基于迭代法和连通域的储粮图像粮虫分割算法

提出了一种迭代法与连通域相结合的粮虫分割算法,以实现机器视觉在线检测储粮粮虫系统中储粮图像粮虫的分割.该算法先运用迭代法对粮样图像进行预分割;然后用连通域和粮虫图样的面积作为判别依据将图像进一步分割.算法中以单个粮虫形态阈值平均值作为迭代法的迭代处理,大大加快了算法收敛速度;而连通域方法的运用,有效弥补了迭代法在图像分割中的不足.     

图像处理技术在粮食害虫识别中的应用进展

在储粮过程中,粮食害虫的监控至关重要.常见粮虫的检测方法主要有人工检测、声音检测、传统机器学习图像处理以及深度学习图像处理等.传统机器学习图像处理检测粮虫的步骤有图像预处理、特征提取及特征分类.深度学习技术包括图像分类和目标检测两大技术,详细介绍了粮虫检测应用的两阶段和单阶段的目标检测算法.研究了使用图像检测技术进行粮...     

基于膜计算的C波段异常信号特征选择

提出一种基于膜计算的C波段异常信号特征选择算法。该算法将膜结构分为2层：基本膜和表层膜。首先在基本膜中结合模糊C均值（ FCM）聚类、粗糙集和遗传算法（ GA）实现局部寻优,然后将局部最优解传送给表层膜,最后在表层膜区域中再一次使用遗传算法实现全局优化。通过对无线电监测C波段异常信号特征库进行仿真实验,发现该算法在C波段异常信号的特征选择上比使用遗传算法、约翰逊算法所得的条件属性更简单且优化效果更好。     

基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法

基于统计学习理论和遗传算法理论，提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验，证明了该算法的有效性和鲁棒性，它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高，样本采样困难，数目偏少的实际情况下的分类识别问题。     

基于遗传算法的二维熵法

图像分割方法中的二维熵法的计算时间较长.为了提高其计算效率,将遗传算法和二维熵法结合起来,同时考虑了孤立像素点的灰度信息和像素点的空间相关性,并对简单遗传算法的复制和交叉算子进行了改进,利用遗传算法高效快速的特点,克服了二维熵法的缺点.试验结果表明,本算法在保证分割质量的同时,提高了运算效率.     

奇异值分解在粮虫检测系统中的应用

简介了基于图像处理的粮虫检测系统的结构,阐明了图像增强和图像压缩对于检测系统的意义。接着介绍了奇异值分解的基本理论,并应用该理论实现了图像的增强,还原和压缩。基于Matlab7.1仿真实验表明将奇异值分解应用于粮虫检测系统中是有效的。     

基于GA与BP神经网络的网络入侵检测组合模型研究

针对入侵检测系统产生的高维数据的处理问题,提出基于GA与BP神经网络的入侵检测组合模型进行特征选择。为了优化入侵检测分类算法,利用遗传算法适合复杂系统优化的特点,去除入侵检测数据多维特征属性中的冗余部分,将入侵检测数据特征属性对应到染色体,BP神经网络的分类准确率作为种群个体的适应度值,通过遗传算法的全局搜索能力,找出对分类算法最有影响的特征属性组合,从而达到降维的目的。采用KDD99数据集进行分析,实验表明,经过组合算法特征选择的数据能在分类正确率、运算时间、运算稳定性等方面取得更优的效果。     

基于遗传算法的动态目标特征选择方法研究

机器人在进行动态目标识别过程中,由于同一物体在运动中会引起多种目标图像参数的改变,对特征选择与提取造成困难.介绍一种新的基于遗传算法的机器人动态目标特征选择方法.用遗传算法对目标的不变矩特征进行选择.通过对特征进行二进制编码,采用类内类间距离作为适应度函数,对其进行选择和优化,获得最优特征子集.实验结果表明与其他方法相比,提高了目标的识别率.     

改进的遗传算法在球面点分布问题中的应用

球面点的分布问题,是世界性数学难题.对基本遗传算法进行了改进.采用实数编码,同时在遗传算法中引入了正交算子、变维子空间算子、灾变算子等高效演化算子,形成了自适应遗传算法.这样改进的算法极大地促进了个体多样性,并能促进优秀基因型的杂交和遗传,在收敛和鲁棒性方面优于一般的遗传算法,将它应用于球面点分布问题取得了较好的效果.     

