神经模糊网络特征选择

基于人工神经网络的特征选择算法一般可以看作是剪枝算法的一个特例:通过剪枝输入节点,计算网络输出对该输入节点对应特征的敏感性.但这些方法往往要求首先对数据做归一化的工作,这可能会改变原数据具备的对分类很重要的某些性质.神经模糊网络是具有自学习能力的模糊推理系统,本文将其与基于隶属度空间的剪枝技术结合起来提出新的特征选择算法.其特点是隶属度函数是自适应学习的,且学习过程在特征选择之前完成.分别对自然数据和人工数据进行实验,并与其它方法相比,结果证明该算法是有效的.     

小波信号奇异性分析在配电线路故障检测中的应用

基于小波奇异性分析理论，分析了故障信号奇异性、非故障信号奇异性及噪声信号奇异性之间的关系，提出了配电线路故障发生时刻检测的较全面的算法。仿真结果表明，该算法具有良好的鲁棒性、准确性和快速性，并能够有效减少投资，适用于配电线路的故障检测。     

基于卡尔曼滤波的移动节点定位研究

基于RSSI(received signal strength indication)的定位方法由于成本低廉而得到了广泛的应用,但其容易受到环境因素的影响使得定位精度下降。针对这个问题,提出了一种基于卡尔曼滤波的移动节点定位方法。简要介绍了卡尔曼滤波技术,在RSSI定位的基础上,建立了移动节点的运动模型,对所建模型进行了滤波稳定性的分析。采用Matlab软件对运动模型进行卡尔曼滤波仿真,结果表明,卡尔曼滤波可以有效地对移动节点跟踪定位。     

基于机器视觉的车辆保险盒在线检测研究

摘要: 车辆保险盒作为汽车电控系统中的一个重要的元器件,其质量好坏直接影响汽车的性能,传统的车辆保险盒检测主要依靠人工检测,检测费时费力,针对该问题,提出一种基于视觉的车辆保险盒在线检测方法,分析了产品图像校正到标准模板图像的位置误差,采用SURF(Speeded Up Robust Feature)算法和平面单应性理论将待检产品图像变换到标准模板位置,利用颜色直方图匹配和模板匹配完成保险盒上元件的检测。实验结果证明,该方法检测效率高,稳定可靠,能够满足在线检测的要求,具有一定实用价值。     

基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用

根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法.根据DGA(dissolved gas analysis) 法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP-ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断.仿真结果表明本方法能有效提高变压器故障诊断正确率.     

模糊数学和模糊控制在变频输出波形对称度改造中的应用

针对余弦交截法实现交-交变频输出波形对称度不好的缺点,鉴于影响电机运行恶化的因素不能用一个定量和精确的数学模型加以衡量,本文提出并运用模糊数学和模糊控制于交-交变频调速系统中以实现输出波形的对称度改造。实验证明,波形改造后电机运行情况良好,此方法非常有效。     

基于双目立体视觉的煤体积测量

给出一种双目立体视觉结合SURF（Speeded Up Robust Features）算法的小型煤堆的体积测量方法,首先,简要介绍了双目视觉的原理和基于SURF算法的立体匹配,其次,给出了煤堆的三维重建和体积计算方法,讨论了影响计算精度的主要因素及解决方法,实现了煤堆体积的非接触测量,最后,实验结果证明了该方法具有可行性,有一定的实用价值.     

避免完美分割的图像识别方法

在目标大小已知、视点相同的情况下,通过对输入图像中各个与目标大小相同的子窗口进行局部分割,并确定每一子窗口局部分割结果与目标模板间的公共区域,分别提取两者在极坐标下的特征,根据两者特征的相似性,在一定的相似性门限下,实现对子窗口的识别。实验证明,该方法在背景复杂、目标分割质量较差的情况下,仍能取得较好的识别效果。     

双边滤波的改进高光去除

目的 由于非均匀光照条件下,物体表面通常出现块状的强反射区域,传统的去高光方法在还原图像时容易造成颜色失真或者边缘的丢失。针对这些缺点,提出一种改进的基于双边滤波的去高光方法。方法 首先通过双色反射模型变换得到镜面反射分量与最大漫反射色度之间的转换关系,然后利用阈值将图像的像素点分为两类,将仅含漫反射分量的像素点与含有镜面反射分量的像素点分离开来,对两类像素点的最大漫反射色度分别做估计,接着以估计的最大漫反射色度的相似度作为双边滤波器的值域,同时以图像的最大色度图作为双边滤波的引导图保边去噪,进而达到去除镜面反射分量的目的。结果 以经典的高光图像作为处理对象,对含有镜面反射和仅含漫反射的像素点分别做最大漫反射色度估计,再以该估计图作为双边滤波的引导图,不仅能去除镜面反射分量还能有效的保留图像的边缘信息,最大程度的还原图像细节颜色,并且解决了原始算法处理结果中R、G、B三通道相似的像素点所出现的颜色退化问题。用改进的双边滤波去高光算法对50幅含高光的图像做处理,并将该算法与Yang方法和Shen方法分别作对比,结果图的峰值信噪比（PSNR）也分别平均提高4.17%和8.40%,所提算法的处理效果更符合人眼视觉,图像质量更好。结论 实验结果表明针对含镜面反射的图像,本文方法能够更有效去除图像的多区域局部高光,完成对图像的复原,可为室内外光照不匀情况下所采集图像的复原提供有效理论基础。     

基于双目视觉的目标识别与定位

给出一种双目视觉系统结合SURF(Speeded Up Robust Feature)特征的目标识别与定位方法,分析了采用SURF特征实现目标识别的方法,利用双目视觉的原理求取识别出的目标物体的三维坐标信息,从而实现目标物体的识别与定位,与传统的基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征或基于颜色形状特征的目标识别与定位方法相比,该方法更具有鲁棒性和实时性.实验结果证明了该方法进行目标识别与定位的可行性,具有一定的应用价值.