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基于Contourlet域HMT模型的多尺度图像分割 总被引:8,自引:5,他引:8
基于Contourlet系数分布统计特性,结合隐马尔可夫树(HMT)模型和贝叶斯准则提出一种新的图像分割算法.为了更有效保持Contourlet域不同尺度间的信息,提出一种新的加权邻域背景模型,给出了基于高斯混合模型的象素级分割算法和基于新的背景模型的多尺度融合算法.分别选择合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域HMTseg方法进行比较以说明算法的有效性.对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数.实验结果表明本文方法不但在边缘信息和方向信息保持上有明显改进,而且错分概率明显降低,对真实图像得到了理想的分割效果. 相似文献
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针对电网企业项目管理各阶段多系统并行而导致的缺乏统一数据源头、统一规范信息标准、共性服务统一支撑平台,以及“烟囱式”系统架构造成的资源和信息“孤岛”,无法有效支撑项目决策等问题,利用区块链、大数据、异构云和分布式消息队列等技术,提出了面向电网企业项目管理的智能化系统架构。首先对整体架构的异构云平台、数据中台、项目管理中台、多形态应用等五部分进行了分析;然后,从业务架构、数据架构、技术架构与部署架构角度,对智能化系统核心架构进行了设计;最后,以国网项目中台储备中心为例,对所提智能化系统架构进行了具体实现。该架构能够推动电网企业由流程驱动向数据驱动不断转变,为未来项目管理模式的优化提供参考与依据。 相似文献
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一种量化正交免疫克隆粒子群数值优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决粒子群算法收敛速度慢和早熟收敛等问题,根据生物免疫系统理论中的克隆选择学说,提出一种量化正交免疫克隆粒子群算法.给出正交子空间分割算法,并采用正交交叉策略来增强子代个体解分布的均匀性.为避免个体邻域内最优解的丢失,提出一种自学习算子,并证明该算法的全局收敛性.实验中对标准测试函数进行20~1 000维的测试,分别与5种算法进行比较,并给出算法参数对计算复杂度的影响.结果表明,本文方法有效克服早熟收敛,并且在保持种群多样性的同时提高收敛速度. 相似文献
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电力体制改革新形势以及电网发展的新阶段,要求电网企业加强电网的精准化投资。面对电网投资项目资金需求不断加大而资金总额有限的情况,需要对电网项目进行多目标组合优选以实现综合效益最大化。为此以配电网项目为研究对象,提出一种基于改进的第二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm 2,NSGA2)的项目多目标组合优选方法。基于灰色预测方法计算总投资情况,从安全性、经济性、紧迫程度3个属性构建配电网项目综合评价体系,对项目进行综合评价;设定多个目标函数及约束条件,通过网格搜索改进NSGA2算法进行项目组合优选,使算法具有更强的全局搜索能力和收敛能力,实现满足多目标的项目组合优选;最后通过算例分析,验证上述多目标项目组合优选方法的有效性及可操作性,对提高配电网精准投资管理水平具有指导意义。 相似文献
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针对小波域隐马尔可夫树融合速度较慢、方向信息少的缺点,提出了一种图像融合新算法.首先将待融合图像进行Contourlet分解得到低频系数和高频方向系数,低频系数采用模极小值的规则融合,高频方向系数经过Contourlet域隐马尔可夫树训练后求得边缘概率密度函数,与原系数相乘得到新的方向系数,然后采用局部内积的规则对高频系数融合.对融合后的系数进行逆Contourlet变换,从而得到融合后的图像.由于Contourlet域隐马尔可夫树模型在细尺度方面能够跨越几个相邻的方向子带,方向子带间具有与尺度相似的统计模式,因此该算法不仅能提高建模精度,而且能降低运算的复杂度(减少了参数数目).仿真实验表明,相比Contourlet和小波域同类算法,这种算法能够得到更加清晰光滑的融合图像;标准差、平均梯度、平均交叉熵等统计指标均比小波域隐马尔可夫树有显著改善,训练速度提高了17倍左右,且能够快速融合采用小波域隐马尔可夫树算法比较困难的图像. 相似文献
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根据Kennedy和Eberhart提出的二进制粒子群算法,基于抗体克隆选择理论提出一种求解合取范式可满足问题的粒子群算法——正交免疫克隆粒子群算法.该算法将合取范式可满足问题转换为求解目标函数最小值的优化问题,为提高收敛速度,根据子句的先验知识计算出个体的初始指派概率对种群进行初始化.为了避免算法早熟收敛,提高粒子群个体解分布的均匀性,将离散正交交叉算子用于免疫基因操作中,并给出适应于求解合取范式可满足问题的免疫粒子群进化算子.实验采用标准SATLIB库中变量个数从20~250的3700个不同规模的标准合取范式可满足问题对正交免疫克隆粒子群算法的性能作了全面的测试,并与标准粒子群算法和免疫克隆选择算法进行了比较.结果表明,正交免疫克隆粒子群算法的成功率在3个算法中最高,运行时间和评价次数最少. 相似文献
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基于免疫克隆选择算法的图像分割 总被引:10,自引:0,他引:10
图像分割是图像处理领域中不可缺少的一个分支。该文基于阈值分割方法,将免疫克隆选择优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。详细叙述了算法机理,并对算法复杂度进行了理论分析以及实验数据比较。在仿真实验中,将遗传算法和免疫克隆选择算法分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将函数评价次数作为算法复杂度的评价指标。该文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且在同样的种群规模下能够以较少的迭代代数和较低的函数评价次数得到最优阈值。仿真结果表明,该方法应用在图像分割中是可行的、有效的。 相似文献
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