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Multiple targets vector miss distance measurement accuracy based on 2-D assignment algorithms 被引量:1
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作者 Fang Bingyi Wu Siliang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第1期76-80,共5页
An extension of 2-D assignment approach is proposed for measurement-to-target association for improving multiple targets vector miss distance measurement accuracy. When the multiple targets move so closely, the measur... An extension of 2-D assignment approach is proposed for measurement-to-target association for improving multiple targets vector miss distance measurement accuracy. When the multiple targets move so closely, the measurements can not be fully resolved due to finite resolution. The proposed method adopts an auction algorithm to compute the feasible measurement-to-target assignment with unresolved measurements for solving this 2-D assignment problem. Computer simulation results demonstrate the effectiveness and feasibility of this method. 展开更多
关键词 miss distance 2-d assignment auction algorithm data association
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2-D mini mumfuzzy entropy method of image thresholding based on genetic algorithm 被引量:1
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作者 张兴会 刘玲 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第3期557-560,共4页
A new image thresholding method is introduced, which is based on 2-D histgram and minimizing the measures of fuzziness of an input image. A new definition of fuzzy membership function is proposed, it denotes the chara... A new image thresholding method is introduced, which is based on 2-D histgram and minimizing the measures of fuzziness of an input image. A new definition of fuzzy membership function is proposed, it denotes the characteristic relationship between the gray level of each pixel and the average value of its neighborhood. When the threshold is not located at the obvious and deep valley of the histgram, genetic algorithm is devoted to the problem of selecting the appropriate threshold value. The experimental results indicate that the proposed method has good performance. 展开更多
关键词 image thresholding 2-d fuzzy entropy genetic algorithm.
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基于变量筛选和注意力机制的CNN-BiLSTM出口SO_(2)浓度预测模型
3
作者 畅晗 金秀章 +1 位作者 赵术善 赵大勇 《计量学报》 北大核心 2025年第7期1041-1050,共10页
针对燃煤电厂锅炉燃烧工况复杂多变和脱硫系统惯性大,影响因素多,导致的出口SO_(2)浓度频繁大范围波动且难以预测的问题,提出一种基于浣熊优化算法(coati optimization algorithm,COA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,... 针对燃煤电厂锅炉燃烧工况复杂多变和脱硫系统惯性大,影响因素多,导致的出口SO_(2)浓度频繁大范围波动且难以预测的问题,提出一种基于浣熊优化算法(coati optimization algorithm,COA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法与融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory networks,BiLSTM)和注意力机制的出口SO_(2)浓度预测模型。首先使用k-近邻互信息法筛选出与出口SO_(2)浓度相关性高的辅助变量,求取出各个辅助变量对应的时延补偿,然后对补偿后的变量用COA-VMD算法进行分解,保留分解结果中与输出变量相关性最大的变量子集进行重构,并将其作为模型的输入,最后使用CNN-BiLSTM-Attention建立出口SO_(2)浓度预测模型。仿真结果表明,相比其他模型该模型的均方根误差、平均绝对百分比误差最小,预测精度最高,分别为0.5777 mg/m^(3),0.2705%,0.9732。 展开更多
关键词 SO_(2)浓度预测 浣熊优化算法 VMD分解 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 注意力机制
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一种SAR相干干扰信号产生快速算法 被引量:8
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作者 张仕山 靳学明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期108-111,共4页
对合成孔径雷达(SAR)相干干扰由于计算量大而难以实施.本文在分析SAR相干干扰原理、用于SAR相干干扰信号产生的二维卷积算法的基础上,提出了一种快速算法.对两种算法的运算过程做了详细分析,并进行了仿真计算.理论分析和仿真结果表明,... 对合成孔径雷达(SAR)相干干扰由于计算量大而难以实施.本文在分析SAR相干干扰原理、用于SAR相干干扰信号产生的二维卷积算法的基础上,提出了一种快速算法.对两种算法的运算过程做了详细分析,并进行了仿真计算.理论分析和仿真结果表明,该快速算法大大简化了SAR相干干扰信号产生的方位处理过程,减小了方位处理计算量.结合现代高速信号处理技术,该快速算法可用于SAR相干干扰信号的连续、实时产生. 展开更多
关键词 合成孔径雷达 相干干扰 快速产生算法 二维卷积算法
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一种新的SAR回波仿真算法 被引量:3
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作者 张仕山 靳学明 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2006年第11期90-92,共3页
在分析了SAR回波数学模型、用于SAR原始回波仿真的二维卷积算法,以及线性卷积运算实现方法的基础上,提出一种新的时频混合算法。对这两种算法的运算过程进行了详细地比较分析,并进行了仿真,给出了仿真过程和结果。理论分析和仿真结果表... 在分析了SAR回波数学模型、用于SAR原始回波仿真的二维卷积算法,以及线性卷积运算实现方法的基础上,提出一种新的时频混合算法。对这两种算法的运算过程进行了详细地比较分析,并进行了仿真,给出了仿真过程和结果。理论分析和仿真结果表明,时频混合算法能够连续、实时地产生SAR模拟回波数据。 展开更多
