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边界跟踪与序贯算法在二值连通区域标记中的应用 被引量:5
1
作者 宋培华 高敦岳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第3期108-109,139,共3页
1 引言在工业检测中图像处理应用大多都是图像识别,其输入图像为灰阶图像,然后进行边缘检测、图像分割、目标识别等一系列有效的图像处理.在最终的处理结果中一般都归结为对二值图像的处理,二值图像是只具有两个灰阶的图像,它是数字图... 1 引言在工业检测中图像处理应用大多都是图像识别,其输入图像为灰阶图像,然后进行边缘检测、图像分割、目标识别等一系列有效的图像处理.在最终的处理结果中一般都归结为对二值图像的处理,二值图像是只具有两个灰阶的图像,它是数字图像的一种简单形式.为了简单起见,图像处理的各种方法无非是采用各种算法将目标特征以二值图像的形式表现出来,再对二值图像这种简单的图像形式进行分析、判断得出结论[1,2]. 展开更多
关键词 边界跟踪 序贯算法 二值连通区域标记 图像处理 图像识别 边缘检测 二值图像 计算机
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序贯算法研究条子泥一期匡围工程养殖效益
2
作者 陈德春 亢扬 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2012年第5期582-586,共5页
针对江苏省沿海地区条子泥匡围工程开发项目中的无公害生态养殖,在考虑投资风险的前提下,基于多目标决策的理论,建立多目标非线性规划数学模型,并采用LINGO程序与序贯算法,对条子泥一期匡围工程开发目标选取优先因子。综合考虑当地的自... 针对江苏省沿海地区条子泥匡围工程开发项目中的无公害生态养殖,在考虑投资风险的前提下,基于多目标决策的理论,建立多目标非线性规划数学模型,并采用LINGO程序与序贯算法,对条子泥一期匡围工程开发目标选取优先因子。综合考虑当地的自然、社会、经济状况,从多个目标中筛选出6个优先级11个目标的目标体系,并依次分解为单目标模型后建模求解。计算结果表明,该方法通过对不同水产品种及养殖面积所获得的综合效益进行比较,从而达到优化水产养殖品种及面积,获得最佳综合效益的目的。 展开更多
关键词 匡围工程 多目标非线性规划 序贯算法
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改进型序贯算法在在线表面瑕疵检测中的应用
3
作者 程晨 周洪钧 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第27期7925-7932,共8页
为了实现对高速在线卷板材表面瑕疵的检测,建立了瑕疵检测系统。该系统对图像处理部分的shading算法,序贯瑕疵标记算法等进行了改进。首先,依据实际工业环境介绍了在线卷板材瑕疵的特点,检测系统主要由相机单元、光源、显示器、编码器... 为了实现对高速在线卷板材表面瑕疵的检测,建立了瑕疵检测系统。该系统对图像处理部分的shading算法,序贯瑕疵标记算法等进行了改进。首先,依据实际工业环境介绍了在线卷板材瑕疵的特点,检测系统主要由相机单元、光源、显示器、编码器、图像处理器和标签机组成。然后着重介绍了每个部件的作用,和相互链接关系以及应用在图像处理器中软件部分的算法。阐述了其中shading算法的基本步骤,分析了原始序贯算法等价表的缺陷,针对缺陷提出了完备化的改进方案,并给出了完备化方案的证明。实验结果表明:完备后的算法可以准确标记复杂图像瑕疵,给出正确的标记结果以及瑕疵的相关信息。完备后的算法经过理论和实验证明是正确的,经试验平台的验证该系统可以应用在高速在线卷板材瑕疵检测上。 展开更多
关键词 计算机视觉 连通域 标记 序贯算法 shading算法
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多传感器融合多目标跟踪中的序贯航迹关联算法 被引量:16
4
作者 韩红 刘允才 +2 位作者 韩崇昭 朱洪艳 左东广 《信号处理》 CSCD 2004年第1期30-34,共5页
对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联融合算法。为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,最小均方误差法用于实现航迹融合。序贯处理的航迹关联融合算法在保... 对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联融合算法。为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,最小均方误差法用于实现航迹融合。序贯处理的航迹关联融合算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 雷达 信号处理 航迹关联算法 目标跟踪系统 传感器 数据融合
