理想调节网络与电力负荷聚类特征

讨论了理想调节网络对三相电力负荷中的无功与三相不平衡进行完全调节的基本原理,给出了应用理想调节电纳与模糊c均值聚类算法提取负荷聚类特征的方法,聚类特征可用于用户电力调节系统的优化设计。工程实例表明了该方法的正确性与有效性。     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区，感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通常存在的严重过分割现象，而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分水岭变换，使边缘定位更准确；其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则，有效抑制过分割现象，同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效，能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果，边缘定位精确度较高。     

基于电磁变换的电网谐波检测

通过对虚拟三相电机中合成磁势的理论推导,给出一种基于合成综合矢量特性实现的电网谐波检测新方法。该方法可以解决非正弦三相不平衡系统中电压和电流谐波分量和检测问题。理论推导与计算机仿真结果证明了新的有效性与正确性。     

基于构图规则的图像美学优化

随着数码相机和智能手机的普及,数字图像的获取越来越便捷.然而普通用户由于缺少专业摄影知识,拍摄的照片往往难以获得满意的效果.为此,文中提出了一种综合考虑图像主体与背景构图规则的图像自动美学优化方法,根据三分法则和视觉平衡法则,采用主体提取、区域分隔线检测、基于样例的图像修复方法、细缝裁减法、主体重置等方法,通过图像主体位置、大小及背景区域划分的调整对图像进行美化.实验结果表明,此方法能够在保护图像中的视觉不产生形变且保持图像信息不丢失的基础上,实现图像的构图美化.     

基于多层次深度卷积神经网络的图像情感分类

由于图像的复杂性和人类情感的主观性,图像情感分类是一项非常具有挑战性的任务.针对深度学习方法没有充分考虑图像先验信息的问题,提出一个新的多层次深度卷积神经网络框架.该框架综合考虑全局和局部视角,引入显著主体、颜色和局部等先验信息,从多个层次学习图像的情感表达.实验结果表明,在公开的大数量级和小数量级情感图库上,该框架的分类准确率均高于现有的图像情感分类方法,其平均分类准确率比最优方法提高了2.8%,特别在情感类别"厌恶"上提高了15%.     

卫星热红外临震异常成因机理的初步试验和认识

三年多的预报效果显示：用卫星工外辐射图象进行地震临震预报，是一种行之有效的新方法。本文通过资料分析和模拟试验初步验证；临震时，地下逸出的CO2、CH4、H2O汽等气体成分和速率增加,在太阳辐下这些气体的温室效应作用，是引起红外辐射临震异常的重要原因。     

利用相似度分割特征集的混合核构造方法

核函数作为样本相似性的衡量尺度是影响支持向量机分类效果的重要因素。为了使相似性衡量尺度与样本特征的分布特点相适应,提出利用相似度分割特征集的混合核函数构造方法。通过研究每维特征在不同相似性函数下的区分能力,将特征集分割成相应的特征子集,并根据特征子集在分类中的重要性程度,对相应的样本相似度矩阵进行线性加权,得到最终的分类结果。实验结果表明,文中提出的混合核可以同时具有多种不同特性核函数的优点,改善了支持向量机分类器性能。     

基于医学图像ROI形状估计的改进SPIHT算法

为提高医学图像的传输质量和编码效率，提出了一种新的位平面提升方法和基于感兴趣区域（ROI）形状估计的改进分层树集合分割排序（SPIHT）算法．位平面提升时，采用交错提升方法，在不需传输掩模的情况下实现感兴趣区域与背景的相对质量可调；对提升后的位平面，通过传输ROI外接规则形状的几何参数，根据估计的掩模信息超前判定零树，节省图像比特数．实验结果表明，在相同的截断码流下，相比SPIHT算法，改进的算法无论是ROI还是整幅图像都有更好的图像质量，且码率越低效果越明显．     

模糊神经网络在电网综合补偿器设计中的应用

根据电网综合补偿器多输入多输出(MIMO)及非线性的特点, 提出了一种基于模糊神经网络的设计方法, 并首次采用该方法对电网综合补偿器的控制规则和设备参数进行了设计. 实验结果证明了电网综合补偿器的可行性和模糊神经网络设计方法的有效性.     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通 常存在的严重过分割现象,而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分 水岭变换,使边缘定位更准确;其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则,有效抑制过分割现象, 同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果, 边缘定位精确度较高。