期刊文献+
共找到8篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
气压ABS关键技术研究与试验 被引量:2
1
作者 黄智 刘剑 +1 位作者 胡凯 刘李盼 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1126-1130,共5页
为改善基于门限逻辑算法的制动防抱系统控制性能,提出了一种工程实用的参考车速自适应算法,利用每个控制循环轮速恢复的峰值修正车身参考减速度。设计了基于门限逻辑的ABS控制算法和控制器。在xPC Target的硬件在环系统中进行了仿真试验... 为改善基于门限逻辑算法的制动防抱系统控制性能,提出了一种工程实用的参考车速自适应算法,利用每个控制循环轮速恢复的峰值修正车身参考减速度。设计了基于门限逻辑的ABS控制算法和控制器。在xPC Target的硬件在环系统中进行了仿真试验,并进行了实车试验和参数整定。试验结果表明,提出的参考车速算法在各种典型工况下适应性好,能准确、快速识别车身减速度,结合门限逻辑控制算法,可将车轮滑移率限制在合理范围内。 展开更多
关键词 参考车速 门限逻辑算法 制动防抱系统 系统硬件在环
在线阅读 下载PDF
基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法 被引量:27
2
作者 阳波 《湖南师范大学自然科学学报》 EI CAS 北大核心 2003年第1期32-36,共5页
分析了最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理 ,结合遗传算法及其特点提出了一种自动阈值选取的图像分割算法 ,在本算法中对传统最大类间方差图像分割的算法及遗传算法进行了改进 ,提高了传统算法的速度 ,改善了遗传算法的收敛速度与... 分析了最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理 ,结合遗传算法及其特点提出了一种自动阈值选取的图像分割算法 ,在本算法中对传统最大类间方差图像分割的算法及遗传算法进行了改进 ,提高了传统算法的速度 ,改善了遗传算法的收敛速度与最优解的协调关系 ,最后从速度及性能上进行了分析比较 ,并对实际图像分割做了反复实验 ,结果表明 ,本遗传算法的图像分割方法在图像分割过程中具有速度快 ,效果好的特点 . 展开更多
关键词 最大类间方差 遗传算法 图像分割 阈值 评价函数 计算机视觉 模式识别
在线阅读 下载PDF
基于多阈值融合的图像分割 被引量:21
3
作者 邢延超 谈正 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期252-256,共5页
提出了一种基于知识的多阈值融合图像分割新方法 .首先利用一组多阈值分割结果建立连通域生长树 .然后判断树叉对应的连通域合并是否合理 ,为此提出了连通体元、体元生命期、体元体积等概念 ,结合灰度均匀性定义出通用合并准则 .最后将... 提出了一种基于知识的多阈值融合图像分割新方法 .首先利用一组多阈值分割结果建立连通域生长树 .然后判断树叉对应的连通域合并是否合理 ,为此提出了连通体元、体元生命期、体元体积等概念 ,结合灰度均匀性定义出通用合并准则 .最后将图像各位置的最佳连通域组合为最终图像分割结果 .该算法充分利用了目标的灰度和空间属性 ,对灰度平稳和渐近变化的多目标图像分割非常有效 .此外 ,该算法可以有效融合具体应用的先验知识 ,具有很高的智能性 . 展开更多
关键词 多阈值融合 图像分割 灰度 连通域生长树 图像处理 图像分析
在线阅读 下载PDF
改进二维最大类间方差法及其在黄瓜目标分割中的应用 被引量:10
4
作者 孙俊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期176-181,共6页
为了提高图像阈值分割算法的应用广适性和处理实时性,该文在二维最大类间方差分割算法的基础上,研究邻域模板尺寸对最佳阈值的影响,将图像的灰度值、邻域尺寸及邻域均值进行遗传基因编码,利用遗传算法得到阈值最优解的小范围,在此小范... 为了提高图像阈值分割算法的应用广适性和处理实时性,该文在二维最大类间方差分割算法的基础上,研究邻域模板尺寸对最佳阈值的影响,将图像的灰度值、邻域尺寸及邻域均值进行遗传基因编码,利用遗传算法得到阈值最优解的小范围,在此小范围内进行二次遗传算法运算寻求全局最优解。将此基于两级遗传算法的二维最大类间方差分割算法应用于黄瓜计算机视觉识别目标试验中,试验结果表明,在计算类间方差次数上,基于两级遗传算法的二维最大类间方差算法分别为二维最大类间方差耗时的0.18%和一维Otsu算法耗时的46.87%,耗时上也较传统二维最大类间方差算法和一维Otsu算法有很大缩短,分割效果也有了明显改善。同时该算法也为目标识别领域提供了一种新型的实时图像分割方法,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 图像分割 遗传算法 阈值 二维 最大类间方差法 黄瓜
在线阅读 下载PDF
