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基于面向对象分类的大型野生食草动物识别方法——以青海三江源地区为例
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作者 罗巍 邵全琴 +1 位作者 王东亮 汪阳春 《野生动物学报》 北大核心 2017年第4期561-564,共4页
青海三江源地区位于中国西部,世界屋脊—青藏高原的腹地,青海省南部,平均海拔3 500~4 800 m,气候条件极为恶劣,传统的基于地面观测的野生动物调查方法耗时费力,难以长期开展。本文提出了一种基于无人机航拍影像的大型野生食草动物调查方... 青海三江源地区位于中国西部,世界屋脊—青藏高原的腹地,青海省南部,平均海拔3 500~4 800 m,气候条件极为恶劣,传统的基于地面观测的野生动物调查方法耗时费力,难以长期开展。本文提出了一种基于无人机航拍影像的大型野生食草动物调查方法,使用2016年7月在三江源地区获取的无人机影像,采用面向对象的影像分析方法,对大型野生食草动物进行了自动识别和数量统计。首先,利用多尺度分割技术将影像中的动物轮廓从背景中大致分割出来;接着,选择目标动物的典型样本生成匹配模板对分割结果进行分类检测,初步找出一些疑似目标对象;然后深入挖掘影像中目标动物对象的光谱特征、形状特征,构建特征知识库,对检测结果进行筛选;最后,利用目视解译结果对统计提取出来的动物数量进行了精度评价。实验表明,该方法不仅提取速度快,而且精度较高。该方法将有望显著减少甚至取代部分野生动物地面调查工作,提升野生动物调查的效率和精度。 展开更多
关键词 大型野生食草动物 无人机影像 多尺度分割 模板匹配 模糊逻辑分类
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无线传感器网络中基于粒子群优化的目标识别方法 被引量:1
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作者 曹红兵 魏建明 刘海涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期1014-1018,共5页
针对无线传感器网络在地面目标声振信号识别方面的应用需求,在分析现有算法缺点的基础上,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)方法的目标识别算法。利用粒子群算法优化基于模糊逻辑规则的分类器(fuzzy logic rule ba... 针对无线传感器网络在地面目标声振信号识别方面的应用需求,在分析现有算法缺点的基础上,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)方法的目标识别算法。利用粒子群算法优化基于模糊逻辑规则的分类器(fuzzy logic rule based classifier,FLRBC),分析了算法中各个参数的设置对算法性能的影响。基于实地采集到的信号的仿真实验表明,该方法在一定程度上提高了目标识别的正确率和稳定性,平衡了分类性能,改善了收敛性质。 展开更多
关键词 无线传感器网络 目标识别 粒子群优化 模糊逻辑规则分类
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基于面向对象的降水粒子识别研究
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作者 刘陈帅 陈生 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期593-602,共10页
双偏振雷达的主要用途之一就是降水粒子识别,目前主流的方法为模糊逻辑分类(FL),但是该方法仅使用单个距离库的信息,易受到噪声的影响。基于模糊逻辑方法的不足,利用聚类分析,提出了一种面向对象的降水粒子分类方法,即在模糊逻辑分类基... 双偏振雷达的主要用途之一就是降水粒子识别,目前主流的方法为模糊逻辑分类(FL),但是该方法仅使用单个距离库的信息,易受到噪声的影响。基于模糊逻辑方法的不足,利用聚类分析,提出了一种面向对象的降水粒子分类方法,即在模糊逻辑分类基础上考虑距离库与不同降水粒子的距离以及周围距离库类别信息。基于广州S波段双偏振雷达的观测数据进行降水粒子识别验证,结果表明使用的面向对象的降水粒子识别方法可有效地降低噪声对分类结果的影响,且符合降水粒子的微物理特征。 展开更多
关键词 面向对象 降水粒子识别 模糊逻辑分类 Kmeans聚类
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A fuzzy logic resource allocation and memory cell pruning based artificial immune recognition system
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作者 邓泽林 谭冠政 +1 位作者 何锫 叶吉祥 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第2期610-617,共8页
In order to improve the resource allocation mechanism of artificial immune recognition system(AIRS) and decrease the memory cells,a fuzzy logic resource allocation and memory cell pruning based AIRS(FPAIRS) is propose... In order to improve the resource allocation mechanism of artificial immune recognition system(AIRS) and decrease the memory cells,a fuzzy logic resource allocation and memory cell pruning based AIRS(FPAIRS) is proposed.In FPAIRS,the fuzzy logic is determined by a parameter,thus,the optimal fuzzy logics for different problems can be located through changing the parameter value.At the same time,the memory cells of low fitness scores are pruned to improve the classifier.This classifier was compared with other classifiers on six UCI datasets classification performance.The results show that the accuracies reached by FPAIRS are higher than or comparable to the accuracies of other classifiers,and the memory cells decrease when compared with the memory cells of AIRS.The results show that the algorithm is a high-performance classifier. 展开更多
关键词 artificial immune recognition system fuzzy logic memory cell pruning CLASSIFICATION
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