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1.
2.
3.
梁久祯 《模式识别与人工智能》2006,19(3)
研究分段式过程神经网络模型及其学习算法.在过程神经元网络基础上提出分段式过程神经网络模型,并给出在已知和未知各阶段期望输出两种情况下的学习算法,目的是模拟分段目标规划和评判系统.最后给出大学生综合评价系统的应用实例,模拟仿真结果说明模型和算法是有效的. 相似文献
4.
研究变延迟缩放微分方程初值问题数值解稳定性,考察了求解此类问题的线性θ-方法稳定性,给出了θ-方法渐近稳定的充分条件为。 相似文献
5.
利用PCNN(Pulse Coupled Neural Network)在图像处理中的独特优势,提出了一种基于小波变换的PCNN多传感器图像融合方法。对源图像进行小波分解,得到不同尺度下的子带图像;在小波域中利用PCNN的同步脉冲激发特性,制定基于PCNN的融合规则;使用不同尺度下的小波系数的SF(Spatial Frequency)作为对应神经元的链接强度,经过PCNN点火得到源图像在小波域中的点火映射图;通过判决选择算子,选择点火次数多的小波系数作为对应的融合系数,进行区域一致性检验,获到最终的融合系数;对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法有效地综合源图像中的重要信息,得到更好视觉效果和更优量化指标的融合图像,在主客观评价上均优于小波、PCNN等方法。 相似文献
6.
以PVM系统为网络进行计算平台,选择合适的机群上的操作系统,建立了校园网分布式计算环境,介绍了PVM的计算模型、PVM系统在校园网上的实现过程及PVM应用程序的编制和编译链接方法等,从而解决了网络上并行计算的问题,利用局域网建立分布式计算环境,是我国科研和教育部门进行并进计算一的条有效的途径。 相似文献
7.
8.
提出了一种复杂背景下的快速实时车牌定位算法。车牌定位的实时性和精确性是车牌识别系统高效运行的保障。提出了一种整型特殊核并利用差分运算来实现车牌定位。在分析了混合高斯函数卷积的车牌定位方法上的基础上,针对二维高斯核计算复杂度较高的问题提出了改进,直接在获取的垂直边缘图上进行混合高斯卷积,重新提出了一种整型的特征核,并用差分的方法代替了卷积,即用少量的加法操作代替了卷积大量的浮点乘法操作。对比分析了两种不同方法的定位效果和时间复杂度。实验结果表明在保持定位精度不变的情况下运行效率有较大提高,达到了实时性的要求。 相似文献
9.
针对光照对人脸特征提取的影响,提出了一种基于多尺度Curvelet变换的自适应局部熵的光照鲁棒性人脸特征提取方法。采用特殊局部对比增强算法对光照不均衡图像进行光照补偿,同时使图像局部特征显著;通过对增强后的图像进行Curvelet多尺度分解,得到的分解系数进行分块求熵从而构成候选特征向量;通过特征鉴别能力分析和评估,对候选特征值进行最优选择。在ORL,Yale,YaleB,AR四个人脸数据库中的实验结果表明,该方法与传统的PCA,LDA方法相比,避免小样本和特征分解问题,同时具有环境适应性和抗光照影响的特点。 相似文献
10.
提出了一种基于FPGA的织物疵点检测系统的实现方案,设计在充分利用FPGA的并行体系架构和丰富的块存储资源的情况下引入KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)特征点检测算法对织物疵点进行实时检测,以灵活的硬件可编程来满足KLT检测算法的调整以适应不同的检测要求。经验证,系统可以在实际的应用中准确地检测出织物上的疵点,且检测灵活方便。 相似文献