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991.
将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。 相似文献
992.
依据无人机信道快速时变的相关参数,设计了信道估计所需的时频二维插入导频图案,利用最小均方误差准则,采用维纳滤波器,实现了无人机时频二维信道估计。通过性能分析和数值仿真可以看出,基于Wiener滤波MMSE准则设计时频二维信道估计不仅可以提高无人机信道的精度,同时还可以保证信道的鲁棒性能。 相似文献
993.
针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。 相似文献
994.
以二乙烯基苯和聚硅氧烷为原料经先驱体转化法制备了Si-O-C材料,利用镁金属在惰性气氛保护下高温还原制备了多孔的Si/Si-O-C负极材料。Si/Si-O-C负极材料的首次放电与充电容量分别为547.2和450.7mAh?g-1,第二次放电与充电容量分别为487.4和422.9mAh?g-1,库伦效率分别为82.3%、86.8%,材料具有较好的循环性能。利用X射线衍射(XRD)、能谱分析(EDX)、元素分析和场发射扫描电镜(FE-SEM)分析了多孔Si/Si-O-C负极材料的组成、结构、形貌,从而研究利用镁金属化学还原法制备多孔Si/Si-O-C负极材料的机理。结果表明,镁金属在还原过程中生成MgO和Mg2SiO4等产物,经HCl洗涤后可形成多孔的Si/Si-O-C负极材料。Si/Si-O-C材料中的单质硅分布于多孔的Si-O-C相中,一定程度上可缓解Si在循环过程中产生的体积效应。利用镁金属还原Si-O-C材料制备多孔Si/Si-O-C材料是一种可行的制备方法。 相似文献
995.
996.
基于模糊聚类的多目标跟踪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的基于模糊聚类的多目标跟踪算法,该算法通过一种改进的模糊聚类算法,首先得到可能的目标数和测量点迹与目标预测位置之间的隶属度,然后结合Kalman滤波将隶属度作为权值系数对预测新息向量进行加权,来实现目标状态估计的更新。仿真结果表明,传统数据融合多目标跟踪算法,一般需要假定目标数并且在多目标密集时易产生关联错误而导致跟踪发散,新算法通过模糊聚类客观有效地确定了目标数并且通过加权过程保证了对多目标密集时的高精度。 相似文献
997.
空中机动平台光电载荷无源定位算法及坐标变换分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对空中机动平台搭载光电载荷实现对目标无源定位的应用背景,提出一种基于最小二乘的无源定位方法;对其中涉及到的各种坐标系进行了分析,并对坐标系之间的转换进行了讨论.仿真数据及试验数据的分析,验证了所提出的定位算法的有效性及坐标系转换的正确性. 相似文献
998.
图像边缘检测算子的抑噪能力和定位精度是一对矛盾,从视觉神经生理学角度出发,提出一种基于主导拮抗抑制的多尺度边缘检测模型。该模型将主导拮抗抑制机制拓展到多尺度处理,通过引入侧膝体拮抗通道的强抑制机制达到自适应抑噪的效果,获得的对比度信息经过简单细胞子域的非线性整合得到锐化的边缘输出,最后将多个尺度的处理结果进行融合,获得最终的边界轮廓。理论和实验证明通过主导拮抗抑制机制和多尺度处理的结合,获得抑噪能力强、定位精度高的边缘检测模型,该模型具有生理学基础,结构简单,计算效率高。 相似文献
999.
模糊控制在循环流化床锅炉床温控制系统中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
由于循环流化床锅炉床温控制系统具有大滞后、多变量、强耦合等非线性特性,其控制系统比较复杂。为了解决复杂控制系统难以控制的问题,采用模糊控制理论进行锅炉床温控制系统的设计,并应用MATLAB软件对模糊控制系统进行仿真。仿真实验结果表明,与传统的PID相比,采用模糊控制策略,系统的响应速度快,控制精度高。 相似文献
1000.
在探讨免疫学基本原理的基础上 ,提出了基于免疫学的多代理系统 ,用于联网计算机的入侵检测与反应。在这个框架中 ,基于免疫学的安全代理在联网节点之间漫游 ,监视网络状态。这些代理相互识别对方的活动行为 ,以等级方式进行合作 ,并根据底层安全规则采取相应的行动。移动代理具有学习能力 ,能动态适应周围环境 ,检测出已知与未知的入侵。多代理检测系统同时在不同层次监视联网计算机的活动情况 ,包括用户级、系统级、进程级和数据包级。基于免疫学的多代理入侵检测系统是灵活的、可扩展的和可适应的 ,能够根据管理员的需要与参数配置实时监视网络。 相似文献