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低温大气压等离子体激活培养基选择性杀伤三阴性乳腺癌细胞 预览
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作者 项良剑 徐潇宇 +2 位作者 张硕 蔡东焱 戴晓峰 《生物学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期9-13,共5页
低温大气压等离子体(CAP)近年来作为一种新兴的抗癌手段逐渐为人们所熟知。三阴性乳腺癌在多种乳腺癌亚型中恶性程度最高,由于缺少有效的治疗手段导致预后很差。发现等离子体激活的培养基(PAM)能够选择性抑制三阴性乳腺癌细胞增殖和迁... 低温大气压等离子体(CAP)近年来作为一种新兴的抗癌手段逐渐为人们所熟知。三阴性乳腺癌在多种乳腺癌亚型中恶性程度最高,由于缺少有效的治疗手段导致预后很差。发现等离子体激活的培养基(PAM)能够选择性抑制三阴性乳腺癌细胞增殖和迁移能力,而对正常细胞和非三阴性乳腺癌细胞影响较小,同时PAM能够抑制MDAMB231中原本高度激活的JNK的磷酸化程度。因此推测累积的基因组突变和高度激活的MAPK/JNK信号通路使三阴性细胞更容易被PAM杀死。研究提出了CAP杀伤作用与乳腺癌亚型之间的相关性,并且为探索CAP选择性杀死三阴性细胞的机制提供了前期基础。 展开更多
关键词 低温大气压等离子体 乳腺癌 细胞凋亡 细胞迁移 JNK
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面向稀疏高维大数据的扩展增量模糊聚类算法 预览
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作者 钱雪忠 姚琳燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期75-81,88共8页
模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与... 模糊C均值(FCM)聚类算法对初始中心点敏感,不考虑类别间中心点的相互影响,且仅能处理低维数据。为此,设计一种改进的初始中心点选择方法,并基于条件模糊聚类思想,将传统FCM算法中的欧氏距离替换为余弦距离后提出wHFCLM算法。将该算法与扩展增量聚类算法spFCM、oFCM和rseFCM相结合,得到对应的扩展增量模糊聚类算法spHF(c+l)M、oHF(c+l)M以及rseHF(c+l)M。实验结果表明,与spFCM算法、oFCM算法和rseFCM算法相比,扩展增量模糊聚类算法对初始中心点的选择敏感性较低,能较好地处理大规模稀疏高维数据集,且在合适的分块大小下具有更优的聚类性能。 展开更多
关键词 扩展聚类算法 条件聚类 稀疏高维大数据 模糊聚类 初始中心点
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自然最近邻优化的密度峰值聚类算法 预览
3
作者 金辉 钱雪忠 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第4期711-720,共10页
针对现有的基于密度的聚类算法存在参数敏感,处理非球面数据和复杂流形数据聚类效果差的问题,提出一种新的基于密度峰值的聚类算法。该算法首先根据自然最近邻居的概念确定数据点的局部密度,然后根据密度峰局部密度最高并且被稀疏区域... 针对现有的基于密度的聚类算法存在参数敏感,处理非球面数据和复杂流形数据聚类效果差的问题,提出一种新的基于密度峰值的聚类算法。该算法首先根据自然最近邻居的概念确定数据点的局部密度,然后根据密度峰局部密度最高并且被稀疏区域分割来确定聚类中心,最后提出一种新的类簇间相似度概念来解决复杂流形问题。在实验中,该算法在合成和实际数据集中的表现比DPC(clustering by fast search and find of density peaks)、DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)和K-means算法要好,并且在非球面数据和复杂流形数据上的优越性特别大。 展开更多
关键词 密度峰 自然最近邻居 局部密度 稀疏区域 类簇间相似度
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k-modes聚类方法的改进与在可追溯猪肉消费偏好研究中的应用 预览
4
作者 陆姣 吴林海 +1 位作者 董汉芳 陈秀娟 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第4期752-762,共11页
