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混沌在Hopfield联想记忆网络中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
将混沌应用到Hofield联想记忆网络中,利用混沌的遍历性和随机性等独特的性质,可以使待联想模式跳出伪模式的吸引域,而到达存储模式的吸引域内,从而解决了Hopfield网络在噪信比较高的情况下,联想成功率较低的问题。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对牛顿插值算法信息利用率不高的缺点,提出了一种改进的单帧图像超分辨率算法。利用源图像中的像素点信息,同时从多个方向计算牛顿插值结果,并根据源图像中各像素点的相关性通过融合计算获得超分辨率图像的插值结果。该方法既提高了源图像中信息的利用率,又减小了插值误差的累积。仿真实验结果表明,利用改进方法所获得的超分辨率图像更细腻清晰,尤其图像边缘区域所包含的大量细节信息可得到有效恢复。改进算法所获得的超分辨率图像的峰值信噪比、均方误差以及视觉信息保真度等评价指标均优于传统方法。 相似文献
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为了提高积分投影方法对人眼定位的准确性和适用范围,提出了一种在极坐标系下对边缘强度信息进行积分投影的改进方法。基于肤色特征确定出人脸区域,采用Kirsch算子建立边缘强度信息图像,对不同极角方向进行积分投影,确定出人眼角度方向,对人眼所在角度方向的边缘强度进行微分累加运算确定出人眼的极径,从而实现人眼的极坐标定位。实验结果表明,该方法能够有效地提高各种姿态人脸图像中人眼定位的准确性,尤其对于旋转人脸图像的人眼定位,该算法具有良好的鲁棒性。 相似文献
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文章提出一种多人脸图像中人脸检测与定位方法,将图像从RGB色彩空间转换到YCrCb色彩空间中,根据肤色点在CrCb空间中的分布情况进行肤色点检测,并滤除肤色检测后的孤立噪声,利用势函数方法获得人脸候选区域。然后,根据人脸的结构特征对候选区域进行人脸区域的判别和定位,最终实现图像中多人脸的检测功能,并通过仿真实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于卡尔曼滤波的风速序列短期预测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了卡尔曼滤波在风速序列预测分析中的应用机理,构造了用于风速序列预测分析的迟滞神经网络,并采用卡尔曼滤波方法将其与ARMA模型相融合,实现了风速序列的混合预测。通过修改激励函数的方式将迟滞特性引入神经网络,网络的权值采用梯度寻优的方式确定,迟滞参数利用遗传算法进行确定。系统的状态方程采用ARMA模型建立,将迟滞神经网络对风速序列的预测结果作为测量方程的测量值。混合预测方法能减小单一预测机制造成的同一性质误差的累积。仿真实验结果表明,迟滞神经网络的预测性能优于传统BP神经网络,而混合预测方法的预测性能优于单一预测方法。 相似文献
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一种用于求解TSP问题的混沌优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对TSP问题,提出了一种用于解决组合优化问题的混沌优化算法。在寻优过程中,对解矩阵不断进行“交换”和“移位”两种操作,利用混沌搜索方法确定所进行操作的矩阵位置。仿真结果表明,该方法的搜索效率要明显高于其他的优化方法。同时,寻优结果对参数的变化不很敏感。 相似文献
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为提高跟踪方法对背景信息、光照变化的抗干扰能力,提出融合分数阶微分边缘特征信息的改进跟踪方法。将R-L分数阶微分边缘检测算子与Laplacian边缘检测算子进行融合,构造出对高、中频信息提升,而对低频信息能够非线性保留的混合边缘检测算子,并利用其实现目标模板及场景图像的边缘特征信息检测。基于目标色度特征和边缘特征两种直方图模型,分别建立场景图像的反向概率投影值,根据背景信息的动态变化,以抑制背景干扰信息为目的,建立自适应融合的反向概率投影图,提高算法对不确定环境变化信息的鲁棒性。实验结果表明,混合边缘检测算子能够提高边缘图像的信噪比,改善边缘提取的效果。边缘、色度特征信息自适应融合的跟踪方法单帧跟踪时间小于20 ms,满足实时性要求。该方法能够在光照变化明显和与目标颜色相似背景等情况下有效实现目标识别与跟踪功能。 相似文献