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序贯优化化工动态问题的蚁群算法 被引量:16
5
作者 张兵 俞欢军 陈德钊 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期120-125,共6页
针对化工动态优化问题,分析现有数值解法的不足,提出序贯执行蚁群寻优操作,逐步寻找最佳解的策略,构建序贯蚁群算法。算法首先对时间区间和控制变量搜索域实施离散化,以一组整数编码的蚁群路径表示可行控制策略,进而应用蚁群寻优操作寻... 针对化工动态优化问题,分析现有数值解法的不足,提出序贯执行蚁群寻优操作,逐步寻找最佳解的策略,构建序贯蚁群算法。算法首先对时间区间和控制变量搜索域实施离散化,以一组整数编码的蚁群路径表示可行控制策略,进而应用蚁群寻优操作寻找离散问题的最优控制策略。逐步收缩控制搜索域并反复上述步骤,不断改善寻优结果。序贯蚁群算法简便快捷,用于化工动态优化问题效果良好,计算结果体现了算法的稳健性。 展开更多
关键词 动态优化:蚁群算法 蚁群算法 Lee-Rmnirez生物反应器
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一种训练支撑向量机的改进贯序最小优化算法 被引量:25
6
作者 孙剑 郑南宁 张志华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期2007-2013,共7页
对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速... 对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速这类分解方法,并将其具体应用于Platt的贯序最小优化(sequential minimization optimization,简称SMO) 算法中.实验结果表明,改进后的SMO算法的速度是原有算法训练的2~3倍. 展开更多
关键词 支撑向量机 最小优化算法 机器学习 模式分类 二次规划 缓存策略
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一种改进的序贯最小优化算法 被引量:5
7
作者 骆世广 杨晓伟 +1 位作者 吴广潮 张新华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期146-148,共3页
序贯最小优化(SMO)算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度比较慢。本文分析了SMO迭代过程中目标函数值的变化情况,进而提出以目标函数值的改变量作为算法终止的判定条件。几个著名... 序贯最小优化(SMO)算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度比较慢。本文分析了SMO迭代过程中目标函数值的变化情况,进而提出以目标函数值的改变量作为算法终止的判定条件。几个著名的数据集的试验结果表明,该方法可以大大缩短SMO的训练时间,特别适用于大样本数据。 展开更多
关键词 支持向量机 最小优化算法
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前馈网络的一种高精度鲁棒在线贯序学习算法 被引量:4
8
作者 卢诚波 梅颖 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1137-1143,共7页
基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经... 基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经网络的内权矩阵和外权矩阵得到逐步调整.该算法与在线贯序-极限学习机(OS-ELM)相比,具有更高的精度和鲁棒性.同时,通过实验和分析,表明OS-DFT-ELM具有优良性能. 展开更多
关键词 单隐层前馈神经网络 在线算法 极限学习机
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基于序贯相似性检测算法的彩色印品套准精度检测方法 被引量:6
9
作者 李治江 董川 杨萍 《中国印刷与包装研究》 CAS 2014年第2期30-35,共6页
