Meyer小波构造中S形函数的多项式实现

提出了用于Meyer小波构造的S形函数并对其性质进行了分析,给出了设计光滑多项式S形函数的方法,所得出的光滑S形函数可以达到任意高的阶数,同时给出了S形函数的一些应用,并进行了实验验证.

电流模式S形函数神经元电路的实现技术

神经元为神经网络的主要构成部分，在电流模式神经元电路的基础上可构成电流模式的神经网络。提出一种利用ＭＯＳ场效应管构成电流型神经元电路的新方法，该电路以处理电流信号变量为主要特征，克服了电压模式电路的许多缺点，电路结构简单实用，仿真研究结果与理想情况吻合较好。

基于S形函数的变步长LMS算法

针对定步长LMS算法在收敛速度、时变跟踪能力和稳态失调噪声几个重要指标上不能兼顾的问题,引入人工神经网络中一种常用激励函数———S形函数,并将其应用于变步长LMS算法中。结合算法对收敛速度、精度及稳态失调噪声的要求,引入改变S形函数曲线曲率及收敛终值的2个参数:α和β。分析当α和β值固定时的情况,仿真结果表明定参数算法若其值选择不当会引起较大误差。按照步长值在时变阶段自适应增大,在稳态阶段步长很小的原则,构造了变参数α(n)和β(n),仿真结果表明变参数算法兼顾多个参数,整体表现较好。

利用充分光滑的S形函数构造Meyer小波

为了在信号或图像的重构中获得较好的平滑效果,必须尽量增大小波的正则性或者连续可微性。在Meyer小波构造中S形函数的选取影响着Meyer小波的可微性、光滑性和衰减速度等性质,所以S形函数的选取至关重要。给出一种构造充分光滑的S形函数的方法,并以一个充分光滑的非多项式S形函数为例,将其作为BP神经网络中的激励函数进行函数逼近得到好的逼近效果且训练次数少。然后通过充分光滑的S形函数得到Meyer小波的尺度函数,给出相应的具有充分光滑、高阶消失矩且无穷次可微性的频谱有限的Meyer小波。最后把充分光滑的Meyer小波与剪切波变换结合进行图像去噪,与传统的Meyer小波剪切波变换去噪相比较,峰值信噪比高于传统的Meyer剪切波变换且去噪后的图像纹理和边缘信息保留更加完整。

一种基于S形函数的LMS算法仿真研究

定步长LMS算法在收敛速度、时变跟踪能力和稳态失调噪声几个重要指标上不能兼顾。为此,参考人工神经网络中一种常用激励函数——S形函数,并将其应用于变步长LMS算法中。引入改变S形函数曲线曲率及收敛终值的两个参数——α、β。当α、β值固定时,仿真表明若其值选择不当会引起较大误差。接着按照步长值在时变阶段自适应增大,在稳态阶段步长很小的原则,构造了变参数α(n)、β(n),仿真表明变参数算法兼顾多个参数,综合表现较好。

基于双S形白化权函数的快递物流企业竞争力评价

根据我国快递物流企业的发展与竞争现状,构建了快递物流企业竞争力评价指标体系,考虑到运用中心点三角白化权函数进行灰色聚类分析时,聚类系数是线性变化的,而快递物流企业竞争力指标的聚类系数具有非线性特征,对已有的中心点型白化权函数进行扩展,构建了一类中心点型双S形白化权函数,结合AHP方法提出了基于中心点双S形白化权函数的快递物流企业竞争力评估方法,最后选择五家快递企业,对其竞争力进行评估,并针对性地提出了问题与建议,证明了方法的有效性。

原状土e-lgp曲线的S形函数表达及简化加载固结试验方法

为能够较为合理地确定土体压缩参数并简化固结试验加载过程，结合京沪高铁李窑试验段地基原状细粒土样标准固结试验数据，对比分析了多项式和三种S形曲线函数在描述原状土e—lgp曲线发展规律时的差异性，探讨了先期固结压力的合理计算原则，提出了简化加载级数的固结试验方法。结果表明，多项式函数易受数据波动而导致整体拟合偏差，S形曲线函数的待定参数可良好稳定地反映曲线最小曲率半径点和直线段斜率，为较理想的e-lgp曲线数学函数表达式；通过分析Arvidsson法、Gregory法和Casagrande法，确定先期固结压力时的不同取值原则，获得了先期固结压力值的变化区间，提出土体由超固结过渡到欠固结状态时存在正常固结状态带的概念，用于判断土体固结特性较为客观合理；利用土体初始孔隙比和两级或三级荷载下的变形值可确定S形曲线函数待定参数，据此建立了简化加载级数的固结试验方法。上述研究成果可为准确判定土体固结特性、快速获取土体压缩参数提供理论指导。

