遥感图像薄云的小波自适应阈值去除 被引量：6

1

作者 王修信 江丽莎 +1 位作者 陈云坪 王锦莉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期390-393,共4页

可见光遥感图像最常见的薄云噪声严重地影响其解译的准确性,因此根据薄云噪声主要影响图像的低频信号,提出单波段遥感图像小波变换自适应阈值去云,图像经小波分解后,薄云噪声与地物信息在低频小波系数的阈值使用遗传算法以广义交叉验证... 可见光遥感图像最常见的薄云噪声严重地影响其解译的准确性,因此根据薄云噪声主要影响图像的低频信号,提出单波段遥感图像小波变换自适应阈值去云,图像经小波分解后,薄云噪声与地物信息在低频小波系数的阈值使用遗传算法以广义交叉验证GCV准则作为目标函数自动寻找,然后对小波系数进行阈值化去云。结果表明,该方法可有效去除薄云噪声并保留地物信息,使原来模糊的地物细节信息变清晰,信息熵最高,去云效果优于小波同态滤波,且明显优于同态滤波;不同尺度低频小波系数中薄云噪声与地物信息间的阈值,可用遗传算法和GCV准则有效地自动确定。 展开更多

关键词 自适应阈值去云 广义交叉验证准则 遗传算法 遥感图像 小波变换

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基于粒子群优化的最佳阈值法在局部放电信号去噪中应用 被引量：9

2

作者 吴炬卓 牛海清 叶开发 《电测与仪表》 北大核心 2015年第10期100-104,共5页

抑制白噪声干扰是局部放电(Partial Discharge,PD)在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函... 抑制白噪声干扰是局部放电(Partial Discharge,PD)在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函数,并结合粒子群优化算法自适应地确定出各分解层的最佳阈值。该方法不依赖任何先验知识,实现局部放电信号自适应去噪。对局部放电仿真信号和实测局部放电信号的去噪结果表明:本文提出的方法与标准阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声。 展开更多

关键词 局部放电 小波去噪 广义交叉验证 自适应阈值 粒子群优化算法

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半参数空间变系数回归模型的两步估计方法及其数值模拟 被引量：27

3

作者 魏传华 梅长林 《统计与信息论坛》 2005年第1期16-19,50,共5页

文章提出了关于半参数空间变系数回归模型的两步估计方法,该方法可得到模型中常值系数估计量的精确解析表达式,广泛的数值模拟表明所提出的估计方法对估计常值系数具有满意的精度和稳定性。

关键词 半参数空间变系数回归模型 地理加权回归方法 两步估计法 广义交叉证实法

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基于自适应频率选择的鲁棒时延估计算法 被引量：7

4

作者 万新旺 吴镇扬 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期890-894,共5页

为了增强相位变换加权广义互相关方法(GCC-PHAT)这一常用时延估计方法对噪声的鲁棒性,提出了一种基于频率自适应选择的改进算法.该算法利用较短的语音数据(32ms)估计出每个频率的协方差矩阵,从而计算出每个频率的信噪比(SNR),然后自适... 为了增强相位变换加权广义互相关方法(GCC-PHAT)这一常用时延估计方法对噪声的鲁棒性,提出了一种基于频率自适应选择的改进算法.该算法利用较短的语音数据(32ms)估计出每个频率的协方差矩阵,从而计算出每个频率的信噪比(SNR),然后自适应地选择SNR较大的频率用于时延估计.仿真实验结果表明,不论是在中等混响(混响时间T60=0.3s)还是在强混响(T60=0.6s)条件下,相对于GCC-PHAT方法,该算法对噪声的鲁棒性更强. 展开更多

关键词 麦克风阵列 时延估计 GCC-PHAT算法 自适应频率选择

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机载雷达自适应对角加载参数估计方法 被引量：2

5

作者 姜磊 王彤 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1752-1757,共6页

对角加载可以提高空时自适应处理在低样本情况下的性能。然而,在实际中加载参数的确定是一个较为困难的问题。为了解决这个问题,该文提出一种基于回波数据的自适应对角加载参数估计方法。该方法首先将对角加载问题转化为Tikhonov规划问... 对角加载可以提高空时自适应处理在低样本情况下的性能。然而,在实际中加载参数的确定是一个较为困难的问题。为了解决这个问题,该文提出一种基于回波数据的自适应对角加载参数估计方法。该方法首先将对角加载问题转化为Tikhonov规划问题,然后利用广义交叉验证准则构造优化问题,最后采用割线法求解优化问题、计算加载参数。仿真与实测数据结果表明该方法可以有效提高机载雷达在低样本条件下的目标检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 空时自适应处理 对角加载 参数估计 广义交叉验证 割线法

