基于遗传神经网络的立体图像的客观评价

立体图像质量评价已成为立体成像技术领域的关键问题之一,采用基于统计学习的支持向量机模型模拟人类的认知特性对立体图像进行质量评价。但是由于立体图像较单视点平图像数据量成倍增长,为了降低计算复杂度,提取更加符合人类认知特性的图像特征,采用主成分分析提取立体图像样本的特征值和特征向量,利用遗传算法对支持向量机的参数进行最优化选择。实验结果表明:该方法较单纯采用支持向量机方法对立体图像质量进行评价泛化性能更好,其正确分类率达到94%,更符合人眼的主观感受。

遗传算法的噪声干扰数字图像分类性能评价

针对现实中各种噪声干扰的数字图像识别分类的问题,提出了基于遗传算法优化的BP神经网络和支持向量机神经网络两种方案,先在无噪声干扰情况下建模,然后加入人工噪声模拟现实中的噪声干扰。结果表明,遗传算法优化后的支持向量机网络方案具备更好的抗噪声干扰能力,在噪声干扰数字图像分类中具有更高应用价值。

一种基于PXI的LVDS高速总线设计方法

提出了一种基于高速总线PXI总线处理信号的方法,该方法是利用IDDR(Input double data rate)和ODDR(Output Double Data Rate)实现数据的收发控制。此方法可以选择8位通道和16位通道数据收发,而每个通道独立工作在最高622 Mbps速率下互不干扰。研究表明,该方法解决了LVDS接口标准的密码芯片与PXI测评系统高速通信的问题。

丙酸钙处理玉米秸秆黄贮饲料对湖羊生长性能、消化代谢和血清生化指标的影响

试验旨在探究丙酸钙处理玉米秸秆黄贮饲料对湖羊生长性能、消化代谢和血清生化指标的影响。选择日龄相近、体重(21.39±0.76)kg、体况良好的85日龄湖羊公羊30只,随机分为3组,每组10个重复,每个重复1只湖羊。玉米秸秆组(CK组)饲喂基础饲粮,黄贮组(A组)以玉米秸秆黄贮等量代替基础饲粮中的玉米秸秆,丙酸钙组(B组)以0.2%丙酸钙处理玉米秸秆黄贮等量代替基础饲粮中的玉米秸秆。试验期42 d。结果显示,B组湖羊的平均日增重显著高于CK组(P<0.05),料重比显著低于CK组和A组(P<0.05)。B组湖羊的粗蛋白(CP)表观消化率显著高于CK组和A组(P<0.05)。各组湖羊的氮代谢、钙代谢、磷代谢均无显著差异(P>0.05),B组湖羊的氮保留率、钙保留率高于CK组和A组(P>0.05)。各组湖羊的血清生化指标均无显著差异(P>0.05),B组的血清尿素氮(BUN)含量较CK组和A组有下降趋势。研究表明,使用丙酸钙处理玉米秸秆黄贮饲料可以提高湖羊的平均日增重,降低料重比,提高粗蛋白表观消化率。