改进物元可拓法评价地下水的水质——以山东省枣庄市薛城区西部为例

为了准确评价山东省枣庄市薛城区西部浅层地下水的水质状况,采集11组地下水样,综合使用数理统计分析与图解法探究研究区地下水的化学组分来源及特征,引入方差最大化原理改进物元可拓法评价研究区地下水的水质,并与模糊综合评价法进行对比。结果表明:研究区浅层地下水以微咸水和淡水为主,离子含量从高到低的顺序为HCO_(3)^(-)、 SO_(4)^(2-)、 Ca^(2+)、 Cl^(-)、 Na^(+)、 Mg^(2+)、 K^(+),地下水主要类型是SO_(4)-Ca型;氯碱指数显示研究区存在正向与负向阳离子交换作用;研究区北部水质状况良好,南部水质较差;改进物元可拓评价法比模糊综合评价方法评价更能反映研究区的地下水质真实情况。

基于改进谱聚类算法的低压户变关系识别

台区辨识的准确性对配电网的安全稳定运行起着关键作用,其结果直接影响配电网线损计算的精度与配电网的综合保护。传统的台区识别算法对工频过零序列直接进行聚类分析,无法满足“非凸”序列的准确识别。基于此,文章提出一种适用于输入任意过零序列的改进谱聚类算法。该算法以最大化相似度矩阵(weight matrix,WM)的方差作为自适应粒子群算法的目标函数,再自适应选取WM参数阈值将WM变为稀疏矩阵,从而将传统谱聚类算法的特征值计算问题简化为求取规范拉普拉斯矩阵的正交零空间问题,实现无类标签数据的精确聚类和快速计算。通过仿真软件获得的样本数据,其识别准确度可达99.11%,优于传统聚类算法的效果,处理实测数据时仍能达到98.71%的识别准确度。

基于滤波的孤立微网多目标规划设计方法

为实现孤立微网中经济性和污染物排放的整体优化,提出了一种基于滤波的孤立微网多目标规划设计方法。首先,针对当前多目标优化方法中目标权重选取需要主观先验知识,以及结果的选择性和指导性难以兼顾的问题,采用改进非支配排序遗传算法求解孤立微网的多目标优化模型,不需要主观先验知识就可得到多个可选方案,再通过方差最大化决策得到唯一的推荐方案。其次,优化过程中基于滤波调度策略来实现微型燃气轮机和储能优势互补,改善了微型燃气轮机的运行状况。算例结果验证了该方法的有效性。

2维Otsu自适应阈值的快速算法

Otsu自适应阈值法作为图像阈值分割的经典算法,在图像处理领域得到了广泛的应用,在其基础上发展起来的2维Otsu阈值法却因为计算时间长而制约了其应用。针对2维Otsu自适应阈值方法计算复杂度高的缺点,通过改变2维直方图上的区域划分,将2维阈值转换为1维阈值,从而提高了2维自适应阈值算法的计算速度。实验结果表明,该算法的计算时间远远小于原始2维Otsu算法,分割效果和原始算法基本一致。

采用改进OTSU法的焊前焊缝图像分割

图像分割是图像理解与分析的基础。在众多的图像分割方法中,阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法。选取适当的阈值是阈值法的关键。OTSU法(最大类间方差法)被认为是阈值自动选取方法的最优方法之一。由于焊缝图像常出现大面积的灰度不均匀,OTSU方法不能有效地分割出焊缝间隙。在充分分析焊缝图像以及OTSU方法的基础上,提出一种改进的自适应阈值选取方法。实验证明该方法具有较强的自适应性,能有效地分割焊缝图像。