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一种推广高斯核模型设计及其优化

6

作者 韩虎 任恩恩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第30期72-73,86,共3页

支持向量机分类中,不同属性对分类的贡献往往不同,针对此问题,在核函数中引入属性权重,提出一种推广的高斯核模型,同时以最小化k-fold交叉验证误差为目标,采用粒子群算法进行推广高斯核的模型选择。最后通过UCI上标准数据集进行实验,证... 支持向量机分类中,不同属性对分类的贡献往往不同,针对此问题,在核函数中引入属性权重,提出一种推广的高斯核模型,同时以最小化k-fold交叉验证误差为目标,采用粒子群算法进行推广高斯核的模型选择。最后通过UCI上标准数据集进行实验,证实该方法能够有效提高支持向量机的推广能力。 展开更多

关键词 支持向量机 属性权重 推广高斯核 交叉验证 粒子群优化

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基于MCCV-CARS-RF建立红提糖度和酸度的可见-近红外光谱无损检测方法 被引量：20

7

作者 许锋 付丹丹 +2 位作者 王巧华 肖壮 王彬 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期149-154,共6页

利用USB2000+微型光谱仪采集红提400～1 000 nm透过率光谱数据,并通过理化分析测得糖度和酸度值;利用Savit Zky-Golay卷积平滑法对原始光谱进行预处理,结合蒙特卡罗交叉验证法剔除奇异点,再利用竞争自适应重加权采样法降维,最终建立随... 利用USB2000+微型光谱仪采集红提400～1 000 nm透过率光谱数据,并通过理化分析测得糖度和酸度值;利用Savit Zky-Golay卷积平滑法对原始光谱进行预处理,结合蒙特卡罗交叉验证法剔除奇异点,再利用竞争自适应重加权采样法降维,最终建立随机森林预测模型。糖度预测模型的校正集相关系数和均方根误差分别为0.955 8和0.315 8;验证集相关系数和均方根误差为0.956 8和0.318 5。酸度预测模型的校正集相关系数和均方根误差分别是0.945 6和0.300 1;验证集相关系数和均方根误差为0.940 5和0.311 2。结果表明,该方法适用于红提糖度和酸度的快速无损检测,且具有较高的准确度。 展开更多

关键词 可见-近红外光谱 蒙特卡罗交叉验证法 竞争自适应重加权采样法 红提 糖度 酸度

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基于混合Lanczos-Tikhonov算法的绝缘子表面电荷反演计算 被引量：3

8

作者 毛诗壹 潘成 +2 位作者 罗毅 邱宇杰 唐炬 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1921-1934,共14页

表面电荷反演计算是表面电荷密度分布测量的重要环节。该文针对盆式或锥形绝缘子这类平移变化系统,引入迭代正则化方法,提出了基于Lanczos双对角化与Tikhonov正则化算法混合方法的表面电荷反演算法。通过Lanczos双对角化将电位-电荷之... 表面电荷反演计算是表面电荷密度分布测量的重要环节。该文针对盆式或锥形绝缘子这类平移变化系统,引入迭代正则化方法,提出了基于Lanczos双对角化与Tikhonov正则化算法混合方法的表面电荷反演算法。通过Lanczos双对角化将电位-电荷之间的矩阵运算投影至维数更小的子空间后,应用Tikhonov正则化求解子空间投影最小二乘问题,大大减小了矩阵的计算量;同时引入自适应加权广义交叉验证(A-WGCV)方法选择正则化参数;结合仿真算例讨论了该算法的实现过程以及计算精度,并与视在电荷法及维纳滤波法进行了对比;最后,通过粉尘图法验证了该算法的准确性和可靠性,并结合粉尘图像和算法反演两种方法获取了针电极下不同电压等级下的电荷分布。 展开更多

关键词 高压直流电气设备 表面电荷密度分布 表面电荷反演 自适应加权广义交叉验证 (a-wgcv) Lanczos-Tikhonov混合方法

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基于双交叉熵的自适应残差卷积图像分类算法 被引量：7

9

作者 李伟 黄鹤鸣 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第12期3670-3676,共7页

为弥补卷积神经网络在图像分类方面对颜色特征的不敏感,并生成更逼真的图像样本,提出一种基于双交叉熵的自适应残差卷积图像分类算法。将双交叉熵损失函数应用到深度卷积生成对抗网络中的判别模型;结合图像的主颜色特征和残差卷积神经... 为弥补卷积神经网络在图像分类方面对颜色特征的不敏感,并生成更逼真的图像样本,提出一种基于双交叉熵的自适应残差卷积图像分类算法。将双交叉熵损失函数应用到深度卷积生成对抗网络中的判别模型;结合图像的主颜色特征和残差卷积神经网络提取的空间位置特征,运用改进的差分演化算法解决多特征融合权重系数的设定问题。实验结果表明,所提算法与传统的CNN算法相比,准确率明显提高10.75个百分点。双交叉熵损失函数可以提高判别模型区分生成图像与真实图像的能力,迫使生成模型生成更逼真的图像样本。 展开更多

关键词 双交叉熵损失 生成对抗网络 卷积神经网络 多特征融合 自适应权重 改进的差分演化算法 图像分类

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基于R-滤子的多帧图像重建算法

10

作者 何易德 秦小林 +1 位作者 罗国涛 陈帅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第17期194-198,共5页

