基于局部区域搜索的颗粒最小外接圆与最大内切圆优化算法

颗粒轮廓通常像素点数多、形状复杂,使得现有最小外接圆(minimum circumscribing circle,MCC)和最大内切圆(maximum inscribed circle,MIC)算法常因搜索点选择不当而导致算法无法收敛或者陷入局部最优。针对此问题提出了基于局部区域搜索(partial area search,PAS)的MCC与MIC优化算法。算法采用欧几里得距离变换(Euclidean distance transformation,EDT)获得中心点,根据此中心点划分不同的局部搜索区域,然后在局部区域中分别搜索MCC和MIC所需的候选点,最后通过计算分别得到需要的圆。在MCC计算中详细说明了通过两点直接确定MCC的方式,并在局部区域中优先选择最外围的点作为构建初始圆的依据。通过这种方式,部分颗粒无需迭代即可获得MCC,消除了由于搜索点选择不合适而导致的出错问题,同时减少了后续的迭代计算需求。MIC计算首先在局部区域中搜索候选点,然后利用Voronoi图计算MIC,免去了迭代步骤,提高了计算精度和效率。计算出MCC与MIC后,即可计算出颗粒的不规则度。通过对已有数据集的对比分析和实际颗粒的实验数据,证明了优化算法的稳定性和精确性,并具有较高的计算效率,同时适用于低分辨率的颗粒图像。研究结果为颗粒形态的分析提供了一种有效的优化算法。

一种错误率可控的混沌时间序列区间预测算法

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.

基于多输出极限学习机的快速一致性分类器

一致性分类器是建立在一致性预测基础上的分类器,其输出结果具有很高的可靠性,但由于计算框架的限制,学习的时间往往较长.为了加快学习速度,首次将一致性预测与多输出极限学习机相结合,提出基于两者的快速一致性分类算法.该算法利用了极限学习机,能够快速计算样本标签的留一交叉估计的特性,极大地加快了学习速度.算法复杂度分析表明,所提算法的计算复杂度与多输出极限学习机的算法复杂度相同,该算法继承了一致性预测的可靠性特征,即预测的错误率能够被显著性水平参数所控制.在10个公共数据集上的对比实验表明,所提算法具有极快的计算速度,且与其他常用一致性分类器相比,该算法的平均预测标签个数在某些数据集上更少,预测结果更有效.