分数阶Active Demons(fractional active demons,FAD)算法是图像非刚性配准的有效方法,并且能解决灰度均匀和弱纹理图像配准精度低,优化易陷入局部极小而导致的配准速度缓慢问题,但是该算法中分数阶最佳阶次的寻找需要通过多次实验人工...分数阶Active Demons(fractional active demons,FAD)算法是图像非刚性配准的有效方法,并且能解决灰度均匀和弱纹理图像配准精度低,优化易陷入局部极小而导致的配准速度缓慢问题,但是该算法中分数阶最佳阶次的寻找需要通过多次实验人工选取,缺乏阶次自适应性.针对该问题,提出了基于多分辨率和自适应分数阶的Active Demons算法,该算法首先根据图像梯度模值和信息熵,构建了自适应分数阶阶次的数学模型,基于该模型自动计算出分数阶的最佳阶次和微分动态模板;然后将多分辨率策略加入到自适应分数阶Active Demons算法中,进一步提高了图像配准效率.理论分析和实验结果均表明:提出的算法可用于灰度均匀、弱边缘和弱纹理图像的配准,能根据图像的局部特征自适应计算最佳分数阶阶次,并避免了算法陷入局部最优,从而提高了图像配准的精度和效率.展开更多
应用微分同胚正规形理论,以非线性参与因子为依据,提出了确定实施负荷控制的地点及静止无功补偿(static var compensator,SVC)安装地点的更准确方法。分别以美国西部9节点系统、新英格兰39节点系统为算例进行了有功负荷控制和SVC安装地...应用微分同胚正规形理论,以非线性参与因子为依据,提出了确定实施负荷控制的地点及静止无功补偿(static var compensator,SVC)安装地点的更准确方法。分别以美国西部9节点系统、新英格兰39节点系统为算例进行了有功负荷控制和SVC安装地点分析,并采用电压稳定性指标以及动态仿真对系统的稳定性进行了检验。结果表明,微分同胚正规形方法能更好地反映电力系统的非线性特性,有效地确定实施负荷控制措施的地点以及SVC的安装地点。展开更多
文摘应用微分同胚正规形理论,以非线性参与因子为依据,提出了确定实施负荷控制的地点及静止无功补偿(static var compensator,SVC)安装地点的更准确方法。分别以美国西部9节点系统、新英格兰39节点系统为算例进行了有功负荷控制和SVC安装地点分析,并采用电压稳定性指标以及动态仿真对系统的稳定性进行了检验。结果表明,微分同胚正规形方法能更好地反映电力系统的非线性特性,有效地确定实施负荷控制措施的地点以及SVC的安装地点。