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基于引导系数加权和自适应图像增强去雾算法 被引量:6
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作者 何立风 周广彬 +2 位作者 姚斌 赵晓 李笑 《微电子学与计算机》 北大核心 2020年第9期73-77,82,共6页
针对基于暗通道先验去雾算法易产生图像偏暗、细节信息丢失等现象,提出了一种基于引导系数加权和自适应图像增强去雾算法.首先,对原导向滤波方法进行采样和引导系数加权,快速得到精细化的透射率;然后,利用K-均值聚类将原图像标定为亮色... 针对基于暗通道先验去雾算法易产生图像偏暗、细节信息丢失等现象,提出了一种基于引导系数加权和自适应图像增强去雾算法.首先,对原导向滤波方法进行采样和引导系数加权,快速得到精细化的透射率;然后,利用K-均值聚类将原图像标定为亮色和非亮色区域,约束透射率和大气光值,达到图像噪声抑制和大气光值优化的效果;最后,结合大气散射模型恢复图像,并利用自适应线性对比度增强方法对恢复后的图像进行优化.实验结果表明,与其他代表性去雾方法相比,由本文算法所获得的去雾图像不仅能克服图像失真、细节丢失等问题,同样在主观指标上和客观指标上都能取得较好的结果. 展开更多
关键词 暗通道先验 图像去雾 导向滤波 引导系数加权 聚类 图像增强
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先验知识引导下的基于遗传搜索的知识发现方法 被引量:1
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作者 闫一功 李红磊 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期180-181,221,共3页
针对知识库的不完备所导致的分类器泛化能力较差的问题,提出一种在先验知识引导下基于遗传算法的知识发现方法。该方法通过引入问题近似先验领域知识,进行种群初始化和变异函数构造,利用先验知识引导下的遗传算法对问题的解空间进行搜索... 针对知识库的不完备所导致的分类器泛化能力较差的问题,提出一种在先验知识引导下基于遗传算法的知识发现方法。该方法通过引入问题近似先验领域知识,进行种群初始化和变异函数构造,利用先验知识引导下的遗传算法对问题的解空间进行搜索,最终获取新知识。利用该方法可以获得同时覆盖先验领域知识和训练样例的一般知识,进而提高分类器的分类性能和泛化能力。实验结果表明,与经典遗传算法相比,不仅该算法的泛化能力更强,而且所获得特征规模较小。 展开更多
关键词 遗传算法 知识发现 知识引导系数 变异函数
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基于两阶段线性模型的微电网实时优化调度方法 被引量:3
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作者 陈卫东 梁朔 +1 位作者 肖园园 郭敏 《现代电力》 北大核心 2018年第5期24-33,共10页
微电网实时优化调度作为保证微电网安全高效运行的关键技术,工程中要求可以快速可靠地取得最优解。针对这一问题,详细分析了微电网实时调度各状态空间下应采取的控制策略;提出了遵循储能SOC日前计划的"等效供电成本最小"和实... 微电网实时优化调度作为保证微电网安全高效运行的关键技术,工程中要求可以快速可靠地取得最优解。针对这一问题,详细分析了微电网实时调度各状态空间下应采取的控制策略;提出了遵循储能SOC日前计划的"等效供电成本最小"和实际供电成本最小的两阶段线性模型;并建立了储能系统充放电引导系数模型,以控制储能系统的充放电量;最后,通过对微电网各实时状态进行优化调度仿真和有/无储能SOC日前计划情况下的实时调度仿真实验,验证了该方法能够尽量遵循储能日前SOC计划,给出满足各状态下实时调度策略的优化调度方案,并能有效降低微电网供电总成本。 展开更多
关键词 微电网 实时优化调度 状态空间 两阶段线性模型 充放电引导系数模型
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基于蚁群算法的网球机器人路径规划算法研究 被引量:4
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作者 邱晓磊 《太原学院学报(自然科学版)》 2022年第4期72-78,共7页
路径规划是网球机器人开发的核心技术,针对传统蚁群算法应用于网球机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题进行算法改进研究。引入引导系数,对蚁群个体的状态转移概率进行改进,消除蚂蚁个体在觅食寻优中的盲目性。同时,... 路径规划是网球机器人开发的核心技术,针对传统蚁群算法应用于网球机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题进行算法改进研究。引入引导系数,对蚁群个体的状态转移概率进行改进,消除蚂蚁个体在觅食寻优中的盲目性。同时,采用自适应方式来确定信息素挥发因子,获得改进后的蚁群算法。将改进的蚁群算法应用于网球机器人路径规划仿真试验中,结果表明,改进后的路径规划算法收敛速度加快,所规划路径大大缩短,这对网球机器人的开发具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 网球机器人 路径规划 蚁群算法 引导系数 信息素挥发因子
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Influence of heat loss through probe electrical leads on thermal conductivity measurement with TPS method 被引量:3
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作者 WANG Yu-wei LI Yan-ning 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2018年第1期9-15,共7页
The transient plane source(TPS)method is developed recently to measure the thermal conductivity of materials.In the measurement,the heating power is influenced by the heat which is transferred via the probe electrical... The transient plane source(TPS)method is developed recently to measure the thermal conductivity of materials.In the measurement,the heating power is influenced by the heat which is transferred via the probe electrical leads.This fact further influences the measurement accuracy of thermal conductivity.To solve this problem,the influence of heat loss through the electrical leads on the heating power is studied theoretically.The mathematical formula of heat loss is deduced,and the corresponding correction model is presented.A series of measurement experiments on different materials have been conducted by using the hot disk thermal constant analyzer.The results show that the influence of the heat loss on the measurement is sensitive to different test materials and probes with different sizes.When the thermal conductivity of the material is greater than 0.2 W/(m·K),the influence of the heat loss is less than 0.16%,which can be ignored.As to the lower thermal conductivity materials,it is necessary to compensate the heat loss through the electrical leads,and the accuracy of thermal conductivity measurement can be effectively improved. 展开更多
关键词 transient plane source(TPS)method thermal conductivity heat loss through electrical leads heating power
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Forecasting available parking space with largest Lyapunov exponents method 被引量:3
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作者 季彦婕 汤斗南 +2 位作者 郭卫红 BLYTHE T.Phil 王炜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第4期1624-1632,共9页
The techniques to forecast available parking space(APS) are indispensable components for parking guidance systems(PGS). According to the data collected in Newcastle upon Tyne, England, the changing characteristics of ... The techniques to forecast available parking space(APS) are indispensable components for parking guidance systems(PGS). According to the data collected in Newcastle upon Tyne, England, the changing characteristics of APS were studied. Thereafter, aiming to build up a multi-step APS forecasting model that provides richer information than a conventional one-step model, the largest Lyapunov exponents(largest LEs) method was introduced into PGS. By experimental tests conducted using the same dataset, its prediction performance was compared with traditional wavelet neural network(WNN) method in both one-step and multi-step processes. Based on the results, a new multi-step forecasting model called WNN-LE method was proposed, where WNN, which enjoys a more accurate performance along with a better learning ability in short-term forecasting, was applied in the early forecast steps while the Lyapunov exponent prediction method in the latter steps precisely reflect the chaotic feature in latter forecast period. The MSE of APS forecasting for one hour time period can be reduced from 83.1 to 27.1(in a parking building with 492 berths) by using largest LEs method instead of WNN and further reduced to 19.0 by conducted the new method. 展开更多
关键词 available parking space Lyapunov exponents wavelet neural network multi-step forecasting method
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