基于改进遗传算法的小波去噪的阈值优化 被引量:2
5
作者 王志明 伍朝华 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第9期2381-2383,共3页
根据基因重组原理,定义了新的反向逻辑交叉算子和随机逻辑交叉算子对标准遗传算法进行改进。利用改进的遗传算法求解多尺度小波分解每层系数的最优阈值,通过软阈值法对小波系数处理后进行小波重构。实验结果表明,利用改进的遗传算法进... 根据基因重组原理,定义了新的反向逻辑交叉算子和随机逻辑交叉算子对标准遗传算法进行改进。利用改进的遗传算法求解多尺度小波分解每层系数的最优阈值,通过软阈值法对小波系数处理后进行小波重构。实验结果表明,利用改进的遗传算法进行小波去噪是可行的,且能够达到较高的信噪比。 展开更多
关键词 图像去噪 改进遗传算法 小波变换 阈值 逻辑交叉算子
在线阅读 下载PDF
两类强壮的门限密钥托管方案 被引量:12
6
作者 曹珍富 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期1164-1171,共8页
提出了门限密钥托管方案强壮性的概念,即对于一个强壮的门限密钥托管方案(robust threshold key escrow scheme,简称RTKES),即使在恶意托管人数大于或等于门限值时仍然无法获取系统密钥或用户密钥.很明显,RTKES解决了用户的密钥完全依... 提出了门限密钥托管方案强壮性的概念,即对于一个强壮的门限密钥托管方案(robust threshold key escrow scheme,简称RTKES),即使在恶意托管人数大于或等于门限值时仍然无法获取系统密钥或用户密钥.很明显,RTKES解决了用户的密钥完全依赖于可信赖的托管机构这一问题.证明了RTKES是存在的,并且还给出两类RTKES的具体设计.这些方案有效地解决了一次监听,永久监听的问题,每个托管人能够验证他所托管的子密钥的正确性,并且在监听阶段,监听机构能够确切地知道哪些托管人伪造或篡改了子密钥.由于提出的方案是门限密钥托管方案,所以在所有托管人中当有一个或几个托管人不愿合作或无法合作时,监听机构仍能够通过另外有效的k个托管人去重构会话密钥,从而实施监听.此外,RTKES还具有抵抗LEAF反馈攻击的特性. 展开更多
关键词 密钥托管 门限方案 强壮性 改进 RSA体制 ELGAMAL体制 托管代理 监听
在线阅读 下载PDF
基于SURE无偏估计的自适应小波阈值去噪 被引量:67
7
作者 曲天书 戴逸松 王树勋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期266-268,共3页
本文在D .L .Dohono提出的小波阈值去噪的基础上 ,提出了一种新的阈值函数 ,与原来的分段阈值函数相比 ,此函数具有明显优点 ,表达式简单易于计算 ,连续可微 ,易于求导 .此函数的这些优点为实现信号的自适应去噪提供了可能 .本文应用此... 本文在D .L .Dohono提出的小波阈值去噪的基础上 ,提出了一种新的阈值函数 ,与原来的分段阈值函数相比 ,此函数具有明显优点 ,表达式简单易于计算 ,连续可微 ,易于求导 .此函数的这些优点为实现信号的自适应去噪提供了可能 .本文应用此阈值函数 ,基于SURE无偏估计 ,给出了一种自适应去噪方法 .并用受污染的blocks、bumps、heavysine、doppler等典型信号做实验 ,实验结果显示此方法能在最小均方误差 (MSE)意义上收敛 。 展开更多
关键词 小波变换 阈值函数 自适应去噪 最小均方误差 小波阈值去噪 无偏估计
在线阅读 下载PDF
基于RTD可编程逻辑门的数字电路3层网络综合算法 被引量:1
8
作者 姚茂群 杨凯 +1 位作者 许聪源 沈继忠 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期567-572,579,共7页
随着集成电路的不断发展,CMOS器件的工艺逐渐达到其物理设计极限,研究新器件和新设计方法成为集成电路继续发展的必经之路.阈值逻辑门因具有强大的逻辑功能而备受关注,共振隧穿二极管(RTD)因其负阻特性在设计阈值逻辑门时更具优势.由于... 随着集成电路的不断发展,CMOS器件的工艺逐渐达到其物理设计极限,研究新器件和新设计方法成为集成电路继续发展的必经之路.阈值逻辑门因具有强大的逻辑功能而备受关注,共振隧穿二极管(RTD)因其负阻特性在设计阈值逻辑门时更具优势.由于阈值逻辑门与二进制神经元模型有相似之处,因此可用神经网络模型实现逻辑函数,从而为电路设计提供新的思路.对基于RTD可编程逻辑门的3层网络算法中的隐层综合算法进行了改进,提出采用汉明距离最大优先覆盖的方法对真向量进行覆盖,从而提高了真向量的覆盖效率,减少了隐层函数个数,并采用真假向量标记的方法简化了隐层综合算法.提出的算法比原隐层综合算法简单,进一步简化了基于RTD可编程逻辑门实现n变量函数的电路. 展开更多
关键词 阈值逻辑门 RTD可编程逻辑门 综合算法
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部