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基于Sugeno补的广义模糊熵阈值分割方法 被引量:10
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作者 范九伦 赵凤 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期1865-1868,共4页
鉴于传统的基于模糊熵的图像阈值分割方法对于光照不均匀图像的分割结果很不理想,该文提出了基于Sugeno补的广义模糊熵图像阈值分割方法。首先按照Sugeno补函数不动点的变化,对一幅图像产生9个阈值,然后利用图像分割质量评价指标对这9... 鉴于传统的基于模糊熵的图像阈值分割方法对于光照不均匀图像的分割结果很不理想,该文提出了基于Sugeno补的广义模糊熵图像阈值分割方法。首先按照Sugeno补函数不动点的变化,对一幅图像产生9个阈值,然后利用图像分割质量评价指标对这9个阈值进行评价,最后选择使得评价指标最大的阈值作为最优的阈值。与传统的模糊熵阈值分割方法相比,新方法增加了选择更好的分割结果的机会,对于光照不均匀的图像能够获得比传统模糊熵方法更好的分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 模糊 广义模糊熵 补函数 图像质量评价准则
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二维广义模糊熵图像阈值分割法 被引量:10
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作者 雷博 范九伦 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1907-1914,共8页
针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.... 针对一维广义模糊熵不能有效处理含噪图像的分割问题,在二维灰度直方图上定义了图像的二维隶属度函数,提出了二维广义模糊熵阈值分割法.该方法不仅考虑了图像的点灰度值,同时考虑了图像像素的邻域平均灰度值,能更好地利用图像中的信息.为了提高二维广义模糊熵阈值法的运行速度、解决参量选取问题,结合粒子群优化搜索方法,设计了嵌套式的优化过程.实验表明,二维广义模糊熵阈值分割法对噪音图像有更好的适应性. 展开更多
关键词 图像分割 广义模糊熵 二维直方图 二维隶属度函数
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基于广义模糊熵的液体火箭发动机故障检测研究 被引量:2
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作者 谢涛 张育林 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期41-48,共8页
定义了系统状态的广义模糊熵及其计算公式,即当前时刻滑动数据窗口上聚类结果的广义模糊度,给出了滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与广义模糊熵之间的负指数关系,并基于该离散度概念对自适应窗口滤波器进行... 定义了系统状态的广义模糊熵及其计算公式,即当前时刻滑动数据窗口上聚类结果的广义模糊度,给出了滑动数据窗口中采样数据矢量方向分布中心的离散度定义及其与广义模糊熵之间的负指数关系,并基于该离散度概念对自适应窗口滤波器进行了改进,提高了滤波器对噪声的敏感度,从而进一步提高了基于自适应窗口滤波器的故障检测算法对强干扰噪声的鲁棒性。本文基于受强噪声干扰的实际试车数据,采用模糊Kohonen聚类网络(FKCN)作为滑动数据窗口上的聚类算法,进行了数值仿真比较实验。仿真结果表明,基于广义模糊熵的故障检测算法具有对干扰噪声的强鲁棒性,是低信噪比环境下的一种有效的故障检测算法。 展开更多
关键词 液体火箭发动机 故障检测 广义模糊熵
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基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取
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作者 雷博 范九伦 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期2492-2496,共5页
针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法。该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大... 针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法。该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取。实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 广义模糊熵 参数选取 量子粒子群算法
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基于广义模糊熵模式分类器的HRV信号识别
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作者 刘建成 董晓倩 陈亚珠 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期339-342,共4页
本研究提出应用基于多输入 多输出模糊集变换的改善型广义模糊熵模式分类器 (GeneralFuzzyEntropyPattemclassifierGFEPC)系统 ,来识别排序相邻与不相邻情况的心率变异性 (HeartRateVariability ,,HRV)信号 ,实验表明的有效性 ,既与类... 本研究提出应用基于多输入 多输出模糊集变换的改善型广义模糊熵模式分类器 (GeneralFuzzyEntropyPattemclassifierGFEPC)系统 ,来识别排序相邻与不相邻情况的心率变异性 (HeartRateVariability ,,HRV)信号 ,实验表明的有效性 ,既与类别排序无关 ,同时对两种不同排序类别具有较好正确的分类率。 展开更多
关键词 HRV信号 隶属函数 广义模糊熵 分类器
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广义模糊熵图像阈值分割参数选取的ADE方法 被引量:5
