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基于Unit-Linking PCNN和图像熵的图像分割新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于单位链接脉冲耦合神经网络(Unit-Linking PCNN)模型,在图像方差准则基础上将最大香农熵准则,最小交叉熵准则相结合,再组合图像分块策略与图像加权预处理策略,提出了不同准则和策略组合的8种图像分割方案。分析了各种准则和策略的优势和不足,比较了各种分割方案条件下的图像分割效果,部分方案的分割结果体现了图像的更多的细节。与已有文献结果比较,具有使用神经元模型参数少的特点,与PCNN模型相比,该模型参数对图像分割结果的影响较不敏感。计算机仿真结果表明,该方法具有较好的图像分割效果和实验仿真速度性能,具有较强适用性。 相似文献
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求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法 总被引:8,自引:0,他引:8
同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。 相似文献
48.
尽管Johnson 提出的PCNN模型具有强大的图像处理功能,以时间序列进行特征提取时具有旋转、尺度、平移、扭曲不变性,可实践中发现依然存在着不足,特别对图像亮度、对比度比较敏感.添加了误差反向传播(Error Back Propagation, EBP)学习准则的自适应脉冲耦合神经网络模型能自适应设定模型参数,是脉冲耦合神经网络模型研究的主要内容.特别地,应用这种自适应模型进行特征提取时,能弥补原来PCNN模型对亮度、对比度敏感的缺陷,而且具有一定的泛化能力,有效克服了亮度、对比度对图像识别精度的影响. 相似文献
49.
基于资金限制的多品种期货套期保值决策模型 总被引:1,自引:0,他引:1
依据期货-期货相关性与现货-期货相关性原理,在最小方差套期保值的基础上,引入了多品种期货套期保值的资金约束,建立了多品种期货套期保值模型.该模型的创新与特色是建立基于资金限制的多品种期货套期保值模型.利用多元GARCH预测多品种组合的资金需求量,在把握未来资金需求的情况下,确定多品种期货套期保值的最优策略,避免了因资金短缺而造成的套期保值失败.并利用大连商品交易所的大豆期货合约、豆粕期货合约及豆油现货数据,对基于资金限制的多品种期货套期保值决策模型进行了实证分析. 相似文献
50.
基于UML&OPN的C4 ISR系统体系结构仿真验证研究 总被引:2,自引:1,他引:2
基于UML(uniform modeling language)和Petri网的不同特点,应用UML的不同视图来描述C4ISR系统体系结构的相关产品.根据产品之间的关联,把产品的UML视图转换为对象Petri网的仿真模型.通过系统动态行为仿真模型的执行,分析体系结构的时序关系、信息流关系和接口关系的合理性,验证系统功能是否满足需求,系统状态的变化是否正确,从而有效,合理地评估系统的性能. 相似文献