关键词 SAR回波仿真 二维卷积算法 时频混合算法
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二维卷积非负矩阵分解的初值确定混合算法
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作者 付强 景博 +3 位作者 何鹏举 王赟 司书浩 刘刚易 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期125-130,共6页
为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合... 为解决二维卷积非负矩阵分解算法存在初值敏感,且传统随机初始化确定的初始值容易使算法收敛到结果相对不好的局部最优值的问题,通过结合K均值聚类、奇异值分解和主成分分析方法,提出了一种适用于二维卷积非负矩阵分解初始值确定的混合算法.首先,利用K均值聚类方法得到聚类中心作为系数矩阵(H矩阵)的初始值,避开了传统初始化不确定系数矩阵带来的分解结果不唯一问题;其次,考虑到相比一维卷积非负矩阵分解算法,二维卷积非负矩阵分解算法的基矩阵(W矩阵)个数更多,利用奇异值分解和主成分分析方法交替产生基矩阵的初始值,克服了单个算法产生的初始化误差问题.在相同参数环境下将本文算法和现有初始化算法的分解收敛性能进行对比实验,结果表明本文算法相比其他同类算法具有更好的分解性能并具有更好的收敛性.进一步加入噪声进行实验,在白噪声为-1 dB~10 dB的不同信噪比环境下,本文算法均能快速实现信号的分离,对于噪声数据具有很强的鲁棒性.采用混合算法确定初值,更有利于实现二维卷积非负矩阵分解的实时性和高性能. 展开更多
关键词 二维卷积非负矩阵分解 初值敏感 混合算法 K均值聚类 奇异值分解
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基于改进TLS-ESPRIT与自卷积窗的谐波与间谐波检测算法 被引量:9
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作者 王铀程 陈蓉 杨勇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第17期159-168,共10页
随着光伏发电系统大规模接入电网,不可避免地带来了严重的谐波污染问题。为了有效监测光伏并网系统输出电流的谐波、间谐波,提出了一种基于改进快速最小二乘法-旋转不变法(total least squares-estimation of signal parameters via rot... 随着光伏发电系统大规模接入电网,不可避免地带来了严重的谐波污染问题。为了有效监测光伏并网系统输出电流的谐波、间谐波,提出了一种基于改进快速最小二乘法-旋转不变法(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique,TLS-ESPRIT)与2阶Blackman-Harris自卷积窗相结合的检测方法。首先对待测信号进行三次采样并利用快速TLS-ESPRIT算法检测频率。随后对检测结果基于简化K-means聚类算法进行分析,提取出真实的谐波分量。最后结合2阶Blackman-Harris自卷积窗对信号进行加窗插值计算,准确估算出其幅值、相位信息,实现了谐波、间谐波的高精度检测。仿真算例和现场数据测试结果表明,所提方法相较于传统方法具有更高的谐波、间谐波检测精度,且抗干扰能力更强。 展开更多
关键词 光伏并网逆变器 改进TLS-ESPRIT K-MEANS聚类 2阶Blackman-Harris自卷积窗 加窗插值算法
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特高压塔基施工扰动区域快速自动识别研究 被引量:8
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作者 洪倩 陈枫楠 +3 位作者 梁冬 李晋 陈晓枫 戚国辉 《人民黄河》 CAS 北大核心 2019年第8期99-102,共4页
为了探索开发建设项目施工扰动区域和人为水土流失快速监测方法,针对特高压输变电工程线路长、施工标段多、扰动区域分散、人为水土流失严重、监督管理困难等特点,以榆横—潍坊输变电工程区为研究对象,利用卷积神经网络算法和高分2号卫... 为了探索开发建设项目施工扰动区域和人为水土流失快速监测方法,针对特高压输变电工程线路长、施工标段多、扰动区域分散、人为水土流失严重、监督管理困难等特点,以榆横—潍坊输变电工程区为研究对象,利用卷积神经网络算法和高分2号卫星遥感影像,研究快速自动识别特高压塔基扰动区域、准确提取扰动面积的方法,选择平原农作物区、山地林区、丘陵草地区、平原草地区的33个样点(塔基)进行识别和分类计算。结果表明:利用卷积神经网络算法和高分2号卫星遥感影像可以快速识别施工扰动区域(范围),并准确提取施工扰动面积,与目视解译结果基本一致,与扰动面积实测值相比,相对误差最大值为11.77%、最小值为1.20%。 展开更多
关键词 开发建设项目 水土流失监测 特高压塔基 扰动面积 卷积神经网络算法 高分2号卫星 自动识别
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An Effective Method of Threshold Selection for Small Object Image
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作者 吴一全 吴加明 占必超 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2011年第4期235-242,共8页
The image segmentation difficulties of small objects which are much smaller than their background often occur in target detection and recognition. The existing threshold segmentation methods almost fail under the circ... The image segmentation difficulties of small objects which are much smaller than their background often occur in target detection and recognition. The existing threshold segmentation methods almost fail under the circumstances. Thus, a threshold selection method is proposed on the basis of area difference between background and object and intra-class variance. The threshold selection formulae based on one-dimensional (1-D) histogram, two-dimensional (2-D) histogram vertical segmentation and 2-D histogram oblique segmentation are given. A fast recursive algorithm of threshold selection in 2-D histogram oblique segmentation is derived. The segmented images and processing time of the proposed method are given in experiments. It is compared with some fast algorithms, such as Otsu, maximum entropy and Fisher threshold selection methods. The experimental results show that the proposed method can effectively segment the small object images and has better anti-noise property. 展开更多
关键词 information processing small infrared target detection image segmentation threshold selection 2-d histogram oblique segmentation fast recursive algorithm
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