非线性动态模型中均值代替预测值的一种算法

针对一类特殊的非线性贝叶斯动态模型提出了一种新的递推算法,将均值代入状态方程,得到一个递推公式,不是把方程线性化,达到简化计算的目的．并给出其应用条件和递推计算程序．     

快速二步交叉非局部的图像混合噪声滤波器

真实的自然图像常被各类图像噪声污染,而传统去噪方法普遍只针对一种噪声类型设计,因此在处理混合噪声时往往去噪效果不佳.针对这一问题,提出一种快速二步交叉非局部混合滤波算法.该滤波包括二步交叉滤波部分与整体滤波部分,在二步交叉滤波部分,首先找到像素灰度的极值点进行定位,并使用非局部中值滤波对极值点进行简单的去除椒盐噪声,求出图像的差值积分图,最后使用改进的加速非均值滤波进一步去除噪声.在整体滤波部分,使用非局部中值滤波整体去除噪声.实验结果表明,所提算法在高强度的混合噪声污染情况下,修复的图像获得了更高的测量指标和更加理想的视觉效果.     

光纤陀螺漂移误差的T-S模糊建模补偿算法

基于G-K聚类算法辨识T-S模糊模型前件参数理论,并采用最小二乘法辨识T-S模糊模型后件参数的误差模型,研究了一种光纤陀螺温度漂移误差的非线性补偿算法。在建立该模型的基础上对光纤陀螺零位输出进行了补偿,计算结果表明采用该种方法能够在不完全了解陀螺误差机理的情况下对其进行有效的补偿。其绝对误差与未补偿相比较降低了99%,同线性拟合补偿相比降低了96%和神经网络补偿比较降低了10%,其误差方差分别减少99%,98%,20%。     

基于离散余弦变换语音水印算法的研究和实现

作为信息隐藏技术中的数字水印技术是信息时代的一个热门研究课题,语音水印技术由于受到人听觉特性的限制,使得传统数字水印技术在实现上有一定难度.提出并实现了一种基于均值量化的DCT域语音水印算法,将置乱技术、均值量化技术引入传统的DCT域语音水印算法中,有效提高了语音水印系统的透明性、安全性及鲁棒性.     

膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类方法及应用

将未确知测度理论应用于膨胀土的分类问题中,建立膨胀土胀缩等级分类的未确知均值聚类分析模型;选用粘粒含量、粉粒含量、液限、塑限及塑性指数作为未确知均值聚类分析模型的判别指标;以膨胀土的15组实测数据建立各评判指标的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示分类中心;根据信息熵理论计算各评判指标的权重,用置信度识别准则进行评判;用建立的模型对15组实测数据逐一进行检验,正确率为100%.将建立的模型对待分类的8个样本进行测试,并与实测结果进行比较.研究结果表明:预测等级与实际结果较吻合,比较客观地反映了膨胀土分类的复杂状况.     

用遗传算法C-均值聚类分割医学彩色图像

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤 .经典的C -均值聚类算法 (CMA)是将图像分割成C类的常用方法 ,但依赖于初始聚类中心的选择 .该算法通常得到的是局部最优解而非全局最优解 .遗传算法是一类全局优化搜索算法 .通过将遗传算法 (GA)与CMA相结合 ,对医学彩色图像直接按红绿蓝 (RGB)三色空间进行聚类 ,用遗传算法搜索全局最优解 ,有效地避免了C -均值聚类算法收敛到局部最优的问题 ,并在此基础上实现了对医学病理彩色图像的分割和对象提取 ,得到了比较满意的效果     

回采工作面瓦斯涌出量的熵权均值属性测度模型及其应用

基于未确知测度理论,建立回采工作面瓦斯涌出量的均值属性测度聚类预测模型.模型以样本均值为聚类中心,以熵权确定评价指标测度的权重,通过计算样本熵权综合测度与所属类别目标均值乘积之和获得瓦斯涌出量的预测值.利用实测的20组数据作为训练样本建立预测模型,并对校本进行逐一检验.研究结果表明:瓦斯涌出量预测值与实测值的相对误差不超过5％,能满足工程需要;与支持向量机(SVM)工具的验算相比,易于为现场的工程技术人员所掌握.     

基于未确知均值分类理论的岩爆发生和分级预测方法

为解决岩爆预测中的不确定性问题,将未确知均值分类理论应用于岩爆综合评判中,建立了岩爆发生和分级预测的未确知均值分类理论分析模型.模型选用最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度和弹性能量指数4个指标作为岩爆发生和分级预测的判别因子.将岩爆烈度分为4个等级并作为未确知均值分类理论分析的4个类别.以国内外岩爆工程实测数据作为建立分类标准和模型的样本,以各等级的指标均值作为分类标准.求取未确知测度函数.采用信息熵确定权重,用置信度识别准则进行等级判定.将本研究建立的模型应用到隧道和矿山工程的岩爆预测中,结果表明.未确知均值分类分级预测方法预测结果与实际情况吻合较好,预测精度高,因而是岩爆发生和分级预测的一种有效方法,可在岩爆工程判别中应用和推广.     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法,神经网络采用RBF网络结点结构,聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中,仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

兼顾线性漂移影响的陀螺摆动平衡位置模型

在全面分析陀螺跟踪法定向计算模型的基础上,提出了兼顾线性漂移影响的陀螺摆动平衡位置的计算模型。对不同模型计算结果的比较,显示出本文提出的模型具有良好的抵抗系统性误差的能力。