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针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务. 相似文献
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针对暗原色先验算法在处理含有大面积明亮区域的有雾图像时,复原图像会产生严重色彩偏移的不足,提出了一种基于像素点的透射率修正方案.在分析暗原色先验去雾原理以及复原图像色彩偏移成因的基础上,对去雾模型进行推导,使用暗通道亮度与大气光数值接近度及像素通道间数值接近度作为明亮区域判定机制,得出更具普适性的透射率求取方法.明亮区域采用容差机制纠正错误估计的透射率,非明亮区域仍采用原透射率求取方式,并首次将改进算法应用到雪天模糊图像清晰化中.实验结果表明,改进算法使去雾图像清晰自然,可有效修正色彩失真. 相似文献
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神经网络在水质模型中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
将神经网络理论和算法应用于水环境评价中,基于RBF神经网络进行水质建模,应用国内河流的实测样本对模型进行训练和检验.该方法较之原有的水质数学模型以及其他全局逼近神经网络方法的结果更加精确,适用范围更广. 相似文献
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针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好. 相似文献
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定尺控制是钢板剪切线研究的一项重要内容.针对中厚板剪切生产线对板材定尺的要求,对剪切线位置控制方式进行了改进,设计了一种输出参考模糊控制器.该控制器以预定的响应轨迹作为位置输出的参考,以此轨迹上的点对应的值与设备实际输出值之间的误差进行驱动,使系统在减速阶段以理想的参考轨迹为参照,实现快速、无超调的准确停车以完成对剪切板材定尺的位置控制.仿真结果和试验结果证明该方法具有优良的控制特性和很强的鲁棒性,满足位置控制的要求. 相似文献
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为了提高卷钢自动定尺剪切的精度,提出一种模糊神经网络控制系统对卷钢剪的切线位置进行控制.控制系统采用模糊神经网络控制器和神经网络辨识控制器相结合的方式对神经网络的学习算法进行改进,通过对模糊神经网络进行训练学习,优化了网络的连接权值,从而能够很好地控制板材送料位置,使得板材在减速期以理想的减速曲线运行,实现准确停车进行剪切.仿真结果表明:该系统具有响应快、鲁棒性强、控制精度高、控制特性好等优点,能够满足剪切生产的要求. 相似文献
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最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别. 相似文献
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抛料垛板是中厚板剪切线最后一道工序,为了保证剪切自动生产线的效率并防止在垛板时损坏板材表面,提出了一种基于神经网络PID控制的抛料垛板系统.该控制系统采用智能控制中的神经网络和经典PID控制相结合的方式,实现抛料辊驱动电动机对九辊矫直送料电动机的位置跟踪,保证了抛料的高效性,在辅助隔板的作用下,有效防止了板面受损.通过分析和仿真实验表明,抛料垛板系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等优点,能够满足钢板剪切线高效优质剪切的生产需求. 相似文献
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模糊控制中隶属度函数的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果.本文针对传统的获取隶属度函数方法的不足,采用遗传算法对其进行优化,从而使经过优化所获得的隶属度函数更加合理,并将其应用在石膏纤维板厚度控制中.最后经过仿真比较研究,结果表明优化后的模糊控制器的控制品质具有较大的改善和提高. 相似文献