基于改进BP算法的刚框架连接损伤识别方法

运用权值、阈值同步学习BP算法(简称为改进BP算法)对钢框架连接损伤进行识别,并且选用由结构正则化的频率变化率和少数点的振型模态分量构成的组合参数作为网络输入参数.通过对一个4层钢框架数值模拟,比较了改进算法和传统算法测试结果,从而证明改进算法更加精确、优越.     

一种基于Weibull分布的SAR图像分割方法

分析了合成孔径雷达(SAR)图像的统计分布特性,推导了SAR目标及阴影的分割阈值与虚警概率之间的关系,给出了一种基于Weibull分布的SAR图像目标及目标阴影的分割方法,首先根据推导出的分割阈值公式对SAR目标图像及阴影图像进行粗分割,然后利用形态学滤波和计数滤波器进行细分割。基于MSTARSAR实测数据进行的大量实验表明,该方法是有效的,优于传统的双参数恒虚警分割方法。     

变点理论在极值分布阈值选取中的应用

极值理论已经被广泛应用于解决金融、保险等领域的厚尾分布问题，而阚值的选取一直是极值理论实际应用的难点和重点。在已有研究成果基础上。本文尝试引入变点理论进行定量化的阈值选取。分析了变，最理论进行阚值选取的基本原理和方法，利用Burr分布产生的随机样本进行模拟，得到了较好的效果。并在此基础上运用S＆P500和Danish火灾保险数据进行了实证分析。     

基于双密度双树小波变换的超声图像降噪

针对去除斑点噪声提高超声图像质量的问题,提出双密度双树离散小波变换（DD-DT DWT）结合局部方差估计的双变量收缩阈值函数（BFS）的图像降噪改进算法实现超声图像降噪。首先将原始图像用DD-DT DWT进行多尺度分解,根据噪声模型和小波子父代系数确定的局部边缘方差估计阈值,利用子父代小波系数相关性构成的双变量阈值函数,对图像16个方向的小波系数进行非线性自适应的处理,最后重建降噪后的图像。用仿真和真实数据对此算法进行验证,并与其他小波降噪系统的性能比较,结果分析表明噪声图像经该算法降噪后,图像性能指标均有提高,不仅有效的实现图像降噪,而且较好的保留图像细节。     

驾驶困倦预警系统中眼部状态识别的研究

为判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,通过对人脸正面图像中的眼部状态的研究,提出了一种判断算法.首先基于灰度投影曲线和人脸几何特点提取驾驶员的眼部区域,然后利用事先提取的驾驶员睁眼时的瞳孔区域模板在该区域进行匹配,通过匹配初步判断出驾驶员是否属于疲劳驾驶.实验结果表明,该算法简单高效,在满足一定外部条件下,误判率较低.     

基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用

文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性.     

SAR图像的特征提取与目标识别

针对已有的SAR图像自动目标识别方法效果不太好的问题，提出了SAR图像的自动目标识别三种方法，即采用灰度特征的目标识别，采用栅格特征的目标识别，和采用模版特征的目标识别.理论和实验表明，采用模版特征的目标识别效果比较好.     

干燥激光净化能量密度阈值研究

论述了干燥激光净化的物理机制，应用力学平衡条件求出干燥激光净化时粒子逸出表面的脱附力以及单脉冲情况下干燥激光净化的辐照能量密度阈值，讨论了能量密度阈值随温度的变化规律．结果表明：干燥激光净化的能量密度阈值随温度升高而减小．     

纸币清分图像识别算法研究

针对国产纸币清分机在图像识别技术上,存在挑残能力弱和分类一致性差的缺点,提出了3种基于图像识别技术的算法。通过对采集的图像数据,采用五线找点算法对纸币大小进行判定纸币的面额;根据加权灰度值提取纸币图像的特征区域判正反;采用网格划分法统计背景点与纸币图像点的数量关系判定纸币的残缺率。     

基于中值滤波去噪和小波融合的乳腺图像增强方法

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像融合中,提出了一种既能改善图像整体对比度,同时也能增强乳腺图像的组织细节结构的方法.实验结果说明了该方法的有效性.