重轨图像增强与边缘提取的关键技术

针对重轨图像两个边缘像素特征不一致,传统边缘算子检测法难以精确提取边缘的问题,提出了一种新的边缘提取方法。该方法利用灰度强对比度拉伸算法对重轨表面和背景进行差异化拉伸,增强边缘信息,削弱背景信息。运用最大方差比算法选取增强后图像的最佳阈值实现二值化。最后,运用递归连通域标识法定位边缘像素坐标,完成图像分割。对随机选取的30幅图像进行分析表明:处理后的图像边缘灰度特征明显增强,有效地抑制了表面纹理及虚假边缘。重轨表面像素宽度波动减少到-0.64%～0.34%。离散预处理算法通过遍历寄存器全局数组,减少分割时间至10.165s。该方法在抗干扰性、准确性及时效性等方面优于传统边缘算子检测法,适用于在线工业检测系统。

航拍图像中玻璃绝缘子自爆缺陷的检测及定位

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中绝缘子及其自爆缺陷特征的基础上,提出一种玻璃绝缘子自爆缺陷的检测及定位方法。该方法首先在色调、色饱和度、亮度(HSI)颜色空间分别对H(Hue)和S(Saturation)分量运用最大类间方差法(OTSU)分割图像,获取绝缘子前景连通域;之后,运用直方图方法对检测到的前景轮廓的倾角和面积分布进行统计,准确识别绝缘子轮廓;最后,设计了一种特征检测算法,检测并标记自爆绝缘子位置。实验证明该方法能从自然背景中准确检测并定位绝缘子自爆缺陷,具有较好的工程应用价值。

最小类内方差和区域生长相结合的图像分割法

针对视频车辆检测中,光照不均匀、对比度不强的多目标图像分割,提出了一种基于最小类内方差和区域生长相结合的快速阈值分割算法.首先对最小类内方差法进行改进,快速确定差分图像的最佳分割阈值,再用区域生长法分割得到目标.理论分析和实验结果表明,该分割算法不仅适用于简单的车辆图像分割,而且对于复杂的车辆图像也取得了较好的分割效果.该算法计算量小,分割精度有一定优势,有助于下一步的目标识别.

基于最大方差阈值法的火车票图像二值化处理

火车票识别是实现自动检票的关键。采用最大方差阈值法对图像二值化求最佳阈值时,单向逐级遍历灰度级值,耗时较多。提出双向分组并行遍历的方法,从灰度级别值两端同时向中间,双向并行遍历,比较并计算出最合适的阈值。随机选取200幅火车票图像,分别使用指定阈值法、交互式阈值法和双向遍历最大方差法阈值法二值化处理,由BP神经网络识别,双向遍历最大方差阈值法比其他两种方法识别率分别提高了12.5%和5.5%,同时采用双向遍历比单向遍历求最佳阈值时,前者比后者在时间上缩短了一半,实验证明双向遍历最大方差阈值法是有效的。

水网平原稻田土壤养分空间变异特性研究

通过对绍兴独树养分监测村土壤10种养分元素空间变异性的研究,明确了水网平原水稻土养分空间变异规律。各向同性球型、指数型半方差函数较好地描述了土壤养分变异与空间距离的关系,该村土壤N、P、K、Mn、Fe等5种养分具有中等的空间相关性, Ca、Mg、S、Cu、Zn等5种养分具有高度的空间相关性。进一步用各向异性变异模型分析土壤养分空间变异,表明土壤Ca、Mg、K、Cu存在一定的带状异质性。经不同采样距离下Kriging内插十字交叉验证,明确可用土壤养分空间相关距离确定方格取样法确定最大取样距离。

基于最大类间方差与形态学的淋巴结图像分割

淋巴结是人体内产生免疫应答的重要器官。淋巴结的病理变化是检测恶性肿瘤(肺癌、直肠癌、乳腺癌、肝癌、宫颈癌等)和判断肿瘤转移的一个重要依据。一种基于最大类间方差法与数学形态学的分割方法用于淋巴结的分割。最大类间方差法用于对原图进行二值化增强处理,而数学形态学方法用于修正二值图像的边界,通过腐蚀操作与膨胀操作解决二值化后出现的目标区域与多余组织相连的问题,以更好地提取有用的淋巴结组织。实验结果表明,上述算法对与周围组织有粘连但目标与背景的灰度级相差较大的淋巴结图像的分割效果较好。

