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1.
基于GA和BP融合算法的装备费用估算方法 总被引:5,自引:0,他引:5
简要介绍了GA和BP算法以及装备费用估算分析的传统方法 ,分析了GA、BP算法以及费用估算三者间相互结合的必要性。把GA和BP算法相结合并应用到装备费用估算分析领域 ,建立了基于GA和BP融合算法的防空导弹研制费用评估模型 ,并对典型的防空导弹型号研制费用进行了估算。结果表明 ,该模型具有计算精度高、适用范围广、运算速度快的特点 ,为装备费用估算提供了有效依据 相似文献
2.
改进遗传算法及其在背包问题中的应用 总被引:13,自引:0,他引:13
介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性 相似文献
3.
超高速数据采集与处理系统的设计及应用 总被引:9,自引:0,他引:9
系统地介绍了超高速数据采集与处理系统的设计所涉及的各个方面,包括提高采样率的方法,高速数据采集系统性能评估,系统的整体设计与实现,利用通用PC机进行高速信号处理,系统设计中的电磁兼容问题等。最后重点介绍了超高速采集系统在激光雷达、高分辨率微波雷达、软件无线电、数字测量仪及虚拟仪器等方面的应用。 相似文献
4.
针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。 相似文献
5.
针对多小渡理论在图像处理领域的应用,给出了多小波域中图像的方向对比度的定义,并提出了基于多小波变换的、使用方向对比度进行自适应加权平均融合和选择性融合的算法.该算法利用多小渡变换对原图像进行分解,根据得到的分解系数计算相应的对比度,然后建立基于对比度的融合规则.使用这些算法对多谱图像进行了融合实验,并给出了评价融合质量的对比结果.结果表明,基于多小波变换的方向对比度的图像融舍算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有明显的提高. 相似文献
6.
基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。 相似文献
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对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入(LLE)方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析(LDA)增加分类判别性,最后采用k最近邻法(kNN)进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。 相似文献
8.
嵌入式汽车轮胎气压监测系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对汽车轮胎气压工况的特点,设计汽车胎压监测系统(TPMS). 采用嵌入式实时操作系统μC/OS-II为软件平台,以多任务的形式进行程序设计,并采用性能优越的32位ARM嵌入式处理器作为硬件处理平台. 试验结果表明,该系统可有效防止轮胎在非正常气压下长时间行驶而发生事故,提高了汽车的主动安全性. 系统的设计为胎压监测提供了一个有效和可靠的解决方案. 相似文献
9.
复杂背景下低信噪比点目标的实时检测算法及实现 总被引:5,自引:0,他引:5
为检测复杂背景中的低信噪比 (SNR)点目标 ,提出了一种局部自适应门限检测算法。该算法以低通滤波算法估计背景中的低频成分 ,及图像局部方差估计背景起伏 ,来计算出局部自适应的目标检测判决门限。该算法充分考虑了可实现性和实时性并采用现场可编程门阵列 (FPGA)设计实现该算法。理论分析和试验结果都表明 ,该算法可有效抑制云层、树木、地物等背景杂波、检测出复杂背景下的低信噪比点目标 ,具有恒虚警率和易于工程实现的优点。 相似文献
10.
D-S理论在开放识别框架下的推广 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无法获取完备识别框架的应用背景,把证据模型建立在一个随着证据组合而不断完善的开放识别框架上,提出一种推广的Dempster-Shafer(D-S)证据理论--开放框架D-S理论(OFDST).基于DFDST定义证据的支持函数与反对函数,对证据的信任函数模型进行全新诠释,揭示Dempster组合规则的线性实质.最后通过一个实例验证了该理论的合理性与有效性. 相似文献