基于共生矩阵纹理特征提取的改进算法

深入研究灰度共生矩阵及其改进算法,针对其计算量大、耗时等问题,提出一种基于灰度共生混合结构和离散傅立叶变换的方法来实现纹理特征的提取.对傅立叶变换后的频谱图进行分块计算,以此降低计算时的灰度级,再采用正规化的方式减少特征的分布范围,并利用灰度共生混合结构算法计算一个5维的特征向量来描述图像的纹理.实验结果表明,改进后的...     

纹理图像识别中的旋转不变性分析

在对纹理图像进行分类识别过程中,许多具有相同纹理特性的不同图像经常在方向上呈现多样性。这些图像应该被归为一类。针对这一问题,有许多方法可以得到旋转不变性特征,例如：几何矩,正交矩,灰度共生矩阵等,然而,前两种方法计算量很大,第三种方法效果也不令人满意。提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵的方法来得到旋转不变特征量,并且提出了一种快速计算灰度-梯度共生矩阵的算法。实验表明利用灰度-梯度共生矩阵的方法得到旋转不变量的方法非常有效,快速计算灰度-梯度共生矩阵的算法也大大减小了计算量。     

基于核共生矩阵的均值移动跟踪算法

以核颜色直方图为跟踪特征的均值移动算法易受环境光照、视角和摄像机参数等因素的影响。根据灰度共生矩阵的思想构造了核共生矩阵来描述目标模型和候选目标,并在此基础上提出了一种基于核共生矩阵的均值移动跟踪算法。在算法的实现过程中做了一些改进工作：构造核共生矩阵时对相反方向上的像素加以区分,从而更好地刻画目标的不对称特性;将目标模型和候选目标的核共生矩阵规整到同一常数以提高计算精度;对各像素权值的计算公式进行修正以提高算法速度。光照较暗,照度变化和存在部分遮挡等条件下的真实场景实验结果表明,该算法在这些情况下仍能有效地跟踪目标。     

基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类

共生矩阵是描述纹理特征的一种常用方法.首先提出一种新的特征提取算法——多分辨共生矩阵.多分辨共生矩阵是通过同时在非下采样小波变换的逼近子带和细节子带上提取共生矩阵来实现的,能够有机整合传统小波的多分辨特性和频谱信息,以及空域灰度共生矩阵的纹理结构信息.其次,分析了多分辨共生矩阵、灰度共生矩阵以及小波能量特征的物理意义,...     

邻域规模对共生进化算法搜索性能的影响

共生进化算法求解复杂组合问题时表现了良好的性能,其选择邻域实现局部进化。对于复杂的的柔性作业调度组合问题,作业调度结果的好坏首先依赖流程设计的质量。以共生进化算法求解复杂柔性作业调度为例,测试不同邻域规模对共生进化算法搜索性能的影响。仿真结果表明,局部进化邻域规模的大小对共生进化算法在平均求解质量及对最优解的逼近能力两个方面均没有显著影响,过大的局部进化邻域会增加算法中排序操作计算量。     

基于自适应共生矩阵选择的目标跟踪方法

针对单一固定特征无法适应目标及其背景变化的情况,提出了一种基于HSV颜色空间的共生矩阵的自适应特征选择的方法。首先将图像转换为HSV颜色空间,在每个颜色通道内对目标及其背景区域计算不同参数的共生矩阵,选择其中差异最大的前4个共生矩阵作为目标特征模型,通过比率对数矩阵计算的反向投影图,采样均值平移算法跟踪目标。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于多邻域空间分布的图像检索

由于灰度共生矩阵及其改进算法存在计算复杂、且对于纹理分布信息缺乏计算以及忽略了图像相关特性等缺点,导致对于图像纹理的有效信息缺乏很好的描述,为此提出了一种新的纹理特征用于图像检索.该算法首先结合图像中像素的统计信息,针对不同的邻域范围提取图像的邻域相关矩阵,然后在此基础上构造多邻域空间分布特征用于图像检索.分析表明,该算法所提取的纹理特征计算量小,复杂度低,并且由于将纹理的结构特征和统计特征有效地结合起来,所以对图像的空间纹理分布特征可以较好地描述.为了证明新算法所提取纹理特征的有效性,将其用于图像检索实验.实验结果表明,新算法在检索精度上相比其他算法具有较大的提高.     