在印刷工业生产中,套准是影响彩色印品质量的决定性因素。本研究针对印刷生产过程中人工检测套准效率低、精度不高等问题,建立了一种基于序贯相似性检测算法(SSDA)的印刷套准精度快速检测方法。针对常用的叠印型套准标记,首先将采集到... 在印刷工业生产中,套准是影响彩色印品质量的决定性因素。本研究针对印刷生产过程中人工检测套准效率低、精度不高等问题,建立了一种基于序贯相似性检测算法(SSDA)的印刷套准精度快速检测方法。针对常用的叠印型套准标记,首先将采集到的标记图像通过分色得到CMYK四色图像,然后基于SSDA算法对套准标记进行准确定位并实现套准误差的自动检测。实验表明:该方法检测精度和效率较高,能够满足实际工业生产需求。 展开更多
关键词 套准 相似性检测算法 套准精度检测
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神经网络设计的特征空间序贯划分算法 被引量:1
10
作者 孙功星 戴贵亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第11期36-37,47,共3页
1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性... 1引言 神经网络已广泛地用于处理实际问题,如语音处理、图像处理和计算机视觉、模式分类和识别等.面对越来越复杂的应用,传统的神经网络学习算法变得不能适应.与许多其他的有效算法相比,神经网络的学习速度慢和固定拓扑结构的不适应性两个缺陷显得异常突出. 展开更多
关键词 神经网络 特征空间 划分算法 误差反转学习算法 奇异值分解方法
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一种LFM信号波形下的序贯EKF算法
11
作者 王建国 何佩琨 龙腾 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期754-756,777,共4页
研究在LFM信号波形下把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法,分析了LFM信号波形下距离和径向速度测量的统计特性.在分析位置测量更新后状态估计误差与径向速度测量噪声统计相关性的基础上,导出了等价的径向速度测量方程,其测量噪声与位... 研究在LFM信号波形下把径向速度测量引入Kalman滤波的新方法,分析了LFM信号波形下距离和径向速度测量的统计特性.在分析位置测量更新后状态估计误差与径向速度测量噪声统计相关性的基础上,导出了等价的径向速度测量方程,其测量噪声与位置测量更新后的状态滤波误差统计不相关,由此而得到序贯处理的EKF算法.蒙特卡罗仿真结果表明,采用这一新算法引入径向速度测量,可以有效地消除距离-多普勒耦合引起的偏差,提高状态估计精度,而且其估计性能优于传统的EKF. 展开更多
关键词 LFM信号波形 EKF算法 线性调频信号 径向速度测量 KALMAN滤波 多普勒雷达 数据处理
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HAVC系统的多目标趋优化序贯式算法及东北电网应用 被引量:3
12
作者 谢邦鹏 张雪敏 +1 位作者 梅生伟 倪向萍 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2008年第1期10-15,共6页
HAVC(混成自动电压控制)系统可以通过对发电机、变压器、电容电抗器等设备的调节,实现电网的电压无功优化控制,保证系统的安全、经济和优质运行。本文给出了一种应用于HAVC系统的多目标趋优化序贯式算法,该算法能够对系统运行的安全性... HAVC(混成自动电压控制)系统可以通过对发电机、变压器、电容电抗器等设备的调节,实现电网的电压无功优化控制,保证系统的安全、经济和优质运行。本文给出了一种应用于HAVC系统的多目标趋优化序贯式算法,该算法能够对系统运行的安全性、经济性和电压质量三个目标进行协调控制,从而将系统的电压及无功水平控制在比较理想的状态。根据该算法编制的软件已在东北500kV电网HAVC系统中进行了成功应用,试运行结果证明了该算法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 混成自动电压控制 多目标趋优化 算法
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Chan序贯平差组合算法的超宽带定位降噪 被引量:5
13
作者 董佳琪 连增增 +1 位作者 徐精诚 魏峰远 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第1期95-100,140,共7页