针对图像重建中低分辨率图像信息的利用和先验项(正则化项)的估计问题,提出一种新颖的算法——R-滤子方法,通过计算输入图像的高阶信息来构建先验项,同时采用广义交叉验证(Generalized Cross Validation,GCV)方法自适应求解先验项参数(... 针对图像重建中低分辨率图像信息的利用和先验项(正则化项)的估计问题,提出一种新颖的算法——R-滤子方法,通过计算输入图像的高阶信息来构建先验项,同时采用广义交叉验证(Generalized Cross Validation,GCV)方法自适应求解先验项参数(正则化参数),加强算法的自适应性。实验结果表明:重建图像的峰值信噪比值(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)比目前主要先验项方法(BTV、Sparse、Huber)的重建图像的值更高,从重建图像的局部细节和纹理也看出该方法的重建图像具有更丰富的信息,同时,从构造方法上说明R-滤子方法在计算上要优于其他方法。 展开更多

关键词 图像重建 R-滤子 广义交叉验证(GCV) 自适应参数 先验项 峰值信噪比值(PSNR)

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基于RLS的二次加权相关时延估计算法 被引量：8

11

作者 徐菁 倪淑燕 廖育荣 《电讯技术》 北大核心 2022年第12期1835-1840,共6页

针对测向定位中时延估计的问题,提出了一种基于递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的二次加权相关时延估计方法。该方法在二次相关算法基础上,一方面引入RLS算法,在二次相关前进行自适应滤波,提高系统抗噪能力,且具有较快... 针对测向定位中时延估计的问题,提出了一种基于递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法的二次加权相关时延估计方法。该方法在二次相关算法基础上,一方面引入RLS算法,在二次相关前进行自适应滤波,提高系统抗噪能力,且具有较快的收敛速度;另一方面借鉴广义互相关的思路,引入加权函数,并且采用二次加权方式,提高时延估计的性能。仿真结果表明,在低信噪比环境下,基于RLS的二次加权相关时延估计法使谱峰更加尖锐,抑制了噪声的影响,提高了估计的精度。 展开更多

关键词 时延估计 RLS自适应滤波 广义互相关 广义二次相关 二次加权

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基于AGA-GRNN神经网络的刀具寿命预测研究 被引量：9

12

作者 李浩平 欧阳俊 谢雪媛 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期84-87,共4页

针对基于BP神经网络的刀具寿命预测中存在参数数量多、优化工作量复杂、网络参数主观确定等较多预测精度的问题,提出一种改进广义回归神经网络预测模型AGA-GRNN,该模型运用自适应遗传算法(AGA)优化光滑因子.经实例验证,相较于交叉验证... 针对基于BP神经网络的刀具寿命预测中存在参数数量多、优化工作量复杂、网络参数主观确定等较多预测精度的问题,提出一种改进广义回归神经网络预测模型AGA-GRNN,该模型运用自适应遗传算法(AGA)优化光滑因子.经实例验证,相较于交叉验证法和遗传算法优化的GRNN预测模型,AGA-GRNN刀具寿命预测模型在参数优化效率和寿命预测精度上均较高,本刀具寿命预测模型的构建为实现制造系统中智能刀具调度提供了基础. 展开更多

关键词 刀具寿命预测 广义回归神经网络 自适应遗传算法 交叉验证法

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多策略改进的乌燕鸥算法及应用 被引量：2

13

作者 王国柱 周强 陈慧波 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第3期28-34,共7页

乌燕鸥算法(STOA)存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题,鉴于此,提出一种多策略改进的乌燕鸥算法(MISTOA)。首先,为增强初始种群的多样性,采用Cat混沌映射对STOA算法种群进行初始化。其次,将自适应权重因子和高斯函数改进了算法的... 乌燕鸥算法(STOA)存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题,鉴于此,提出一种多策略改进的乌燕鸥算法(MISTOA)。首先,为增强初始种群的多样性,采用Cat混沌映射对STOA算法种群进行初始化。其次,将自适应权重因子和高斯函数改进了算法的迁徙位置更新方式,增强了算法的全局搜索能力。同时,结合自适应权重因子和邻代交叉学习策略改进了算法的攻击位置的更新方式,增强了算法跳出局部最优的能力。最后,采用高斯变异策略对乌燕鸥最优个体进行扰动,提高算法的全局搜索与局部搜索之间的平衡能力。利用7个测试函数和主梁轻量化设计对MISTOA算法收敛性能和工程实际应用能力进行了验证。结果表明:与其他5种先进的算法,MISTOA算法收敛性能更优,稳定性较好和鲁棒性较强。MISTOA算法可实现桥式起重机主梁质量减重率约为20.76%,优化结果优于已有的方法,因此,MISTOA算法可以高效地处理复杂的非线性约束的现实问题。 展开更多

关键词 乌燕鸥算法 Cat混沌映射 自适应权重因子 高斯变异 邻代交叉学习 主梁

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