可追溯食品消费偏好等实证调查中具有大量的分类属性的数据,而常用的k-means聚类方法主要适用于连续的数值型数据,难以精确分析可追溯食品消费者类别.为此,引入k-modes聚类方法,通过改进聚类精度,改善聚类流程,改进了现有的k-modes算法... 可追溯食品消费偏好等实证调查中具有大量的分类属性的数据,而常用的k-means聚类方法主要适用于连续的数值型数据,难以精确分析可追溯食品消费者类别.为此,引入k-modes聚类方法,通过改进聚类精度,改善聚类流程,改进了现有的k-modes算法,以更好地应用于分类属性数据的聚类分析.以分类正确率、类精度、召回率和平均迭代次数为评价检验的具体指标,相关检验表明,与经典k-modes聚类算法等相比较,改进后的k-modes聚类算法在标准数据集上实验结果良好.在此基础上,以可追溯猪肉为案例,通过菜单选择实验法收集消费者对可追溯猪肉信息属性偏好的数据,建立仿真分析流程,运用改进后的k-modes算法进行聚类分析,研究了消费者对可追溯猪肉属性的群体性偏好.仿真结果显示,消费者对可追溯猪肉信息属性的偏好具有明显的层次性、差异性,可基于消费偏好将消费者划分为4个类别. 展开更多
关键词 可追溯猪肉 聚类算法 分类属性数据 消费偏好
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基于四元数小波变换和Copula模型的图像融合 预览
5
作者 李凯 罗晓清 +1 位作者 张战成 王骏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期293-299,共7页
四元数小波变换是一种既能够提供幅值又能够提供相位信息的新型多尺度变换工具.文中通过Copula模型捕获四元数小波变换系数的相关性,提出了一种基于四元数小波变换和Copula模型的图像融合算法.该算法首先对待融合图像进行四元数小波分解... 四元数小波变换是一种既能够提供幅值又能够提供相位信息的新型多尺度变换工具.文中通过Copula模型捕获四元数小波变换系数的相关性,提出了一种基于四元数小波变换和Copula模型的图像融合算法.该算法首先对待融合图像进行四元数小波分解,接着通过构建Copula模型捕获高频子带幅度相位及低频对应相位之间的相关性,然后提取高频子带系数特征,即Copula联合概率密度的区域能量、相位梯度、系数能量和局部对比度.通过这些特征构建综合特征,并将该特征作为高频活动测度,采用综合特征取大的融合规则实现高频子带的融合;低频子带结合低频相位梯度和相位局部方差得到综合特征,将该特征作为低频活动测度,然后通过取大的融合规则实现低频子带的融合.最后使用逆四元数小波变换得到融合图像.实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法在主观和客观方面均取得了较佳的融合效果. 展开更多
关键词 图像融合 四元数小波 COPULA模型 幅度相位
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随机系统事件驱动控制策略的研究与设计 预览
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作者 邹山花 高毅 彭力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第17期100-106,共7页
随着传感器和网络技术的发展,无线传感器网络广泛应用于各种场景,然而在多数应用中,传感器节点的能量无法得到补充。另外由于电子开关元件的使用寿命多以触发次数为量度,这使得如何有效利用能源、延长网络的工作寿命成为需要考虑的关键... 随着传感器和网络技术的发展,无线传感器网络广泛应用于各种场景,然而在多数应用中,传感器节点的能量无法得到补充。另外由于电子开关元件的使用寿命多以触发次数为量度,这使得如何有效利用能源、延长网络的工作寿命成为需要考虑的关键因素之一。讨论随机系统的一种事件驱动控制机制,设计控制策略决定控制器何时发送控制数据,平衡系统性能和驱动频率。通过一类二次性能指标函数推导出这种控制策略,分别就状态反馈和输出反馈设计出性能指标计算公式,推理出性能指标上界,并将定理中的条件转化为可以使用线性矩阵不等式工具箱求解的LMI。通过理论分析和实验,验证了控制策略的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 事件驱动 状态反馈 输出反馈 线性矩阵不等式(LMI)
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基于KPCA-Bagging的高斯过程回归建模方法及应用
7
作者 赵帅 李妍君 熊伟丽 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期131-136,共6页
工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量的实时监测提出了挑战,提出一种基于核主元分析和Bagging算法的高斯过程回归建模方法。首先,采用核主元分析方法将采集到的污水数据投影到高维空间进行降维处理,提取非... 工业污水处理过程具有高度非线性的特点,对水质指标中的生物需氧量的实时监测提出了挑战,提出一种基于核主元分析和Bagging算法的高斯过程回归建模方法。首先,采用核主元分析方法将采集到的污水数据投影到高维空间进行降维处理,提取非线性主元作为模型输入;然后采用Bagging集成学习算法得到若干样本子集,建立相应的高斯过程回归模型;最后根据贝叶斯后验概率计算得到各子模型的权重,对各子模型的输出进行融合,得到全局预测值。对实际污水处理过程数据的仿真结果表明,所提方法具有良好的预测精度与泛化能力。 展开更多