在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得... 在室内环境中接收机与标签之间的距离会受到随机误差的影响,针对超宽带系统的定位特性,结合Chan算法和序贯平差算法的优势,本文提出了Chan序贯平差(Chan-SA)组合算法,以削弱测距随机误差的影响。首先,通过Chan算法两次加权最小二乘获得标签的三维坐标;然后,将此坐标作为初始值代入序贯平差算法中,利用序贯平差算法对后续数据进行迭代得出最优解。仿真数据和实地测量数据的解算结果表明:与Chan算法、粒子滤波算法和序贯平差算法比较,静态场景中Chan-SA算法定位精度分别提高50.14%、35.29%和41.91%,同时在动态场景内也证明了本文算法的适用性。因此,Chan-SA可以提高超宽带系统的定位精度和稳健性。 展开更多
关键词 室内定位 超宽带系统 TOA测距 CHAN算法 平差算法
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一种改进序贯最小优化算法的方法 被引量:2
14
作者 项堃 喻莹 《现代电子技术》 2013年第8期17-19,共3页
序贯最小优化算法(SMO)是支持向量机(SVM)训练算法中一种十分有效的改进方法,但针对大规模样本数据时,SMO训练速度仍比较慢。为了提高训练速度,在基本保持训练精度的前提下,提出了一种改进优化策略:即跳过部分与精度无关的向量集、提前... 序贯最小优化算法(SMO)是支持向量机(SVM)训练算法中一种十分有效的改进方法,但针对大规模样本数据时,SMO训练速度仍比较慢。为了提高训练速度,在基本保持训练精度的前提下,提出了一种改进优化策略:即跳过部分与精度无关的向量集、提前结束循环、松弛KKT条件以便收缩工作集。经过几个著名的数据集的试验结果表明,此策略可以大幅缩短SMO的训练时间,并且精度没有明显变化。 展开更多
关键词 支持向量机 最小优化算法 去除无关向量 收缩工作集
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基于并行处理的序贯最小优化算法
15
作者 于红彬 曾志强 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2009年第3期28-31,共4页
以对称多处理机为硬件基础,采用并行计算的方式对序贯最小优化算法进行改进.实验表明,改进后的算法能够在不影响结果分类器分类精度的前提下,极大地提高支持向量机的训练速度,并且,样本数量越大、维度越高,采用并行算法的训练效率的提... 以对称多处理机为硬件基础,采用并行计算的方式对序贯最小优化算法进行改进.实验表明,改进后的算法能够在不影响结果分类器分类精度的前提下,极大地提高支持向量机的训练速度,并且,样本数量越大、维度越高,采用并行算法的训练效率的提高就越显著. 展开更多
关键词 支持向量机 最小优化算法 并行计算 训练效率
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基于序贯蒙特卡洛算法的交通流事件重构
16
作者 冯向文 燕雪峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期1812-1817,共6页
针对交通数据重构应用性差、缺乏对交通事件重构的研究等问题,结合交通流非线性非高斯的特点,提出一个基于序贯蒙特卡洛方法的交通流堵塞事件重构模型。该模型不断同化道路上的传感器数据,使仿真中的交通状态不断逼近真实路况,通过分析... 针对交通数据重构应用性差、缺乏对交通事件重构的研究等问题,结合交通流非线性非高斯的特点,提出一个基于序贯蒙特卡洛方法的交通流堵塞事件重构模型。该模型不断同化道路上的传感器数据,使仿真中的交通状态不断逼近真实路况,通过分析仿真数据以探测真实路网中存在的堵塞事件。模型能够对探测到的堵塞进行多粒子模拟来实现对真实道路上堵塞事件的重构。实验结果表明,该模型能够推测并重构出道路上的堵塞事件,对堵塞起始位置重构的平均误差为17m,对堵塞范围重构的平均覆盖率为82%。 展开更多
关键词 蒙特卡洛算法 动态数据驱动应用系统 交通流仿真 事件重构
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统计公差分析与综合的数论序贯优化方法 被引量:7
17
作者 周志革 黄文振 张利 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期374-377,共4页
