术,将彩色图像的三通道值组合成一个向量进行图像稀疏处理,以更好地维持原始图像细节信息.实验结果表明,与传统的超分辨率算法相比,该算法不但有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比(PSNR),而且计算速度快.  相似文献
8.
针对综合录井井下地层特点,采用多层DEM三维可视化模型对地下地质环境进行三维描述,实现综合录井三维地层实时显示.将三维坐标投影转换到二维坐标系中,采用二维Delaunay剖分改进算法构建Delaunay三角网;探讨了剖分后的不规则三角网(TIN)到格网的转换和插值以及通过格网DEM构建三维地层;介绍了根据选择的剖切面方程生成地质体的剖面.系统采用VC++6.0和OPENGL图形接口作为开发平台,可以从任意的角度对剖切开的三维地质体进行观察和分析也能够从任意的角度对三维地质体整体进行观察、缩放和剖切等操作.  相似文献
9.
基因表达式编程( GEP)是一种进化算法,存在局部极小问题,解决此问题的一般方法是保持进化过程中种群的差异度.为了保证进化过程中种群的差异度,文中提出一种融合种群空间和样本空间的种群差异度度量方法.并基于此融合种群差异度度量方法,提出差异控制的GEP进化算法.同时在初始种群生成时,针对GEP结构的特殊性,将敌手理论应用于GEP种群初始化.实验结果表明文中算法能较有效避免过早陷入局部极小.  相似文献
10.
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