考虑随机退化和信息融合的剩余寿命预测方法

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性能退化差异性,假定Wiener过程参数服从随机分布模型,建立了个体现场实测退化数据下分布参数的贝叶斯估计模型,给出了超参数后验估计公式;分别建立了退化数据和寿命数据下的完全似然函数,构建了基于最大期望算法的超参数先验估计模型;通过实例分析验证了所提方法的正确性和优势,结果表明本方法可有效处理个体现场实测退化信息与同类产品先验信息之间的剩余寿命预测问题.

基于最大方差法和改进遗传算法的图像分割

针对应用标准遗传算法对一幅灰度图像寻找最优阈值时经常陷入局部寻优的问题,提出了一种利用最大方差法和新的改进遗传算法相结合对图像进行分割的方法。以灰度图像的最大方差作为适应度函数,把图像分割问题变成一个优化问题。利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割阈值。实验结果表明,采用新的改进遗传算法和最大方差法相结合对图像搜索全局阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间。

基于最大方差权信息系数的煤气数据填补

在数据的挖掘、建模与优化领域,数据的完整性与准确性是进行此类研究的基础.鉴于冶金能源系统的复杂性和现场数据采集过程易受干扰的特点,其数据在获取过程中极易发生数据缺失的现象,从而造成模型无法建立,隐含信息无法准确挖掘等情况.本文针对钢铁企业副产煤气的发生、消耗流量数据出现的缺失情况,通过分析相似工况下能源流量数据的相关特性,提出一种基于最大方差权信息系数的冶金企业副产煤气系统流量数据填补方法.该方法针对现场经常发生的两类数据缺失情况,即数据点间断缺失和数据长时间连续缺失,以最大方差权信息系数作为样本筛选准则,并采用基于核学习的方法对缺失数据进行填补.为验证本文提出的数据填补方法的有效性,本文对上海宝钢高炉、焦炉和冷热轧用户的实际生产数据的运行试验,结果表明该方法相比其他的方法存填补精度上有很大优势.

二维Otsu阈值分割算法的改进及应用

为改善传统二维Otsu阈值分割算法处理图像的计算复杂度高、实时性差、受噪声干扰严重等缺点,提出一种改进的快速二维Otsu阈值自动分割算法。通过改变二维直方图判别域的划分将二维阈值求解转化为一维阈值求解,对原图像的直方图采用二分法得到最优分割阈值的初始值,然后在此基础上通过两个分量方向上迭代求解得到图像的最优分割阈值。理论分析与仿真车牌实验表明,与传统二维阈值分割算法相比,此算法的计算复杂度远远低于原始二维Otsu算法,且分割效果和原始算法的基本一致。

混合迁移的高效BBO算法及其在图像分割中的应用

针对高维多阈值分割由于维数增加带来的优化难度加大的问题以及标准生物地理学优化(biogeography-based optimization,BBO)算法效率不高的问题,提出了一种用于高维OTSU多阈值分割的高效生物地理学优化(efficient BBO,EBBO)算法。首先构建新型随机扰动变异算子,然后将此变异算子融合到启发式迁移算子中形成一种高性能的混合迁移算子,去掉了计算变异概率和设置变异参数等环节,以便提高算法的效率;其次将基于迁出率的赌轮选择方式改成无需迁出率的榜样学习选择方案,并将迁入率的多次计算变成一次计算,进一步提高算法的效率;然后将BBO算法中的精英保留方案换成贪婪选择方法,以加快算法的收敛速度;最后将这种EBBO算法应用到高维OTSU多阈值分割中。实验结果表明,与当前的EBO算法、BDE算法、MKTO算法以及BBO算法相比,EBBO算法在高维多阈值分割中不仅有更好的优化性能和更快的运行速度,而且减少了参数设置。