当前统计公差分析与综合中常采用遗传算法对装配件中各零件公差进行优化,以平衡产品成本与合格率的比例.利用遗传算法进行优化虽然可以获得全局最优解,但计算量过大.文中提出利用基于数论网格点集的数论序贯优化算法进行公差优化.与Mont... 当前统计公差分析与综合中常采用遗传算法对装配件中各零件公差进行优化,以平衡产品成本与合格率的比例.利用遗传算法进行优化虽然可以获得全局最优解,但计算量过大.文中提出利用基于数论网格点集的数论序贯优化算法进行公差优化.与MonteCarlo方法产生的随机点集相比,数论网格点集的分布更为均匀.实例计算结果表明:序贯优化算法在保证获得全局最优解的同时,还显著地降低了计算量。 展开更多
关键词 数论 优化算法 公差分析 机械设计 公差综合
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基于Kriging代理模型的自适应序贯优化方法 被引量:8
18
作者 王红涛 竺晓程 杜朝辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第26期193-195,203,共4页
提出了一种基于Kriging代理模型的自适应序贯优化算法。首先分析了代理模型使用不当引发的局部收敛问题,然后采用小生境微种群遗传算法求解EI函数来得到校正点,用以更新Kriging模型。这种选择校正点的方法使得优化过程避免陷入局部极值... 提出了一种基于Kriging代理模型的自适应序贯优化算法。首先分析了代理模型使用不当引发的局部收敛问题,然后采用小生境微种群遗传算法求解EI函数来得到校正点,用以更新Kriging模型。这种选择校正点的方法使得优化过程避免陷入局部极值点。通过对4个典型函数优化实例进行实验,并与其他算法的结果作比较,其结果表明,新算法在解的精度、收敛性和收敛速度上表现出很好的性能,并且对所优化的问题没有特殊的要求,具有很强的工程实用价值。 展开更多
关键词 优化算法 KRIGING模型 全局优化 小生境微种群遗传算法
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基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算研究 被引量:1
19
作者 刘明雍 郭娇娇 +2 位作者 王梦凡 牛云 王录 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期1-5,共5页
针对无人系统姿态解算中存在陀螺仪误差发散快、磁力计易受软磁环境干扰等问题,提出了一种基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算方法。该方法采用陀螺仪输出构建姿态四元数的状态方程,然后依次利用加速度计与磁力计数据对四元数进行2... 针对无人系统姿态解算中存在陀螺仪误差发散快、磁力计易受软磁环境干扰等问题,提出了一种基于重力场与地磁场序贯修正的姿态解算方法。该方法采用陀螺仪输出构建姿态四元数的状态方程,然后依次利用加速度计与磁力计数据对四元数进行2次序贯修正,以获得姿态的准确输出。实验结果表明,相比传统的2种姿态解算算法,新算法能有效抑制陀螺仪的漂移误差,提高磁干扰环境下的姿态输出精度,其姿态角的静态精度不大于0.5°,动态精度优于2°。 展开更多
关键词 地球重力场 地磁场 卡尔曼滤波算法 姿态解算
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基于原-对偶内点法的化工过程优化算法 被引量:1
20
作者 洪伟荣 王彦 谭鹏程 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1978-1982,共5页
在基于积极集SQP的拟序贯算法研究基础上,提出了基于原-对偶内点法的拟序贯化工过程优化算法。拟序贯算法分为模拟层和优化计算层双层。模拟层中使用正交配置法同时离散状态变量和控制变量,变量的边界约束加于配置点上。同时,每次NLP迭... 在基于积极集SQP的拟序贯算法研究基础上,提出了基于原-对偶内点法的拟序贯化工过程优化算法。拟序贯算法分为模拟层和优化计算层双层。模拟层中使用正交配置法同时离散状态变量和控制变量,变量的边界约束加于配置点上。同时,每次NLP迭代均求解离散DAE系统,消除等式约束和状态变量,从而减小NLP问题的规模。最新研究表明,在大规模优化问题中内点法相对于积极集SQP算法具有明显优势,因此,优化计算层中用原-对偶内点法来求解NLP问题。使用FORTRAN语言独立编写了整个算法程序,并通过热集成精馏系统最优控制的动态优化问题验证了算法的有效性。结果显示,该算法具有求解大规模动态优化问题的能力。 展开更多
关键词 化工过程优化 序贯算法 原-对偶内点法 算法
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