复杂场景实时目标检测方法

针对含有非平稳背景的复杂场景,提出一种基于空间混合高斯模型的实时目标检测方法.该方法以混合高斯模型作为颜色分布的统计框架,并在空间邻域中利用背景与前景隶属度之间的竞争确定像素的归属,提高了检测准确率;同时通过基于偏差均值的匹配判断和低权重模型的移除提升了混合高斯统计框架的性能,以实时地对运动目标进行准确的检测.实验结果表明,文中方法对非平稳背景有很好的适应能力,在检测准确率和运行效率上均优于其他检测方法.     

超声波压力检测中回波搜索算法

通过对超声波压力测量中回波信号特征的分析，提出了回波自动搜索算法。该方法把快速傅立叶变换方法和小波多分辨率信号分解相结合，精确地检测出回波的包络信号，从而准确地搜索到回波，为后续的压力信号处理及提高压力测量的精度奠定了基础。     

柴油机故障诊断系统的研究

为实现对柴油机的不解体检测和工况监测,研究开发了一种基于PC/104嵌入式计算机的柴油机故障诊断系统。介绍了系统结构、工作原理及PC/104嵌入式计算机的功能和特点,在6135型柴油机上的测试结果表明,系统能有效地对运行中的柴油机进行状态监测和故障诊断。     

基于增量式特征基背景模型的运动目标检测

背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新.针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型.首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标.算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性.在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓.     

基于模糊BP神经网络的模拟电路实时故障诊断

以进行模拟电路实时故障诊断为主要目的,对BP神经网络故障字典法进行了深入研究,针对传统BP算法收敛速度慢、易产生局部最优等不足,采用神经网络与模糊理论相结合的方法,根据模式识别原理实现模拟电路故障的实时诊断。实验结果表明:该算法在网络收敛速度和识别精度上较传统的BP算法均有明显的改善。     

基于小波分解和RBF网络的三极管电路故障诊断

在分析现有三极管放大电路故障诊断算法不足的基础上,提出了一种基于模型的小波-RBF网络故障诊断算法。在PSPICE环境下建立三极管常见的故障模型,利用多层小波分解优异的时频特性提取故障特征参数,利用RBF强大的非线性分类能力和快速的收敛特性进行了典型共基极放大电路中三极管的软、硬故障诊断仿真。计算及仿真结果显示,这种故障诊断算法具有诊断速度快、诊断正确率高的特点。     

支持向量预选的凸壳顶点法

为减少参训样本数量,加快支持向量机在大规模数据集上的学习速度,提出一种基于凸壳顶点法的支持向量预选算法.该算法基于线性可分样本集凸壳顶点的集合必然是支持向量超集的事实,运用对偶原理将凸壳顶点的求解转化为判断线性规划是否有解,从而求出样本集的凸壳顶点.构造了非线性映射函数,并将该算法推广到非线性可分样本集.基于人工数据集和标准数据集的实验结果验证了算法的有效性.     

支持向量机的进化多核设计

为提高支持向量机分类精度,提出一种基于遗传程序设计的进化多核算法.算法中每个个体表示一个多核函数,并采用树形结构进行编码,增强了多核函数的非线性;初始种群由生长法产生,经过遗传操作后得到适合具体问题的进化多核函数.遗传程序设计的全局搜索性能使得算法设计不需要先验知识.与单核函数及其他多核函数的对比实验结果表明,进化多核...     

神经网络改进算法在超声波流量测量中的应用

由于液压系统中管路结构造成的紊流现象对传统超声波流量计的影响,文章在非充分发展流体的截面流速分布特点的基础上,提出采用多通道超声波测量方法获取流速信息,并将BP神经网络系统应用于流态识别和流量计算,通过对BP网络进行节点和阈值优化,提高了神经网络的识别精度;采用此方法不仅提高了超声波流量计对于非充分发展流体的检测能力,而且降低流量计在测量安装时对直管短长度的要求,增强了仪器的适应能力,具有广泛的工业应用前景。