基于特征选择和聚类的分类算法

针对目前特征选择算法应用于数据分类精度不理想的问题, 提出一种基于最大相关最小冗余的特征选择算法, 该算法结合特征选择算法和聚类分析算法对特征进行处理, 将分类中冗余的特征去除. 利用支持向量机对一组心脏病患者实际测量得到的数据进行分类实验, 实验结果表明, 该方法可有效筛选影响分类的特征, 进而提高分类准确率.     

可测距,测速的安全行车报警系统

介绍一种采用具有光电位置敏感器件的定位传感器自动测量系统，可向司机显示机动车辆距障碍物的距离和相对速度，在危险情况下自动报警的安全行车报警系统的工作原理和基本结构。     

基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用

为了消除大气湍流对图像的影响, 提高图像质量, 结合稀疏表示理论, 采用字典学习的算法处理大气湍流退化图像。将DCT 过完备字典、K-svd 全局字典和自适应字典的算法应用于图像去噪过程, 并与维纳滤波算法进行比较。结果表明, 该算法能较好地滤除大气湍流退化图像的噪声, 提高图像的峰值信噪比。仿真实验验证了稀疏表示在处理大气湍流退化图像的可行性, 对比传统算法具有更好的去噪性能。     

机械零件表面粗糙度量的一种新方法

本文讨论采用反射光谱法定量、快速测量机械加工零件表面粗糙度的测量原理、电咱的原理结构、基本电路的配置及测量误差与克服方法。     

基于实数傅里叶变换的数字水印算法研究

提出一种基于实数傅里叶变换的数字水印新算法,利用Arnold变换将水印图像置乱,再将置乱后的二值水印嵌入到实数傅里叶变换域的相位中。实验结果表明,该算法具有良好的不可见性,对JPEG压缩、加噪等常见攻击具有鲁棒性。     

基于DV—Hop的免测距WSN定位算法研究

提出了改进DV—Hop算法,通过限制跳数实现局部范围内的定位信息提取,同时调整平均每跳距离并对其进行加权实现校正,以此提高定位精度。理论分析及仿真结果表明,该算法能够减少节点间通信量,降低通信成本,提高定位精度。     

基于联合不变矩形状特征的商标图像检索

针对商标图像结构越来越复杂的特点,提出了一种基于联合不变矩形状特征的商标图像检索方法。首先利用最佳阈值分割和形态学腐蚀运算的轮廓提取进行精确边缘检测;然后计算16个联合不变矩组成图像的特征向量;最后对特征向量高斯归一化,用欧氏距离度量图像间的相似性,构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,所构建的系统具有实用意义。     

改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

针对拥有庞大数据量的全息图再现像质量不理想的问题, 提出一种针对粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)中学习因子和惯性权值进行动态调整的方法, 将改进后的算法与反向传播(BP: Back Propagation)神经网络相融合形成改进型粒子群优化BP 神经网络(MPSO-BP: Modified Particle Swarm Optimizing
BP Neural Network)并用于全息图压缩。通过与BP 神经网络和粒子群优化BP 神经网络(PSO-BP: Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)压缩算法进行对比, 证明了该网络压缩算法在保持较好的压缩效率时得到的全息图再现像质量更好。