关键词 核主元分析 BAGGING 高斯过程回归 污水处理
基于BGMM的即时学习软测量建模方法
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作者 祁成 熊伟丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1555-1561,共7页
对于具有非高斯特性的时变工业过程,一般的软测量方法建立的模型很难满足精度要求。为有效解决上述问题,提出一种基于贝叶斯高斯混合模型(BGMM)的即时学习软测量建模方法。对于给定的训练样本集,利用贝叶斯信息准则对高斯混合模型的成... 对于具有非高斯特性的时变工业过程,一般的软测量方法建立的模型很难满足精度要求。为有效解决上述问题,提出一种基于贝叶斯高斯混合模型(BGMM)的即时学习软测量建模方法。对于给定的训练样本集,利用贝叶斯信息准则对高斯混合模型的成分个数进行优化;对于新的测试样本,利用BGMM相似度准则从训练样本中找出与之最相似的一组样本建立高斯过程回归模型;用该模型对测试样本进行预测。通过脱丁烷塔塔底丁烷浓度的软测量建模仿真,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 即时学习 贝叶斯信息准则 高斯过程回归
基于核慢特征分析和时滞估计的GPR建模
9
作者 彭慧来 熊伟丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1562-1571,共10页
针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非... 针对工业过程中存在的时滞和非线性特性,提出了一种基于核慢特征分析的高斯过程回归建模方法。该方法通过模糊曲线分析充分挖掘工业数据中的时滞信息,求出数据中的最优时滞,并进行建模数据的重构;通过核慢特征分析方法对重构数据进行非线性的特征提取;基于提取后的特征建立高斯过程回归(GPR)模型。通过对脱丁烷塔塔底丁烷浓度软测量的仿真实验,验证了方法的有效性与性能。 展开更多
关键词 时延 核慢特征分析 模糊曲线分析 高斯过程回归
一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法
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作者 赵帅 史旭东 熊伟丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第10期2042-2051,共10页
针对一些化工过程呈现显著的非线性和多阶段特点,提出一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法。采用高斯混合模型将过程数据划分为不同的操作阶段;对各阶段的数据进行主元分析,依据各辅助变量在主元空间上的贡献度,将各阶段数据划分... 针对一些化工过程呈现显著的非线性和多阶段特点,提出一种分层集成的高斯过程回归软测量建模方法。采用高斯混合模型将过程数据划分为不同的操作阶段;对各阶段的数据进行主元分析,依据各辅助变量在主元空间上的贡献度,将各阶段数据划分成若干子空间并建立相应的高斯过程回归模型;再对子空间模型输出进行均值融合,得到第一层集成输出;采用后验概率对各阶段局部预测进行融合,得到第二层集成输出。通过对工业数据的实验仿真,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 高斯混合模型 子空间PCA 高斯过程回归 分层集成 软测量
虚拟化与数字仿真融合的网络仿真任务划分 预览
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作者 吴文燕 姜鑫 +1 位作者 王晓锋 刘渊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期878-881,885共5页
为提升网络仿真性能,面向虚拟化与数字仿真融合的网络仿真体系架构,研究相应的网络仿真任务划分方法。综合考虑虚拟化与数字仿真各自优势,将网络拓扑分为虚拟化拓扑区域与数字仿真拓扑区域,结合给定物理资源,以负载均衡与远程通信量最... 为提升网络仿真性能,面向虚拟化与数字仿真融合的网络仿真体系架构,研究相应的网络仿真任务划分方法。综合考虑虚拟化与数字仿真各自优势,将网络拓扑分为虚拟化拓扑区域与数字仿真拓扑区域,结合给定物理资源,以负载均衡与远程通信量最小化为目标,对两种区域进行融合划分。实验表明,通过该方法进行网络仿真任务划分相对于随机算法与均衡负载平衡算法,远程通信量平均降低了33. 7%、25. 1%,负载均衡度平均提升了56. 3%、38. 0%。该方法可有效降低远程通信量与提升负载均衡度。 展开更多
