区域加权信息熵及其在图像特征提取中的应用

图像特征提取是当前基于内容图像检索领域的研究重点,然而单纯基于信息熵的图像特征提取方法无法体现图像内容的位置信息.分析现有的基于颜色-空间图像特征提取算法的基础上,结合图像信息熵概念与图像分割算法,提出了一种新的图像信息熵描述方法,即区域加权信息熵,并证明了区域加权信息熵的若干性质.采用信息熵性能评价指标从概率的角度描述因权值变化而引起的图像信息熵分布的变化,并考虑应用的兴趣区域以及权值粒度从而确定合理权值.实验表明区域加权信息熵方法比单纯信息熵方法描述图像内容准确率提高了50%以上.     

基于多信号模型的故障诊断算法研究

多信号模型是一种简单而有效的系统建模表示方法,在测试性分析与故障诊断领域得到了广泛的应用;本文结合示例给出了多信号模型的建模和分析过程,并由多信号模型得到了故障-测试相关矩阵;在信息熵理论的基础上,通过定义新的目标函数,本文对最优测试序列的生成进行了具体算法分析,并由此得出了最优诊断树,与TEAMS工具箱的仿真结果一致;和其他方法相比,该方法不仅结果更加优化,而且效率更高,易于计算机编程实现,对测试性分析工具的研发具有一定的参考价值。     

信息系统属性约简的比较研究

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一。利用信息熵定义了信息系统的熵约简,从代数与信息熵两种不同角度出发对属性约简进行讨论。通过比较分析,分别在信息系统、协调与不协调决策表中得到这两种观点下属性约简的一些等价关系和蕴含关系,揭示了不同意义下属性约简的本质联系。     

一种基于遗传算法的脑MR图像去偏移场模型

由于磁共振图像(magnetic resonance images,MRI)常含有偏移场而影响后继图像分割,针对这种图像的分割,采用Legendre多项式基函数来拟合偏移场,可以去除偏移场对图像分割的影响。当使得恢复图像的信息熵达到最小时,则求得的偏移场最优。在求偏移场的过程中,需要求解基函数的参数,由于传统的梯度下降法易陷入局部最优,为解决此问题,提出将遗传算法引入到参数求解过程中,然而传统的遗传算法不仅时间复杂度高,且易陷入局部最优,为此需对遗传算法进行改进,使得不仅更容易得到全局最优解,且时间复杂度较低。实验证明,该改进算法可以得到精确的偏移场,并可得到准确的分割结果。     

基于颜色直方图熵值及分块主色的图像检索

为了克服在检索相同背景中物体颜色不同的图像时无法利用颜色特征而必须利用物体的形状特征这一缺陷,并进一步提高图像的检索效果,本文提出了一种基于颜色直方图熵值及分块主色的图像检索方法。实验结果表明,该方法不仅可以提高图像检索的查准率与查全率,而且对于检索相同背景中物体颜色不同的图像时只利用颜色特性即可达 检索目的。     

主动偏振成像对皮肤状态诊断影响的研究

偏振成像相比于普通成像包含更丰富的物体表面反射和散射信息。采用偏振成像的方法在不同光源照明下获得皮肤表面偏振度图像,研究同一波段光源激光和LED以及不同波段的激光和LED光源对偏振成像的影响,探索适合特殊病症的偏振成像照明光源的种类和波段。结果表明：同一波段光源照明下,激光的偏振度图像信息熵和平均梯度都高于LED的偏振度图像;对于皮肤上红斑与黑斑的局部成像,绿光波段照明的图像细节表现力均优于红光波段光源照明时的图像,为激光偏振成像提高皮肤状态诊断的准确性提供更多信息。     

基于支持向量机的无人机定位信号分离算法研究

为了解决无人机(UAV)无源定位中难以从多径干扰严重的环境中提取无人机定位信号的问题,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的无人机定位信号分离算法,在SVM模型训练时,通过计算无人机相邻数据集之间的欧氏距离获取信息熵,为SVM映射高维空间提供模型数据.在此基础上,加入映射函数阈值软边界,使模型具有参数自适应调整能力,来适应无人机运动灵活所导致的数据差异.最后构建了观测者操作特性曲线获取无人机定位信号分离结果.仿真结果表明所提算法能够有效分离无人机定位信号与噪声,在多径干扰严重的情况下具有较高的信号分离准确率.     

基于信息熵和模糊综合评判的动力电池性能评估

本文将围绕新能源汽车动力电池匹配和分组这一关键科学问题开展研究,建立了基于信息熵和模糊评价矩阵构建动力电池的综合性能评价模型。实验表明该方法可信度和有效性较高,对动力电池组进行状态对比和实时掌握动力电池组的运行状态具有较好的指导意义。     

基于信息熵的粮食干燥塔温度预测控制

针对混流式粮食干燥塔生产过程中,物理化学变化复杂,温度变化呈现的非线性和滞后性,难以准确检测的问题,提出了一种基于信息熵的温度预测方法;首先分别采用支持向量机和灰色预测独立建立第一降速段的温度模型;利用加权方法对两种模型进行集成,最后利用信息熵算法,对加权因子进行优化,提升模型的预测精度;运行结果表明干燥后的稻谷含水量与设定值误差从原来的±24.7%,降低至8.5%,验证本方法在实际生产中的有效性。     

超声背散射信息熵成像评价脂肪肝的新方法

提出超声背散射Tsallis信息熵成像评价脂肪肝的新方法。利用滑动窗口法,估算窗口内局部背散射包络信号的Tsallis信息熵参数值,对信息熵参数值矩阵进行扫描变换、颜色映射及感兴趣区域设置,叠加到超声B模式图像,实现Tsallis信息熵成像。分析72名肝脏捐献者和204名患者的超声背散射信号,参考标准分别为磁共振波谱测得的肝脏脂肪分数(Hepatic Fat Fraction, HFF)和肝活检组织学检查测得的脂肪肝程度。对于72名肝脏捐献者,Tsallis信息熵与lg(HFF)的相关系数r=0.67(P<0.000 1)。对于204名患者,受试者工作特征曲线下面积分别为0.82、0.88、0.89(≥轻度、≥中度、≥重度),而超声背散射零差K成像分别为0.76、0.82、0.82。超声背散射Tsallis信息熵成像可以直观定征并定量评价脂肪肝的严重程度,其诊断性能优于超声背散射零差K成像,可作为一种超声评价脂肪肝的新方法。