采用弧形映射函数的二进制粒子群优化算法

针对二进制粒子群优化算法(BPSO),采用S形映射函数,将粒子在空间中飞行速度的正负值大小映射为其位置向量取1的概率,易于陷入局部最优解的问题,本文提出了采用弧形映射函数的二进制粒子群优化算法(ABPSO).该算法采用弧形映射函数取代BPSO中的S形映射函数,将速度平方值大小映射为位置向量改变的概率大小,当粒子具有较低的速度平方值时能够维持在原位置,较高的速度平方值时改变位置,从而使算法更好地收敛于全局最优解;同时,采用了无强制性位置更新程序,符合弧形映射函数使用速度平方大小映射为位置改变概率大小的需要.通过六个基准函数的仿真实验发现,ABPSO具有更好的收敛精度和更高的收敛速度;ABPSO采用更加符合粒子运动规律的弧形映射函数,表现出更好的收敛于全局最优解的能力和更高的收敛速度.

以Meyer为基函数的剪切波对MRI医学图像的增强

针对小波变换在图像去噪中方向较为单一的缺点,采用Meyer小波与剪切波结合的方式,以控制奇异曲线的方向.选取Meyer小波作为剪切波的基函数,建立Meyer剪切滤波器对图像进行增强.Meyer小波的性质与S形函数有着紧密的联系,通过研究非多项式型S形函数的构造方法,构造出充分光滑的S形函数.通过MRI图像,将构造的S形函数与多项式型S形函数的去噪效果进行对比分析.结果表明,其去噪效果均较明显,能达到一定的图像增强效果.

一种基于差分的改进STAM算法

STAM算法是硬件实现非线性函数的一种有效方法,它用查找表和加法运算实现了精确的非线性函数近似,并利用函数的对称性极大地缩减了查找表的尺寸,但算法中第一项系数占用的查找表仍然较大。针对此问题,提出了一种基于差分的改进方法,并在FPGA上实现了双曲正切S形函数。实验结果显示,算法经过改进可以缩减17%～30%的存储空间。

BP神经网络模型在煤尘润湿性研究中的应用

针对煤尘固体表面接触角测定过程繁琐和煤尘润湿等级划分不合理的问题,以煤质化学组成及其结构参数共13个影响因子为输入参数,采用两层双曲正切S形函数为激励函数,构建有关煤尘接触角估算及润湿性分级的3层BP神经网络.结果表明,隐含层节点数为10时,估算结果相对误差为0.19%~13.99%,平均相对误差为5.18%,煤尘润湿接触角估算结果与实测结果相关性系数为R2=0.933,煤尘润湿分级正确率达91.67%.BP神经网络模型的接触角估算结果和润湿性分级结果可用于指导煤矿井选择降尘措施.

一种改进的滑模控制方法研究

介绍了一种改进的边界层内非线性插值的滑模控制器的设计方案。由于将改良的S函数用于边界层内的非线性插值,使得系统具有可调的反馈增益。将指数函数引入S函数使得系统具有良好的稳态精度和抑制颤抖能力。由于具有可调的反馈增益,和普通的线性插值方法比较起来具有更好的性能。

自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法

针对经典的直方图均衡化图像增强算法可能存在的对比度过度增强、亮度分布不均匀和细节信息不突出等问题,提出自适应直觉模糊相异直方图裁剪的图像增强算法.基于直觉模糊集的“投票模型”,引入直觉模糊相异直方图的概念,并基于此提取图像像素的空间位置信息.同时,利用S型隶属度函数对图像直觉模糊相异直方图进行自适应裁剪,采用分段策略对裁剪后的直觉模糊相异直方图进行均衡化处理.最后,利用直觉模糊集的犹豫度刻画原图像的未知信息,修正由引导滤波获得的细节图像,从而保留图像丰富的细节信息.针对3种类型的图像,即自然图像、MRI脑图像及近红外图像的实验结果表明,所提出算法能够有效提高图像的对比度,保留图像的细节信息,使图像呈现较自然的视觉效果,改善图像的质量评价指标.