关键词 虚拟化 数字仿真 融合仿真 任务划分 远程通信量 负载均衡度
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基于逆向卡尔曼滤波的电力变换器故障诊断方法 预览
12
作者 刘子幸 王子赟 纪志成 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2019年第9期19-26,共8页
针对变换器中因电解电容退化而引起的等效电阻异变的故障诊断问题,提出了一种基于逆向卡尔曼滤波的电力变换器故障诊断方法。将变换器抽象为一类卡尔曼滤波动态方程。将电路元件参数作为卡尔曼滤波的未知状态,利用电路的电压和电流作为... 针对变换器中因电解电容退化而引起的等效电阻异变的故障诊断问题,提出了一种基于逆向卡尔曼滤波的电力变换器故障诊断方法。将变换器抽象为一类卡尔曼滤波动态方程。将电路元件参数作为卡尔曼滤波的未知状态,利用电路的电压和电流作为已知矩阵,逆向推导卡尔曼滤波递推公式,完成电力变换器的参数辨识和故障诊断。针对变换器正常状态下的参数辨识结果,表明所提出的逆向卡尔曼滤波参数辨识算法具有较高的精度。同时针对变换器故障状态下的故障诊断结果,表明逆向卡尔曼滤波算法也具有很好的跟踪性,能够快速显示故障元件及其参数变化情况。仿真验证了所提出方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波 逆向卡尔曼 电力变换器 故障诊断 电解电容退化
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基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群算法 预览
13
作者 钱小宇 葛洪伟 蔡明 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期464-470,共7页
针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中... 针对当前多目标粒子群优化算法收敛性和多样性不佳等问题,提出了一种基于目标空间分解和连续变异的多目标粒子群优化算法。利用目标空间分解方法将粒子群分配到预先设定好的子区域中,在该过程中,通过一种新适应值公式来对每个子区域中的粒子进行择优筛选,该适应值公式融入了支配强度因素;在全局搜索过程中,使用差分变异、高斯变异和柯西变异对全局引导粒子的位置进行连续变异操作。将该算法与当前主流的一些多目标优化算法进行对比实验,结果表明,本文提出的算法在提高粒子收敛性的同时,多样性也得到了提升。 展开更多
关键词 多目标优化 粒子群优化算法 分解 子区域 变异 差分 高斯变异 柯西变异
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移动物联网非完整约束中继的协同任务规划 预览
14
作者 王巍 彭力 +3 位作者 赵继军 常存喜 黄晓丹 田立勤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1251-1259,共9页
为实现突发事件的应急决策和态势评估,满足对重点区域的地面全景或空间立体信息可靠节能地远距离传输要求,本文将无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)作为空基感测平台,研究应急移动物联网应用中无人机编队能量受限条件下的远距离通信... 为实现突发事件的应急决策和态势评估,满足对重点区域的地面全景或空间立体信息可靠节能地远距离传输要求,本文将无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)作为空基感测平台,研究应急移动物联网应用中无人机编队能量受限条件下的远距离通信问题,提出面向非完整约束多地面移动中继的协同任务规划方法.首先,对该类物联网进行系统建模;其次,根据所建模型中无人机空基平台立体地分布于重点空域的特点,研究了地面移动中继区域分配算法、位置更新算法.在提供可靠节能通信的同时,确定其覆盖范围和最优布署方案.再次,针对地面移动中继非完整约束导致的对UAV空基平台分簇覆盖的拓展性不足,研究了多个地面移动中继的联合运动策略,以应对部分地面移动中继失效或因降低移动物联网的成本而出现地面移动中继数量减少的状况.最后,通过实验验证了本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 应急移动物联网 地面移动中继 无人机 地空协同
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群智能算法在气体源定位中的应用综述 预览
15
作者 王巍 崔益豪 +2 位作者 王彤 朱天宇 田立勤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期21-33,共13页
