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1.
用于图像目标识别的神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种全局最优的神经网络(FullDomainOptimumNeuralNetwork)模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优,使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法,提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际,提出了一种不变性方法,使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明,网络对噪声或缺损图均能正确识别。 相似文献
2.
本文提出采用多层前向网及改进的BP算法,对经Canny最佳边缘检测算子处理噪声图象后得到的高、低门限图进行不连续轮廓的并行“修补”,能够较快地得到信噪比高的边缘图象. 相似文献
3.
在沪宁高速扩建施工中使用了冲击式压路机对新填路基进行了冲碾补压,对提高路堤的密实度与均匀性,减少工后沉降与差异沉降,防止新旧路基拼接处产生纵向裂缝起到了较好的作用。本文作者结合参建的沪宁高速公路扩建工程施工,介绍冲击式压路机的应用。 相似文献
4.
阐述停留时间对铁路运输效率效益的影响,分析了佳木斯车务段停留时间过长的原因,论证了压缩停留时间的内涵和理论依据,提出了压缩停留时间并据以提高运输效率效益的具体措施. 相似文献
5.
基于双正交小波的快速矢量量化算法 总被引:6,自引:0,他引:6
提出了一种用于图象压缩的矢量量化算法.该算法通过构造符合图象小波变换系数特征的跨频带矢量,利用小波系数之间的相关性,提高了图象的编码效率和重构质量.同时,该算法又采用了两种新的矢量量化技术——非线性插补矢量量化(NLIVQ)和渐进构造聚类(PCC),提高了矢量量化的速度和码书质量.实验结果证明,该算法在比特率为0.172bpp的条件下仍能获得PSNR>34dB的高质量重构图象.研究图象小波变换系数的固有特性是提高矢量量化性能的关键,而提高矢量量化速度是这类算法得以实用的重要前提. 相似文献
6.
7.
本文叙述了一起35kV光伏电厂出线的保护拒动事故的排查经过,分析、阐述了差动保护、低压闭锁过流保护拒动的原因及事故处理情况,为类似线路保护定值的整定提供了警示。 相似文献
8.
9.
This paper presents a new method for text detection, location and binarization from natural scenes. Several morphological steps are used to detect the general position of the text, including English, Chinese and Japanese characters. Next bonnding boxes are processed by a new “Expand, Break and Merge” (EBM) method to get the precise text areas. Finally, text is binarized by a hybrid method based on Otsu and Niblack. This new approach can extract different kinds of text from complicated natural scenes. It is insensitive to noise, distortedness, and text orientation. It also has good performance on extracting texts in various sizes. 相似文献
10.
LBAM神经网络及其在图像识别中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
本文提出了一种用于图像识别的神经网络。它由映射网络MN和LBAM网络组成。MN中使用了不变性换法,降低了图像样本的维数肯保持分类距离不变。在设计LBAM网络时,通过全局考虑,使得网络的吸引点和吸引区域满足实际全局最优之需要。LBAM具有网络结构简单和收敛速度快的优点,计算机模拟证实,此网络具有对缺损和噪声图像进行正确识别的能力。 相似文献