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为了提高工件表面粗糙度预测的准确性,针对振动信号特征识别和表面粗糙度预测建模时多个参数难以同步优化和人工经验调优误差较大的问题,提出基于遗传算法(GA)的信号特征识别和表面粗糙度预测的优化算法. 对采集的6061铝合金铣削振动信号进行小波包变换(WPT)和多个特征提取,利用GA优化WPT母小波和特征向量;将信号特征向量和表面粗糙度分别作为极限学习机(ELM)的输入和输出,对预测模型训练的同时,利用GA优化ELM隐含层的神经元个数;对训练好的预测模型进行测试. 实验结果表明,通过GA对振动信号识别和表面粗糙度预测的3类参数同步优化,获得了最佳的信号特征和较高的表面粗糙度预测精度,节省了建模分析计算成本. 相似文献
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为了使图像边缘检测算法的抗噪声能力更强,能检测到更加丰富的边缘信息,在多尺度形态学边缘检测算法的基础上,提出一种抗噪的多尺度形态学边缘检测算法。一方面,用小波变换法替代常用的加权平均法来融合各尺度下获取的边缘图像,对小波分解后得到的低频系数和高频系数分别采取不同的融合策略,从而有效地保留边缘的细节信息,使得融合后获得的图像清晰且细节丰富。另一方面,在用不同尺度的结构元素检测图像边缘时都采用抗噪的检测算法,因此,该算法具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明,该算法既能有效地降低噪声对检测结果的影响,又能获得较理想的边缘图像。 相似文献
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基于非均匀光照下文本图像二值化改进算法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统局部阈值算法分割非均匀光照图像效果不佳,且计算时间较长的问题,提出了一种基于局部均值的图像二值化改进算法。该算法首先使用积分图像的快速算法计算出局部均值,再将计算出的局部均值代入改进的阈值模型算法中,最终完成分割,从而进一步改善了在非均匀光照下的图像分割效果。对比实验结果表明,改进的二值化算法大大提高了运算效率,增强了图像分割效果,在视觉效果和处理时间2个方面都优于Niblack算法、Sauvola算法、Bernsen算法以及基于局部对比度和均值的算法。 相似文献
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苹果籽、南瓜籽饲料脂肪酸组成与团头鲂鱼体脂肪酸组成相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以团头鲂为研究对象,研究了苹果籽和2种南瓜籽(白色南瓜籽和黑色南瓜籽)作为饲料油源对团头鲂全鱼、肌肉、肠脂和肝胰脏脂肪酸组成的影响.结果表明:全鱼、肌肉、肠脂、肝胰脏与对应饲料的脂肪酸相关系数随油脂添加水平的升高而升高;鱼体脂肪酸组成受饲料影响程度由大到小依次为肠脂、肌肉、全鱼、肝胰脏;团头鲂可以将饲料脂肪中的亚油酸和亚麻酸合成n-6系列、n-3系A高不饱和脂肪酸,但团头鲂转化n-3系列的脂肪酸较弱,同时C22:6n-3(DHA)比C20:5n-3(EPA)对团头鲂生长更为重要. 相似文献
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