基于频域显著性方法和ELM的遥感影像变化检测

提出一种基于频域显著性(FDS)方法和极限学习机(ELM)方法进行遥感影像变化检测的方法.首先,对利用变化矢量分析方法(CVA)获取不同时相遥感影像的光谱特征差异图及纹理特征(灰度共生矩阵法)差异图进行融合获得差异影像(DI);然后,利用频域显著性方法获取差异影像的显著性图,采用模糊c均值(FCM)聚类算法对显著性图选取阈值得到的粗变化检测图进行预分类(变化像素、未变化像素、待定像素);最后,从光谱及纹理特征影像上提取变化像素和未变化像素的邻域特征作为可靠样本进行ELM训练,并利用训练好的ELM分类器对粗变化检测图进行变化检测,得到最终的变化检测图.通过对高分辨率遥感影像数据实验结果表明本方法的变化检测精度及性能优于其他对比方法.     

杜仲嫁接成活率主导因子的分析

根据湖北五县市的杜仲母树繁殖情况,运用数量化回归方法,建立了杜仲嫁接成活率的预测模型。研究结果表明,年龄和萌芽状况是影响杜仲嫁接成活率的重要因子。     

纺织厂月用电量预测

探讨了纺织厂月用电量特征和预测方法,给出了实用的预测数学模型。还以某纺织厂为例,分析了纺织厂月用电量预测方法和修正原则。给出厂月用电量预测程序设计框图。     

基于交通数据融合技术的行程时间预测模型

针对当前城市道路行程时间的预测多限于单源数据且预测精度不高的问题,构建了基于浮动车GPS数据、微波检测器交通数据的行程时间预测融合模型.利用遗传算法优化小波神经网络,解决了小波神经网络初始参数选取时盲目与随机性问题,大大提高了网络搜索效率与训练速度.预测行程时间与视频观测数据吻合良好,表明该模型是有效的和可靠的.     

基于竞选算法的灰度图像匹配研究

针对灰度图像匹配算法普遍计算量大、速度较慢的问题,将灰度图像匹配问题转化成全局优化问题,然后利用竞选算法求全局最优解,以达到优化匹配性能的目的。图像匹配实验证明:在保证匹配精度的条件下,基于竞选算法的灰度相关匹配算法匹配速度大幅提高。     

基于灰色预测模型的飞机与场面障碍物碰撞分析

飞机与场面障碍物碰撞对飞行安全构成了严重威胁。本文首先论述了灰色预测理论,然后构建灰色预测模型对我国民航飞机与场面障碍物碰撞事件进行了预测,经检验,所建模型预测精度高,可为实际预测工作提供参考,最后有针对性地提出了相应对策。     

基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

热连轧精轧宽度控制技术的研究及应用

在热轧带钢其他尺寸精度普遍较高的情况下,宽度控制精度的提升变得越来越重要。提出了一种新的精轧带钢宽度控制综合解决方案:针对带钢头部宽度控制,开发精轧机架冲击速降自学习模型,以减少带钢头部拉窄现象;通过合理配置精轧活套张力稳定因子,减少带钢中部宽度波动现象;通过精轧宽度反馈控制和宽展预测模型修正功能,提高带钢全长宽度精度。相关研究成果已成功应用于宝钢集团某热轧产线三电自主集成改造项目中,改造后带钢宽度控制精度得到显著提高。     

金矿浮选回收率预测模型

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标,目前主要是通过人工化验的方法检测获得,人工检测周期较长,造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上,分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法,建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明,BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率,当预测相对误差在±3%范围内时,模型的预测精度达到91%,对于实际生产具有良好的参考作用.