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基于邻域关联因子耦合信息度量规则的图像修复算法 被引量:1
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作者 常国锋 许利军 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期100-108,共9页
针对当前图像修复算法忽略图像纹理信息的变化度而导致修复结果中存在间断及振铃效应等不足,提出了基于邻域关联因子与信息度量规则的图像修复算法。首先,将待修复块与其邻域块的归一化互相关值引入到优先权的计算中,以构造邻域关联因子... 针对当前图像修复算法忽略图像纹理信息的变化度而导致修复结果中存在间断及振铃效应等不足,提出了基于邻域关联因子与信息度量规则的图像修复算法。首先,将待修复块与其邻域块的归一化互相关值引入到优先权的计算中,以构造邻域关联因子,并将其与置信度以及数据项结合计算优先权,从而获取优先修复块。利用图像块对应的均值和方差特征,建立信息度量规则,根据纹理信息的变化度对样本块的大小进行调节。最后,引入误差平方和函数,对待修复块与匹配块的相似度进行测量,获取最优匹配块,利用最优匹配块中的像素点对待修复块进行填充,实现图像的修复。通过实验结果发现,所提算法具备更高的修复质量。 展开更多
关键词 图像修复 邻域关联因子 优先权计算 信息度量规则 样本块 误差平方和函数
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一种改进的K-means算法 被引量:73
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作者 张玉芳 毛嘉莉 熊忠阳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第8期31-33,60,共4页
聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的应用,K means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加,K means算法的局限性日益突出。基于取样的划分思想,提出了一种改进的K means算法,在一定程度上避免了聚类结果陷入局... 聚类分析在科研和商业应用中都有着非常重要的应用,K means算法是聚类方法中常用的一种划分方法。随着数据量的增加,K means算法的局限性日益突出。基于取样的划分思想,提出了一种改进的K means算法,在一定程度上避免了聚类结果陷入局部解的现象,减少了原始K means算法因采用误差平方和准则函数而出现将大的聚类簇分割开的情况,仿真实验结果表明:改进后的K means算法优于原始算法,并且稳定性更好。 展开更多
关键词 聚类 K-MEANS算法 误差平方和准则函数
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引入加权系数的交直流混合微电网潮流计算 被引量:3
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作者 易茗 王仕龙 范雨萌 《电子科技》 2019年第4期90-95,共6页
在下垂控制的交直流混合微电网潮流计算过程中,存在雅可比矩阵对角线元素为零值而无法求解的情况。针对上述现象,文中提出引入加权系数的改进潮流计算算法,对F(k)和F(k+1)引入加权系数,构造误差平方和函数以求解最佳权重值,通过第k+1次... 在下垂控制的交直流混合微电网潮流计算过程中,存在雅可比矩阵对角线元素为零值而无法求解的情况。针对上述现象,文中提出引入加权系数的改进潮流计算算法,对F(k)和F(k+1)引入加权系数,构造误差平方和函数以求解最佳权重值,通过第k+1次迭代与第k次迭代之间的关系求出第k+1次迭代的解,重复上述过程直至结果收敛。通过IEEE30节点算例证明了改进算法的正确性和有效性,并将其用于下垂控制的交直流混合微电网潮流计算。 展开更多
关键词 下垂控制 交直流混合微电网 雅可比矩阵 加权系数 误差平方和函数 潮流计算
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区域结构因子耦合强度特征约束的图像修复算法 被引量:1
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作者 何永波 《新疆大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第4期445-451,共7页
针对当前较多图像修复方法仅通过对像素点之间的相似差异度进行度量来实现对图像中破损区域的修复、忽略了图像块之间的强度特征、导致修复图像中存在振铃以及不连续等问题,本文设计了一种基于区域结构因子耦合强度特征约束的图像修复方... 针对当前较多图像修复方法仅通过对像素点之间的相似差异度进行度量来实现对图像中破损区域的修复、忽略了图像块之间的强度特征、导致修复图像中存在振铃以及不连续等问题,本文设计了一种基于区域结构因子耦合强度特征约束的图像修复方法.首先,通过引导滤波将待修复图像中的噪声进行滤除,以克服图像中噪声干扰引起的错误修复,再根据像素点的梯度特征来构造区域结构因子,以建立优先权函数,测量待修复块优先权,从而确定优先修复块;然后,构造强度特征约束项,将其与误差平方和函数(Sum of Squared Differences,SSD)联合,建立最佳匹配块搜索函数,从相似差异度与强度特征两方面来搜索最佳匹配块;最后,利用像素点之间的差异值,构造置信度更新函数,对其进行更新,进而完成图像修复.实验结果表明,与当前图像修复技术相比,所提方法具有更强的鲁棒性,修复的图像具有更好的视觉效果. 展开更多
关键词 图像修复 区域结构因子 强度特征约束 误差平方和函数 最佳匹配块 置信度更新函数
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Parameter estimation method based on parameter function surface 被引量:13
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作者 BAO WeiMin ZHANG XiaoQin ZHAO LiPing 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2013年第6期1485-1498,共14页
By analyzing the structure of the objective function based on error sum of squares and the information provided by the objective function, the essential problems in the current parameter estimation methods are summari... By analyzing the structure of the objective function based on error sum of squares and the information provided by the objective function, the essential problems in the current parameter estimation methods are summarized: (1) the information extracted from the objective function based on error sum of squares is unreasonable or even wrong for parameter estimation; and (2) the surface of the objective function based on error sum of squares is more complex than that of the parameter function, which indicates that the optimal parameter values should be searched on the surface of the parameter function instead of the objective function. This paper proposes the concept of sample intersection and demonstrates the uniqueness theorem of intersection point (namely the uniqueness of optimal parameter values). According to the characteristics of parameter function surface and Taylor series expansion, a parameter estimation method based on the sample intersection information extracted from parameter function surface (PFS method) was constructed. The results of theoretical analysis and practical application show that the proposed PFS method can avoid the problems in the current automatic parameter calibration, and has fast convergence rate and good performance in parameter calibration. 展开更多
关键词 parameter estimation objective function surface parameter function surface uniqueness theorem INTERSECTION Taylor series
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