基于最大类间方差准则的变化区域提取

针对不同时相遥感影像变化检测研究中变化区域的自动提取问题,本文提出一种基于类间最大方差准则,利用C均值算法自动确定变化阈值的方法。该方法中将变化区域提取问题转化为两类之间的分类问题,利用C均值算法进行迭代处理,当两类之间方差最大时即为最佳变化阈值T。实验结果表明,该方法可准确快速地确定图像变化检测的最佳阈值,实现变化区域提取的自动化。

改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用

对含有夹渣、气孔和裂纹缺陷的直焊缝X射线图像进行缺陷的边缘检测时,传统的Canny算法虽然可以检测出缺陷的边缘,但具有自适应差和容易出现伪边缘的缺点。提出了一种改进的Canny算法,对经过非极大值抑制后的梯度直方图,利用像素最值梯度和像素最值梯度方差自适应获取连接缺陷边缘所需的高、低阈值;同时也改进了计算梯度图像所需的模板。实验结果证明,改进的Canny算法不仅进一步抑制了噪声,也避免了伪边缘的出现,在保留缺陷的边缘细节方面具有良好的效果。

基于多属性决策的未动用油气储量评价方法研究

未动用油气储量综合评价是油田确定区块开发序列,降低开发风险、提高开发效益的关键问题之一,多属性决策为解决该问题提供了理论与方法基础。提出一种集结决策者或专家打分与均方差最大化的组合赋权法,并结合加权算术平均算子构建了基于多属性决策的未动用油气储量评价方法。依据未动用油气储量特征,分析选择11个指标构成评价指标体系。最后,通过中国西北某区26个已探明未动用区块的实证分析,说明该方法合理有效。

不同种源东北杏果实表型性状多样性分析

以辽宁、吉林和黑龙江3个省份13个种源的47株东北杏〔Armeniaca mandshurica(Maxim.)Skv.〕成熟果实为研究对象,采用多重比较、变异分析、巢式方差分析、主成分分析和聚类分析方法,对各种源的16个果实表型性状进行统计和分析。结果表明:各种源果实表型性状的差异较大;16个果实表型性状的Shannon-Wiener指数为1.92~2.04,其中,果核壳厚度和单果仁质量的Shannon-Wiener指数相等且最大。果实表型性状的种源间变异系数为9.40%~34.77%,种源内变异系数为5.35%~19.67%,且果实表型性状的种源间变异系数均值(17.38%)大于种源内变异系数均值(11.20%)。除单果仁质量、果仁纵径和果仁侧径外,其他果实表型性状在种源间和种源内大多存在显著或极显著差异;供试所有果实表型性状的种源间表型分化系数均值(52.19%)大于种源内表型分化系数均值(47.81%)。主成分分析结果表明:前4个主成分的累计贡献率达79.79%,能基本反映东北杏果实表型性状的大部分信息。其中,第1主成分的贡献率为39.83%,主要反映果实性状特征;第2主成分的贡献率为18.37%,主要反映果核性状特征;第3和第4主成分的贡献率分别为12.18%和9.41%,二者主要反映果仁性状特征。聚类分析结果表明:在欧氏距离17.5处,供试的13个种源被分成A和B类,并在欧氏距离7.5处各分成4和2个亚类。分析结果表明:A类包含辽宁桓仁、辽宁清原、辽宁东陵、吉林磐石、吉林龙潭、黑龙江宁安、黑龙江麻山和黑龙江阿城8个种源,这些种源的果实大、出仁率高,适用于选育大果或仁用类型;B类包含辽宁凤城、辽宁本溪、辽宁新宾、吉林抚松和吉林敦化5个种源,这些种源的果核大、果核壳厚、出核率高,适用于选育核壳用类型。研究结果显示:东北杏果实性状变异丰富,且变异主要来源于种源间,宜根据育种目标选择不同类群种源作为育种材料。