多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法求解精度不高和收敛速度慢等缺点, 提出一种多子群的共生非均匀高斯变异樽海鞘群算法. 根据不同适应度值将樽海鞘链群分为三个子种群, 各个子种群分别进行领导者位置更新、追随者共生策略和链尾者非均匀高斯变异等操作. 使用统计分析、收敛速度分析、Wilcoxon检验、经典基准函数和CEC 2014函数的标准差来评估改进樽海鞘群算法的效率. 结果表明, 改进算法具有更好的寻优精度和收敛速度. 尤其在求解高维和多峰测试函数上, 改进算法拥有更好性能.     

基于灰度共生矩阵特征图像的织物疵点检测方法

提出一种由灰度共生矩阵生成相应特征图像的算法,进行了图像分割和织物疵点检测。先将织物疵点图像进行灰度级量化至16级,再提取0°,45°,90°,135°四个方向上的灰度共生矩阵,通过计算灰度共生矩阵中的熵、相关性、对比度、差异性、逆差矩共五种特征值并生成相应的特征图像,对常见的5种织物疵点进行了分割检测实验。实验结果证明基于灰度共生矩阵生成特征图像的检测算法是一种检测效果良好的疵点检测方法 。     

SUSAN边缘响应值灰度化转共生矩阵检索

SUSAN初始边缘响应矩阵元素值对应USAN中像素点总数,该统计值与响应矩阵元素分布均体现图像特征。若将该统计值视为灰度值,则响应矩阵中的元素分布特征可以视为灰度矩阵中的纹理特征。提出SUSAN边缘响应值灰度化转共生矩阵检索算法,即先计算图像的SUSAN边缘响应矩阵,再按映射规则转换为灰度矩阵,然后计算灰度共生矩阵及其各特征描述子,最后进行特征检索。实验显示,该算法的查全率与查准率在检索结果数量达到某临界点之后较为满意,且体现一定的仿射变换、亮度变化等不变性与抗噪鲁棒性。     

考虑经济性和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流计算

为探究含电子电力变压器的电力系统最优潮流问题,在分析电子电力变压器简化模型、最优潮流的控制变量以及约束条件的基础上,建立了综合考虑经济因素和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流模型。模型中将减少发电成本和提高负荷裕度指标作为目标函数,考虑了电子电力变压器灵活的有功无功调节能力、有载调压变压器的电压调节能力、可调度负荷及可调无功电源的有功无功调节能力,提出使用基于遗传算法和内点算法的混合算法对最优潮流模型进行求解,算法的主要思想是以遗传算法为框架,对离散变量进行优化,在遗传算法的每一次迭代过程中,采用内点算法对每个体进行连续变量的优化和适应度评估。基于IEEE-14节点算例,分别进行了基于混合算法和基于内点法的最优潮流计算,计算结果验证了文章所提模型的合理性和算法的有效性。     

一种开环自动电平控制系统的研究

针对分频器输出信号功率对输入信号功率不敏感的特性,提出了一种简单实用的开环式自动电平控制系统。该系统的电路由一个以10 dB为步进的衰减器和一个以1 dB为步进的可变增益放大器级联而成,其实现算法主要由前期建表与功率控制算法组成,而功率控制算法主要由双线性插值算法和直接赋值算法组成。通过实验对设计的电路及算法进行了验证,当输入信号功率范围为0~+10 dBm时,系统输出功率范围为-30~+10 dBm,步进为1 dB,功率误差为±2 dB。     

ECC抗功率分析攻击的等功耗编码算法

可以抵抗功率分析攻击的椭圆曲线密码算法往往效率较低。针对该问题,将等功耗编码的思想应用到椭圆曲线密码标量乘法运算过程中,通过消除标量乘运算中的功耗差异,掩盖相关密钥信息,达到抵抗功率分析攻击的目的。理论分析结果表明,与二元法抗功耗攻击算法和NAF窗口法抗功耗攻击算法相比,改进算法的执行效率较高。     

