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101.
舰船最优概念设计方案的构造方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在舰船概念设计阶段,设计者往往需要从大量设计方案中筛选优秀方案,此问题属于多属性多目标优化的问题,而进化算法的兴起为此类问题的解决提供了较好的途径.针对进化算法中Pareto最优解集的特点,结合舰船设计实际,提出一种新的构造最优解集的方法--提取法.案例验证表明,提取法是合理和有效的. 相似文献
102.
以2008年高教社杯全国大学生数学建模竞赛的A题为研究背景,设计了利用数码相机进行系统标定的一种新方法,建立了相应的数学模型,并设计遗传算法实现了模型的快速求解,算例表明了模型及算法的有效性。 相似文献
103.
104.
雷达字为有限数目脉冲的固定排列,能够反映多功能雷达的工作状态和威胁等级。针对漏脉冲和虚假脉冲所造成的雷达字不能正确提取的问题,提出了一种基于三级匹配的雷达字提取算法。该算法首先对分选后的辐射源脉冲列进行数据库级的匹配过滤,确定模板雷达范围,然后分别利用脉冲配对和序列相关技术进行精确识别。仿真实验表明,该方法不仅能提取多功能雷达辐射源的雷达字,而且对噪声环境具有较好的适应能力。 相似文献
105.
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
106.
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
107.
在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。 相似文献
108.
为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。 相似文献
109.
为了实现双序列的全局快速比对,分析了Needleman-Wunsch算法的运算思路,并提出了一种改进的Needleman-Wunsch算法。改进算法通过在计算过程中不断截短比对序列的长度,减少无用数据的计算,提高了运算的效率。通过以相控阵雷达辐射源的搜索模式序列识别为例进行仿真试验,仿真实验证明改进算法与Needleman-Wunsch算法相比,具有效率高、运行时间短的优势。 相似文献
110.
为提升物联网与边缘计算应用中前端节点间的数据访问效率,提出了一种新型远程零拷贝文件系统。该文件系统无须借助特殊硬件,可直接基于通用网卡设备实现零拷贝的数据传输框架;充分利用新型非易失内存的随机访问特性,尽可能减少数据缓存和拷贝,提高数据访问的吞吐量。建立缓冲区池,精简并融合传统网络栈和存储栈,从而缩短文件访问路径,减少软件冗余,降低数据访问延迟。最终提供高带宽、低延迟的远程数据访问性能。测试结果表明,远程零拷贝文件系统比传统网络文件系统减少了42.26%~99.19%的读写延迟,细粒度访问下的吞吐量最高可提升1297倍,显著降低了处理器开销和缓存失效次数。 相似文献