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作者 姜圣涛 穆学文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期183-188,250,共7页
针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化(Adaptive Differential Evolution,ADE)的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变... 针对广义模糊熵图像阈值分割参数不能自动选取,提出自适应差分进化(Adaptive Differential Evolution,ADE)的广义模糊熵图像阈值分割方法。利用自适应差分进化算法作为优化工具来选取广义模糊熵阈值分割所需要的最佳参数,引入自适应变异算子和提出交叉概率自适应函数对优化过程进行控制,通过把参数带入广义模糊熵的补函数得到图像的阈值,进而得到图像最优分割。为验证其有效性与可行性,分别同基本图像质量评价准则的模糊熵图像阈值分割算法和粒子群优化广义模糊熵图像阈值分割算法相比较,实验表明,针对不同细节的图片,该算法所得分割结果多数情况下背景信息更少,目标信息更清晰,用时更短,分割更稳定且效果良好。 展开更多
关键词 广义模糊熵 自适应差分进化 阈值分割 模糊 补函数
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概率q阶犹豫模糊熵及其应用 被引量:6
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作者 尹文静 郑婷婷 李龙妹 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第4期75-81,共7页
结合q阶模糊集与概率犹豫模糊集的优点,提出了概率q阶犹豫模糊集的概念,这个概念可以更宽泛地表达不确定问题。为了度量不确定信息,针对概率q阶犹豫模糊集中犹豫度和核值对熵的影响,提出了概率q阶犹豫模糊熵的几何构造方法,并且讨论了... 结合q阶模糊集与概率犹豫模糊集的优点,提出了概率q阶犹豫模糊集的概念,这个概念可以更宽泛地表达不确定问题。为了度量不确定信息,针对概率q阶犹豫模糊集中犹豫度和核值对熵的影响,提出了概率q阶犹豫模糊熵的几何构造方法,并且讨论了参数α对熵的影响。进一步提出了广义概率q阶犹豫模糊熵的概念,并对参数λ的性质进行了讨论。将概率q阶犹豫模糊熵应用于多属性决策问题,验证了该方法的正确性和合理性。 展开更多
关键词 概率q阶犹豫模糊 概率q阶犹豫模糊 广义概率q阶犹豫模糊 几何构造 多属性决策
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基于组合优化算法的图像阈值分割 被引量:2
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作者 曾小浩 乔明明 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第2期207-209,258,共4页
针对广义模糊熵图像阈值分割中参数的选取问题,采用两种算法实现自适应选取参数的广义模糊图像熵阈值分割。其中,算法二依据均匀性测度,通过遗传优化算法对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并以广义模糊熵为目标函数,通过粒子群优化算法,... 针对广义模糊熵图像阈值分割中参数的选取问题,采用两种算法实现自适应选取参数的广义模糊图像熵阈值分割。其中,算法二依据均匀性测度,通过遗传优化算法对参数m在(0,1)区间进行全局寻优,并以广义模糊熵为目标函数,通过粒子群优化算法,对S型隶属度函数中的参数进行全局组合寻优,从而实现广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取。实验结果表明了算法二的有效性。 展开更多
关键词 图像分割 广义模糊熵 组合优化 最佳阈值
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基于自适应RCGmvMFE和流行学习的滚动轴承故障诊断 被引量:4
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作者 刘武强 杨小强 申金星 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期9-18,共10页
多尺度模糊熵能够较好的量化振动信号的复杂程度,但缺乏对其他信道信息的有效利用,为了充分利用其他信道的振动信息,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多变量熵理论应用到轴承故障诊断中。为了准确提取轴承信号中的故障特征,提出了基... 多尺度模糊熵能够较好的量化振动信号的复杂程度,但缺乏对其他信道信息的有效利用,为了充分利用其他信道的振动信息,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多变量熵理论应用到轴承故障诊断中。为了准确提取轴承信号中的故障特征,提出了基于自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和精细复合广义多变量多尺度模糊熵(Refined Composite Generalized Multivariate Multiscale Fuzzy Entropy,RCGmvMFE)的轴承多故障诊断方法。首先利用CEEMDAN对多信道的源信号进行分解获得无模式混叠的IMF。然后采用相关性分析方法对IMF分量进行筛选,选出对故障特征敏感的IMF作为多通道数据构成多元变量,并计算其RCGmvMFE组成故障特征。随后采用t分布随机邻域嵌入(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)对高维特征进行维数约简。最后利用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)对低维故障特征进行分类。实验结果表明,该方法能够有效地诊断轴承不同程度的故障,为滚动轴承的故障诊断提供了补充方法。 展开更多
关键词 CEEMDAN 精细复合广义多变量多尺度模糊 敏感IMF t分布随机邻域嵌入 流行学习 滚动轴承 故障诊断
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