彩色地图分色算法及其实现

研究一种新的彩色地图图像分色算法，该算法首先将彩色图像通过非线性变换，转换到孟塞尔颜色空间，再进行色彩学习．算法的特点是利用了图像的空间相关信息，可使分色结果得到局部优化，取得较为理想的效果，且降低了运算量．

彩色地图分色算法及其实现

研究彩色地图的一种新的图象分色算法．首先将彩色图象通过非线性变换，转换到孟塞尔颜色空间，然后通过色彩学习，进行彩色图象分色．该算法还利用了图象空间相关信息的马尔科夫场模型，可使分色结果得到局部优化，降低了运算量，取得较为理想的效果．

微波晶体管振荡器的计算机优化设计

本文用负阻概念分析了微波晶体管振荡器的基本工作原理及设计方法，着重讨论了微波振荡器的电路特性，给出了精确可靠的数学模型，并编写出最优化设计程序，从而提高了微波振荡电路的设计效率和精度。

微波晶体管振荡器设计的最优化方法

本文在分析微波振荡器电路特性的基础上，建立了精确、可靠的数学模型，编写出最优化设计程序，从而提高了微波振荡器电路设计的效率和精度。

一种基于判决神经网络的彩色图像分色算法

本文研究一种新的彩色图像分色算法。该算法采用判决神经网络(Decision-Based Neural Net work),将感知机学习规则和分层非线性网络结构相结合,通过有监督的学习来调整和训练权重,获得最佳的分色判决函数。该算法分色效果理想,能够确保原图像的细节及边缘部分不失真或失真很小,并具有较好的抗噪能力。

基于神经网络和遗传算法的地图自动输入新算法

本文在传统的图像处理算法的基础上综合应用神经网络和遗传算法,很好地解决了彩色地图的自动输入与矢量化问题,并成功地运用于数字地图系统(DMS)中.文中提出了一种新的图像分色算法—基于神经网络的颜色空间变换法和一种新的基于遗传算法的矢量化算法,并通过在数字地图系统中的实际应用说明该算法的有效性.