基于SLIC超像素的茶叶嫩芽图像分割方法研究

准确识别茶叶嫩芽是实现茶叶智能采摘的前提。针对自然环境下的茶叶嫩芽图像分割受天气、光照等因素影响较大,提出基于SLIC超像素的嫩芽分割方法。提取R、G、B、H、S、V、Y、Cb、Cr、超红、超绿、Cg、R-B、G-B共14个颜色分量,分析发现以超红、Cg和G-B三分量合成彩图中嫩芽与背景对比度较大,作为待分割对象图;利用SLIC超像素分割算法获取超像素块,并对每个超像素块提取平均横坐标、平均纵坐标、平均超红、平均Cg、平均G-B 5个特征作为分割依据;利用阈值分割、小目标去除、填充和"逻辑与"等操作,得到茶叶嫩芽彩色分割图。对不同地域、不同环境下嫩芽图像进行实验表明,基于SLIC超像素的嫩芽分割平均分割精度达75.6%,较传统G-B阈值分割平均精确度高16.6%。该方法不仅能抑制光照等因素对茶叶图像的影响,还能有效分割茶叶嫩芽,鲁棒性较强。     

L^＊-Lindenbaum代数的Fuzzy表示定理

讨论了L^*-Lindenbaum代数在R0蕴涵下的Fuzzy表示定理，即M是L^*-Lindenbaum代数当且仅当M同构于某一R0方体上的若干Fuzzy集关于包含序所成的格。     

求解TSP问题的改进蚁群算法

通过引入免疫克隆算子提出1种新的蚁群算法,并应用于TSP问题求解。结果表明：算法具有较好性能。     

Quantale中的L-模糊滤子及其相关性质

基于完备格L,在Quantale中引入了L-模糊滤子的概念,并研究了L-模糊滤子的基本性质.在L是闭集格的条件下,得到了Quantale中的L-模糊滤子的等价刻画;在L是空间式Frame且Q是幂等左半可换Quantale的条件下,证明了LQ上的生成滤子映射是Quantale核映射,进而全体L-模糊滤子构成的Quantale FilL(Q)是LQ的幂等的商Quantale;在Quantale中定义了L-模糊滤子拓扑,并得到了Quantale同态关于相应的L-模糊滤子拓扑连续的结论.     

迭代加权平均值问题初探

本文对两个数和三个数的算术迭代加权平均值,几何迭代加权平均值、调和迭代加权平均值这一类极限作了一些探讨,给出了这类极限的计算公式。1．两个数的选代加权平均值定义1设x1＝a,x2一b,x。一o一户）x。－l十户x。。（n＞3,0＜户＜I）,称数列（X。）的极限为a到b的算术迭代加权平均值,记作AP（a,b）为计算A户（a,b）,我们先来求（。｝的通项公式,由数列｛x。｝的递推方程可得人一人一;—－p（x。－;－x。－。）（n＞3）即数列｛x。－x。－;｝是公比为一户的等比数列,它的前n—1项之和为将x;一a,x。一b代入上式即得｛x。…     

工业过程控制系统迭代学习算法的增益确定

应用频域和时域（非状态空间法）相结合的方法对简单工业过程控制系统迭代学习算法进行了收敛性分析,在频域得出了用系统参数显示表示的收敛性条件,避免了收敛条件的验证对系统时域模型参数的依赖性,使验证更简洁,用平方积分鉴定法确定了首次学习时误差平方积分最小意义下学习增益的最优值,明确了学习增益选取的目标,数字仿真表明：所确定的学习增益不仅是最优的,而且相应的迭代学习控制能显著改善控制系统的动态品质。     

判定H-矩阵的一个迭代算法的修正

 随着H-矩阵在科学与工程计算中的广泛应用,如何判定一个给定矩阵是否为H-矩阵引起了许多研究者的兴趣.本文对一个现有判定H-矩阵的迭代算法进行了修正,得到了一个新的迭代算法.数值算例表明该算法是有效的.     

一种基于非线性系统的直接加权优化辨识算法

对于非线性系统的直接加权优化辨识算法,通过在原线性仿射函数形式中增加若干项关于输入观测数据序列的线性项,来增强逼近非线性,减少逼近的时间.对于增加若干线性项后展开式中的未知权重值的选取,分别从理论和实用上推导出这些未知权重值的选取过程.理论上的推导分析,可明确增加的未知权重值在整个逼近非线性系统的目的中起着辅助作用;实用上的推导分析,将某些复杂的最优化问题经过整理变换成常见的最优化问题,从而可利用最为基础的优化方法来求解.     

内存集群计算:交互式数据分析

本文围绕大数据分类中决策数据的管理和分析进行展开.重点分析了大数据时代关于商务智能(Business Intelligence,BI)技术新的应用需求;讨论了计算机硬件和体系结构的发展为决策数据管理和分析带来的挑战和机遇;通过对新兴典型应用的分析和相关技术和系统特点的总结,说明了基于内存计算的高性能数据管理和分析技术是当前亟待解决的问题,具有广阔的应用前景.在全内存式(in-memory)数据管理环境下,网络通讯将成为整个系统的主要瓶颈.结合内存的特点(数据易失性、内存墙瓶颈),设计针对高性能服务器的无共享分布式内存系统拓扑结构;研究面向异构、多层次缓存和内存结构的分布式数据布局与索引策略,跨核、跨处理器、跨服务器的多粒度并行处理框架,缓存感知、内存感知的分布式数据一致性维护等关键技术,轻量级面向按列存储的数据压缩机制及压缩感知的数据处理机制,将是基于内存计算的高性能数据管理与分析技术的重点研究内容,并将最终实现实时交互式分析处理.     

分形图像压缩技术研究

分形图像压缩技术具有高压缩比、高信噪比和良好视觉效果等特点,已成为数字图像领域的研究热点,但由于需要人工干预、压缩时间长,一直没有取得广泛的应用。本文在分析分形图像压缩理论和压缩过程的基础上,采用分形技术与其它压缩技术相结合的方法,给出了一种小波变换和分形技术相结合的算法,利用小波变换后同方向多级子频带的相似性进行分形压缩,可以有效缩短压缩时间,提高自动化处理程度,很好解决了放大过程中的失真问题,取得良好压缩效果。