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1.
利用混沌PSO或分解的2维Tsallis灰度熵阈值分割   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
现有最大Shannon熵或Tsallis熵阈值选取方法没有从类内灰度均匀性出发,而仅依据图像灰度直方图,并且Tsallis熵法的分割效果通常优于Shannon熵法。为此,提出了基于混沌粒子群优化(PSO)和基于分解的两种2维Tsallis灰度熵阈值分割方法。首先,给出了1维Tsallis灰度熵阈值选取方法并将其推广到2维,导出了相应的2维Tsallis灰度熵阈值选取公式及其递推算法;其次,利用混沌PSO算法搜寻2维Tsallis灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式去除迭代过程中适应度函数的冗余运算,大大提高了运行速度;最后,将2维Tsallis灰度熵阈值选取方法的运算转化为两个1维Tsallis灰度熵法的运算,计算复杂度从O(L2)进一步降低到O(L)。实验结果表明,与2维最大Shannon熵法、2维最大Tsallis熵法及2维Tsallis交叉熵法相比,所提出的两种方法可以大幅提高图像分割质量和算法运行速度。  相似文献
2.
求解GPC中逆矩阵的递推算法   总被引:2,自引:2,他引:7  
采用矩阵分解方法,推导出一种求解广义预测控制(GPC)中的逆矩阵的递推算法,使得计算量大为减少。  相似文献
3.
基于分形递归算法的树木真实感绘制   总被引:2,自引:2,他引:8  
快速真实地模拟树在风中的摇曳一直是计算机图形学中的一个挑战性问题,作为自然场景的重要组成部分,树木的真实感模拟也得到人们的广泛重视.树木种类繁多,形态各异,复杂的结构使其无论在造形、存储还是在绘制上都存在着相当的困难.大多数园林设计软件很难构建模型参数可变的三维树.研究了一种简易的基于分形递归算法的建模方法,利用过程参数控制树的摇曳,使模型的真实感更强,变形计算更容易,得到了令人满意的实验效果.  相似文献
4.
2维对称交叉熵图像阈值分割   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
现有阈值分割方法中所用的交叉熵不满足距离度量对称性,且算法运行速度尚有提升空间,为此提出基于分解的2维对称交叉熵图像阈值分割方法。首先通过运用对称交叉熵描述分割前后图像之间的差异程度,分别导出1维和2维对称交叉熵阈值选取公式,给出相应的2维快速递推算法,计算复杂性由穷举搜索的O(L4)降到O(L2);然后将2维对称交叉熵法的运算转换到两个1维空间上,计算复杂性进一步降低到O(L)。实验结果表明,与现有的2维非对称交叉熵法相比,该方法具有更强的抗噪性,运行时间大幅减少,是一种更有效的2维交叉熵阈值分割方法。  相似文献
5.
渐消记忆递推辨识实现的木材进锯自校正控制系统   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对木材锯割过程中被控对象参数随木材直径、硬度等因素而变化的特点,本文提出了一种适于木材进锯自动控制应用的辨识及自校正控制算法。该方法利用恒低速进锯阶段辨识估计获得对象参数初值。在此基础上,应用渐消记忆递推算法进行闭环自校正控制,以保证带锯交流电机负载电流在工艺条件允许的最大电流下工作,从而确保木材锯割的质量和产量,提高经济效益,现场应用结果表明,该辨识及自校正控制算法准确、系统设计合理、工作可靠  相似文献
6.
递推自适应极点配置算法   总被引:1,自引:1,他引:2  
本文提出了一种递推自适应极点配置算法,证明了它的稳定性和收敛性,该处特点是在控制器参数的计算中利用一次迭代公式,使在线计算量大幅度减少。前馈环节保证它的渐近跟踪特性。最后,仿真例子说明了该算法的正确性。  相似文献
7.
四点插入生成曲线的递归算法及在分形绘图中的应用   总被引:1,自引:1,他引:5  
本文讨论基于四点插入的曲线生成方法的产发实现问题,说明实现算法可以在分形绘图中得到应用,并给出了一些实例。  相似文献
8.
l<sup>1</sup>鲁棒辨识:一种递推插值方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对l1鲁棒辨识不能有效利用试验数据和进行在线辨识的问题, 提出了一种在线递推插值辨识方法. 用几何方法描述试验信息, 利用系统可行集与新的试验信息所构成的半空间的包含关系判断数据信息, 有效地利用了试验数据, 提高了辨识精度. 同时提出了一种新的计算辨识误差紧界的方法. 仿真结果表明了算法的有效性和可行性.  相似文献
9.
In this paper the extremum seeking algorithm with sinusoidal perturbations has been extended and modified in two ways: (a) the output of the system is corrupted with measurement noise; (b) the amplitudes of the perturbation signals, as well as the gain of the integrator block, are time varying and tend to zero at a pre-specified rate. Convergence to the extremal point, with probability one, has been proved. Also, as a consequence of being able to cope with a stochastic environment, it has been shown how the proposed algorithm can be applied to mobile sensors as a tool for achieving the optimal observation positions. The proposed algorithm has been illustrated through several simulations.  相似文献
10.
In this paper, the optimal filtering problem is investigated for a class of networked systems in the presence of stochastic sensor gain degradations. The degradations are described by sequences of random variables with known statistics. A new measurement model is put forward to account for sensor gain degradations, network-induced time delays as well as network-induced data dropouts. Based on the proposed new model, an optimal unbiased filter is designed that minimizes the filtering error variance at each time-step. The developed filtering algorithm is recursive and therefore suitable for online application. Moreover, both currently and previously received signals are utilized to estimate the current state in order to achieve a better accuracy. A numerical simulation is exploited to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm.  相似文献
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