三点比较法在风力发电系统中的应用

由于风的随机性,充分利用风能是风力发电系统的本质要求,在研究了各种MPPT算法的基础上,提出将三点比较法应用于风力发电系统,介绍了风力机运行特性和最大功率点跟踪(MPPT)的原理,分析三点比较控制算法在应用到风力发电系统中的缺点和不足,并在此基础上提出了改进型的三点比较法.采用Matlab软件进行仿真实验,仿真结果表明改进型三点比较法具有良好的收敛性和抗干扰性,同时证明了改进型的三点比较法的正确性和可行性.     

无线蜂窝系统功率控制算法

A novel distributed power control algorithm based on interference estimation is presented for wireless cellular system. A classical result of stochastic approximation is applied in this scheme. The power control algorithm is converted to seeking for the zero point problem of a certain function. In this distributed power algorithm, each user iteratively updates its power level by estimating the interference. It does not require any knowledge of the channel gains or state information of other users. Hence, the proposed algorithm is robust. It is proved that the algorithm converges to the optimal solution by stochastic approximation approach.     

一种基于遗传算法的电力系统无功优化规划

遗传算法是一种基于自然选择规律的优化方法。文章针对电力系统长期存在的无功优化问题,提出了基于遗传算法的无功优化规划算法。该方法弥补了以往无功补偿规划没有考虑系统最小负荷方式和事故情况下无功补偿要求、以及不同年份下由于负荷变化对补偿有不同要求的缺陷。计算结果表明该算法合理、有效。     

基于遗传算法的低功耗有限状态机状态分配

提出一种通过状态分配来实现有限状态机的功耗和面积同时优化的方法．在分析现有成本函数的基础上，提出了一个新的成本函数，并利用遗传算法能进行多目标优化的能力来实现功耗和面积的同时优化．该算法用C语言实现，并对17个MCNC有限状态机标准电路进行测试．测试结果表明，与已有的功耗优化算法相比，文中算法在功耗和面积方面有一定的优势．     

基于不同发射功率的室内定位算法优化

在无线传感网络室内定位中,节点的发射功率不同会降低基于对数-正态模型的定位算法的定位精度。针对这一问题,基于真实室内环境下RSSI值的变化,提出了一种基于不同发射功率的室内定位优化算法。该算法通过确定最小动态区域,对RSSI测距方法进行优化,降低不同发射功率带来影响。仿真和实验结果证明,提出的新算法在参与定位的信标节点发射功率不一致的情况下,达到了信标节点发射功率一致情况下的定位精度。     

一种基于遗传算法的智能电网调度方法

随着智慧电网的发展,调度控制系统中的数据规模和种类呈指数型上升并且处理复杂度较高。为了更好地进行电力调度,给予电力系统相应的决策支持和更好地为客户服务,满足用户在不同时段的电力需求,本文基于遗传算法提出一种多种类型可控电器的G-DSM算法,将负荷调度问题定义为成本最小化问题,并用遗传算法求解;结合从用户侧获取的电力大数据对用户的电力需求进行规划,降低了用户的花销以及峰值电力负荷,从而避免电力资源的浪费,提高了电网的工作效率。实验结果表明,该算法具有较好的可行性,并在实际操作中易于实现。     

自适应变步长最大风能捕获算法

风能具有随机性、不稳定性的特点,为了提高风力发电系统中风能的利用效率,在比较各种最大风能捕获算法的基础上,分析了爬山搜索法和叶尖速比法的不足,提出了自适应变步长搜索算法来捕获最大风能.通过改进爬山搜索法的变步长策略,明显加快了搜索速度,通过引入初始估计叶尖速比值,大大缩小了搜索范围.该算法不需要实时检测准确风速,不依赖风力机最佳功率曲线,有效地降低了成本,提高风力发电的效率.文中重点分析了算法的自适应性和变步长策略,仿真结果表明,该算法能够使风力机更快速到达最大功率点,动态响应快,收敛性好.