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为增强小波变换图像融合算法的实时性,提高视觉增强系统(EVS)可见光图像与红外图像实时融合的效率,提出了一种基于矩阵QR分解和小波变换的图像融合算法.该算法对原始图像的像素矩阵进行QR分解,再利用正交矩阵的性质,根据小波变换图像融合算法对QR分解得到的上三角矩阵进行分解融合,利用QR分解得到的正交矩阵逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能获得较好的实时性,同时保证较好的融合效果. 相似文献
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提出一种基于QR分解的小波域图像水印算法,是将水印信息矩阵做QR分解并嵌入到做离散小波变换后的载体图像的两个特殊的区域.首先将原始图像进行归一化处理后做离散小波变换,并计算出嵌入区域的嵌入强度;再将水印按照密钥进行置乱;然后再对置乱后的信息做正交分解,得到两个正交矩阵;分别将这两个正交矩阵使用加性规则自适应地嵌入到小波变换域的低频和对角方向上;最后小波逆变换得到含水印的图像.实验结果证明,本算法具有较好的鲁棒性、安全性和不可见性,特别是抗几何攻击效果尤其明显. 相似文献
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概括了小波神经网络的主要理论,将小波神经网络和混沌系统相结合,建立了一种混沌序列的生成模型,给出基于小波神经网络的混沌加密算法,最后对算法进行计算机仿真实验.结果表明小波神经网络具有更快的收敛速度和更准确的逼近能力,而基于小波神经网络的混沌加密算法具有很高的安全性. 相似文献
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蒋伟进 《计算机应用与软件》2003,20(2):48-51
针对传统的图像重构算法的不足,提出一种基于小波神经网络的图像重建快速学习算法,运用小波神经网络对图像重构进行了仿真研究,实验表明,对于不同的误差模型,小波神经网络采用不同的基函数可以很好地对非线性系统进行逼近,收敛速度快,近似精度高,而且网络规模也较小,计算量少,对计算机视觉和图像处理具有良好的应用价值。 相似文献
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采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对传统小波神经网络训练算法的不足,提出了自适应量子粒子优化算法——AQPSO,用于训练小波神经网络,优化网络参数,建立基于AQPSO算法优化的小波网络预测模型。实验结果表明,该模型对网络流量的短期预测是有效可行的,并具有良好的收敛性和稳定性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(6)
根据交通流量的非线性、时变性和复杂性等特点,提出基于混沌粒子群CPSO(Chaos Particle Swarm Optimization)优化小波神经网络WNN(Wavelet Neural Networks)的短时交通流预测。结合混沌的随机性和遍历性改进粒子群优化算法,改善粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。利用混沌粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,克服传统小波神经网络采用梯度下降法易陷入局部极值和引起振荡效应现象缺陷。仿真结果表明,混沌粒子群优化小波神经网络与粒子群优化小波神经网络和小波神经网络两种方法相比,其提高了收敛速度和预测精度。 相似文献
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基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合小波变换时频局部化特性和神经网络的优势,提出了一种基于神经网络和小波分析的血细胞识别算法.首先对血细胞信号进行小波分解,然后利用小波分解系数重构信号的能量,结合时域特征参数构造特征向量作为神经网络的输入,最后建立神经网络模型进行训练.通过实验分析了不同条件下的信号识别情况,并与传统的识别算法作了比较,结果表明算法具有较强的血细胞识别能力,与传统的识别算法相比,识别准确度更高. 相似文献
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针对封闭式气体绝缘开关装置由于生产、运输安装和运行环境等因素,引发的局部放电现象而造成的绝缘故障问题,提出了一种基于改进鲸鱼算法与小波神经网络结合的封闭式气体绝缘开关装置局部放电诊断方法。该方法利用灰度图谱与矩特征实现对局部放电信号的特征提取,基于矩特征值构建小波神经网络的输入样本集;然后使用改进鲸鱼算法对小波神经网络参数进行寻优,以解决神经网络存在的参数敏感问题;最后将优化好且训练完成的小波神经网络应用于绝缘开关装置局部放电诊断中。改进鲸鱼算法引入非线性收敛因子与自适应思想提升了算法的性能,对小波神经网络的超参数有较好的寻优效果。仿真结果表明,相比于通用参数配置的小波神经网络,改进诊断方法诊断精度提升了9.45%。 相似文献
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为提高小波网络对定制产品成本估算的精度,在分析小波网络和蚁群算法基本原理基础上,对蚁群算法进行了改进,提出了基于改进自适应蚁群算法的小波网络学习算法。在对定制产品进行成本估算的实例研究中,得出该方法的收敛速度和求解精度都要优于其它传统学习算法,说明该方法在训练小波网络时具有更好的学习能力和估算精度。 相似文献
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Due to the deficiencies of the training algorithms for available wavelet neural network used for structural health monitoring, a new hybrid hierarchy genetic algorithm was introduced by combining hierarchy genetic algorithm and least-square method to improve the learning procedure of wavelet neural network. The hybrid algorithm was able to determine the structure and parameters of the wavelet neural network simultaneously. In this algorithm, adaptive crossover and mutation probability were used to accelerate the genetic speed and avoid the occurrence of prematurity. The modal frequencies of a glass/epoxy laminates beam with varying assumed delamination sizes and locations were computed using finite element method and fed into the wavelet neural network to predict the delamination location and its extent. The simulation demonstrates that the wavelet neural network based on hybrid hierarchy genetic algorithm is robust, promising and converges very fast. 相似文献
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张坤 《计算机与数字工程》2010,38(3):176-178
文章提出一种基于小波神经网络的粮食产量预测模型。给出具体的网络学习算法,并结合算法对我国粮食产量进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快,预测精度高的特点。 相似文献
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马文静 《自动化技术与应用》2008,27(12):17-19
本文提出了一种基于遗传算法小波神经网络的变压器故障诊断方法。首先构造了基于Mexicohat小波的小波神经网络,其次利用遗传算法优化小波网络的参数,并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,最后通过实例证明了本方法的有效性和可行性。 相似文献
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通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。 相似文献
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为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值. 相似文献