多变异自适应遗传算法特征筛选的人脸检测

通过研究基于AdaBoost算法的人脸检测,针对提取的Haar特征维数过高且有冗余,耗时过大,严重影响了人脸检测速度等问题,提出了基于多变异位自适应遗传算法（Multiple Mutation Adaptive Genetic Algorithm,MMAdapGA）的特征选择人脸检测方法.MMAdapGA采用类内类间比作为适应度函数,寻找其最优个体所对应的基因链,然后演化得到全局最优特征,以此降低特征空间维数及冗余度.实验结果表明：检测率（DR）与误检率（FDR）不仅没有下降,而且检测速度得到了很大的提升.     

一种新型无线粮仓害虫图像检测系统设计

提出基于分布式的无线图像传感器网络技术,利用无线数传模块之间的相互传递,将置于粮仓害虫收集器的CMOS摄像头采集得到害虫图像数据,通过无线的方式传输到控制室对粮仓害虫进行检测.采用了多频段技术及其他可靠的无线抗干扰措施,使系统稳定可靠,大大减轻了操作人员的劳动强度,实现低成本、无线、低功耗粮仓害虫检测.     

Image Retrieval Approach Based on Intuitive Fuzzy Set Combined with Genetic Algorithm

Aiming at shortcomings of traditional image retrieval systems,a new image retrieval approach based on color features of image combining intuitive fuzzy theory with genetic algorithm is proposed.Each image is segmented into a constant number of sub-images in vertical direction.Color features are extracted from every sub-image to get chromosome coding.It is considered that fuzzy membership and intuitive fuzzy hesitancy degree of every pixel's color in image are associated to all the color histogram bins.Certain feature,fuzzy feature and intuitive fuzzy feature of colors in an image,are used together to describe the content of image.Efficient combinations of sub-image are selected according to operation of selecting,crossing and variation.Retrieval resuits are obtained from image matching based on these color feature combinations of sub-images.Tests show that this approach can improve the accuracy of image retrieval in the case of not decreasing the speed of image retrieval.Its mean precision is above 80%.     

遗传算法在数字水印技术中的应用

充分利用遗传算法的优点,寻找一个最佳的水印嵌入强度,利用离散余弦变换进行水印的嵌入;并根据遗传算法和水印算法的特点,提出了适应度函数值的选择和遗传算法的终止准则方法．实验结果表明,利用遗传算法优化嵌入强度,可以较好地解决鲁棒性和不可见性的矛盾,实现水印的优化嵌入．     

遗传算法中动态遗传算子的选择方法及应用

给出了遗传算法的计算过程，对算法中动态遗传算子的选择方法进行了探讨。应用遗传算法解决水电站中观测数据拟合问题的计算实例表明，该方法是有效的。     

联合低秩表示与图嵌入的无监督特征选择

大数据应用带来高维数据急剧增加,数据降维已成为重要问题.特征选择降维方法已广泛应用于模式识别领域,近年来提出了许多基于流形学习的特征选择方法,然而这类方法往往容易受到各种噪声影响.对此,本文提出一种联合低秩表示和图嵌入的高效无监督特征选择方法（JLRRGE）.通过低秩表示寻找数据在低秩子空间下的表示,降低噪声的影响从而提高算法的鲁棒性,并通过自适应图嵌入方法,使选择特征保持原有的局部关系.实验结果表明,本文提出算法的分类准确率优于其他对比算法.     

储粮害虫防治专家系统的研究

将专家系统应用于储粮害虫防治的研究.分析了储粮害虫防治知识的特点,根据各种不同知识表示方法的优缺点,提出以框架理论作为储粮害虫知识的表示形式.结合案例推理模型的优点,采取最近相邻策略的案例检索算法,由此构建的储粮害虫防治专家系统能很好地模拟人类储粮专家去推理判断储粮状况,并根据各种信息知识给出最终的解决方案.     

基于聚类的SIFT人脸检测算法

为解决在人脸识别领域的特征提取问题,提出一种尺度不变特征转换的SIFT算法与聚类分析相结合的算法.在对人脸特征分类时,通过选取最优化的距离阀值,用聚类理论对生成的SIFT特征进行聚类分析,从而得到若干特征类别.去除一些非主要特征类别,排除其他非目标人脸主要特征的干扰.实验结果表明,改进的SIFT算法比原始算法具有更好的特征匹配效果.