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一种非参数估计的活动围道图像分割方法 被引量:5
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作者 杨鸿波 时永刚 邹谋炎 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1849-1855,共7页
该文采用Parzen窗非参数估计的活动围道方法进行图像分割,不必假定图像区域符合特定的概率分布,大大增加了该算法的应用范围。通过动态调整Parzen窗口参数,更好地利用了图像灰度区域一致的信息,使之更好地适应图像分割的任务。通过合成... 该文采用Parzen窗非参数估计的活动围道方法进行图像分割,不必假定图像区域符合特定的概率分布,大大增加了该算法的应用范围。通过动态调整Parzen窗口参数,更好地利用了图像灰度区域一致的信息,使之更好地适应图像分割的任务。通过合成图像和真实图像的实验证明此方法具有很好的合理性,具有很好的分割精度和抗噪性能。 展开更多
关键词 非参数概率密度估计 PARZEN窗 活动围道 水平截集 图像分割
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基于非参数估计的双模态红外图像差异特征频次分布构造 被引量:3
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作者 张雅玲 吉琳娜 +1 位作者 杨风暴 母晓慧 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第4期361-369,共9页
差异特征频次属性的分布构造对建立双模态红外图像差异特征多属性融合有效度分布合成具有重要意义。针对双模态红外图像差异特征频次属性分布构造的问题,提出了基于K最近邻(KNN)概率密度估计的差异特征频次分布构造方法。利用累积分布... 差异特征频次属性的分布构造对建立双模态红外图像差异特征多属性融合有效度分布合成具有重要意义。针对双模态红外图像差异特征频次属性分布构造的问题,提出了基于K最近邻(KNN)概率密度估计的差异特征频次分布构造方法。利用累积分布函数得到差异特征频次真实序列值,计算所构造的差异特征频次分布中具有统计意义的频次序列值与真实序列值的相似性测度,对结果进行了验证。实验结果表明,将非参数概率密度估计运用于差异特征频次分布构造中具有可行性,且本文方法相较于MISE最优带宽高斯核密度估计更能准确构造差异特征频次分布。 展开更多
关键词 非参数概率密度估计 差异特征频次 复化梯形积分 相似性测度
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一种基于均值移位的红外目标跟踪新方法 被引量:42
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作者 程建 杨杰 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期231-235,共5页
均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法.在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法.但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健... 均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法.在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法.但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健.为了克服这个缺点,提出了构造级联灰度空间的红外目标跟踪新方案.同时,对于不同的红外图像序列使用不同的方法产生级联灰度空间.实验结果表明该方法对于红外小目标以及强杂波背景目标的跟踪是有效和稳健的. 展开更多
关键词 红外目标跟踪 目标描述 非参数概率密度估计 均值移位
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基于信息几何的高超声速飞行器搜索方法 被引量:2
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作者 罗艺 谭贤四 +1 位作者 王红 曲智国 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1520-1529,共10页
由于地面雷达受视距限制无法对高超声速飞行器进行连续观测,针对高超声速飞行器飞出雷达视距盲区后难以搜索的问题,提出了一种基于信息几何的雷达搜索方法.本文利用非参数概率密度估计法对高超声速飞行器的出现位置的概率密度进行估计,... 由于地面雷达受视距限制无法对高超声速飞行器进行连续观测,针对高超声速飞行器飞出雷达视距盲区后难以搜索的问题,提出了一种基于信息几何的雷达搜索方法.本文利用非参数概率密度估计法对高超声速飞行器的出现位置的概率密度进行估计,并将估计的位置概率密度作为雷达搜索的引导信息;根据引导信息确定搜索区域,以区域覆盖率最大化作为优化目标在搜索区域内进行波位编排;基于信息几何理论,将搜索策略建模为统计流形,利用KL (Kullback-Leibler)散度来度量搜索策略与引导信息之间的差异,通过最小化KL散度获得最优搜索策略.通过仿真实验验证了本文所提方法的有效性和可行性,并验证了相比其他搜索方法具有较明显的优势. 展开更多
关键词 高超声速飞行器 非参数概率密度估计 波位编排 信息几何 Kullback-Leibler散度 搜索策略
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考虑负荷自适应检测和修复的鲁棒极限学习机短期负荷预测方法 被引量:25
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作者 彭显刚 郑伟钦 +1 位作者 林利祥 刘艺 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第23期6409-6417,6606,共9页
针对现有负荷预测方法对于温度、湿度累积效应下的短期负荷预测精度低的不足,该文提出了一种基于时变Cook距离统计量的负荷异常值检测和基于非参数概率密度估计的负荷自适应修复的鲁棒极限学习机(extreme learning machine,ELM)短期负... 针对现有负荷预测方法对于温度、湿度累积效应下的短期负荷预测精度低的不足,该文提出了一种基于时变Cook距离统计量的负荷异常值检测和基于非参数概率密度估计的负荷自适应修复的鲁棒极限学习机(extreme learning machine,ELM)短期负荷预测方法。首先将历史负荷数据按季节分组,根据每个季节实时负荷和对应的气象因素,利用递归最小二乘法获取历史负荷数据的自适应遗忘因子,构建基于遗忘因子的时变Cook距离统计量,检测负荷数据中的异常值(或强影响值);采用非参数概率密度估计,构建实时负荷与气象因素的随机模型对异常负荷值(或强影响值)进行修复。考虑电力负荷数据异常值对预测精度的影响,采用了一种鲁棒ELM算法对负荷数据进行回归分析;最后,引入基因遗传算法对负荷预测模型参数进行优化,提升负荷预测算法预测准确率;通过实例仿真分析,验证了该方法提高预测精度的有效性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 时变Cook距离 参数概率密度函数估计 累积效应 鲁棒极限学习机算法
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