Java线程控制的图像分割与合成

使用Ｊａｖａ对ＷＥＢ静态图像进行分割重组,然后根据用户的交互操作合成显示,并利用线程对程序的并发性加以控制,从而达到图像显示的动态性和交互性效果。     

基于反向传播神经网络改进的增益修改卡尔曼滤波算法

增益修改的卡尔曼滤波(MGEKF)算法在实际应用时,一般使用带有误差的测量值代替真实值进行增益修正计算,导致修正结果也被误差污染。针对这一问题,提出一种基于反向传播神经网络(BPNN)改进的MGEKF算法,该算法使用训练后的神经网络代替MGEKF的增益修正函数。该算法在网络训练阶段,以实际测量值作为神经网络的输入,真实值修正后的结果作为训练目标;在实际应用中,使用网络的输出修正卡尔曼增益。针对移动单站只测向目标定位问题进行了实验,实验结果表明:该算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)、MGEKF、平滑增益修改的卡尔曼滤波(sMGEKF)算法相比:定位精度至少提升10%,并且有更强的稳定性。