近几年频繁发生的气体泄漏事件使得气体源定位成为了公共安全领域亟待解决的问题。气体源定位问题本质上可以转化为最优化问题,群智能算法作为一种高效的优化算法,为其提供了一个全新的解决方案。介绍了气体源定位问题的研究背景和研究... 近几年频繁发生的气体泄漏事件使得气体源定位成为了公共安全领域亟待解决的问题。气体源定位问题本质上可以转化为最优化问题,群智能算法作为一种高效的优化算法,为其提供了一个全新的解决方案。介绍了气体源定位问题的研究背景和研究现状;根据群智能算法在气体源定位中应用的研究思路和研究内容对具有代表性研究成果进行了分类综述和对比分析;对目前基于群智能算法的气体源定位研究中存在的问题和未来发展趋势进行了分析和展望,对气体源定位问题的进一步研究提供一定的参考作用。 展开更多
关键词 气体源定位 群智能算法 蚁群算法 粒子群算法
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基于聚类式区域生成的全卷积目标检测网络
16
作者 潘志浩 陈莹 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第15期48-56,共9页
基于区域的全卷积网络(R-FCN)的区域生成网络(RPN)沿用了更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的RPN。针对RPN先验框的大小与数量均需人为固定,生成的建议区域过多等问题,将聚类思想应用到RPN中,改进先验框的生成方式,提出了基于聚类... 基于区域的全卷积网络(R-FCN)的区域生成网络(RPN)沿用了更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的RPN。针对RPN先验框的大小与数量均需人为固定,生成的建议区域过多等问题,将聚类思想应用到RPN中,改进先验框的生成方式,提出了基于聚类式区域生成的全卷积目标检测网络。通过对训练样本的真实框进行KMeans聚类得到先验框的最适大小和最佳数量,取代原本人为固定选取先验框的方式。此外,为增强模型的泛化能力,在改进后的R-FCN上使用ResNet基础网络,采用困难样本挖掘方法进行训练。实验结果表明,相较于R-FCN等方法,该聚类区域全卷积目标检测网络得到的检测结果在精度和速度上都得到了明显的提升。 展开更多
关键词 图像处理 目标检测 聚类算法 K-MEANS 先验框 区域生成网络
1200V场终止型绝缘栅双极晶体管的ADE物理建模及参数提取 预览
17
作者 陆戴 王文杰 +2 位作者 王庆珍 于平平 姜岩峰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期434-439,共6页
绝缘栅双极晶体管(IGBT)是微电子学研究的热点之一,而相关电路仿真迫切需要该器件的等效模型.本文提出基于傅里叶解双极扩散方程(ADE)的1200V场终止型IGBT物理模型,通过RC电路等效漂移区载流子分布,精确求解双极扩散方程.该模型针对大功... 绝缘栅双极晶体管(IGBT)是微电子学研究的热点之一,而相关电路仿真迫切需要该器件的等效模型.本文提出基于傅里叶解双极扩散方程(ADE)的1200V场终止型IGBT物理模型,通过RC电路等效漂移区载流子分布,精确求解双极扩散方程.该模型针对大功率IGBT的工作原理,采用大注入假设条件,在综合分析场终止层的同时,根据1200V场终止型IGBT的特点考虑漂移区载流子的复合效应.在提取器件模型所需的关键参数后,用实际IGBT的测量结果对该模型的仿真结果进行了验证,通过分析静态以及关断瞬态特性曲线,仿真与实验数据误差均值小于8%,证明所建模型及参数提取方法的精确度. 展开更多
关键词 场终止型绝缘栅双极晶体管 双极扩散方程 物理模型
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以CFD-DEM为基础的养殖槽排污性能及底坡优化 预览
18
作者 孙頔 刘飞 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期946-957,共12页
由于能提高资源利用率,减少环境污染,低碳高效池塘循环流水养殖(IPA)作为一项新型养殖技术被大力推广。为了提高养殖过程中的集污排污效率,本研究拟采用构造负坡底面的方法对养殖槽结构进行优化。通过建立二维养殖槽简化模型,结合计算... 由于能提高资源利用率,减少环境污染,低碳高效池塘循环流水养殖(IPA)作为一项新型养殖技术被大力推广。为了提高养殖过程中的集污排污效率,本研究拟采用构造负坡底面的方法对养殖槽结构进行优化。通过建立二维养殖槽简化模型,结合计算流体力学离散单元法(CFD-DEM)模拟计算与核偏最小二乘(KPLS)建模方法,建立槽内垂向流速分布与底面坡度和粗糙度的关系模型。在此基础上结合泥沙运动理论,获得了槽内颗粒起动流速与单宽输沙率模型,在构建颗粒起动和输运两方面的性能指标后,利用基于偏好的多目标粒子群算法(DP-MOPSO)寻求最优底面坡度。寻优结果显示,随着底面粗糙度的增加,最优坡度略有减小,范围为0.013~0.015;仿真实验结果显示,构造最优底坡可有效提高颗粒的起动概率和槽体的颗粒运输能力,且对于表面较为粗糙槽体,坡型底面在颗粒起动方面的优越性更为显著,说明通过构建底坡来改变水流结构,从而实现养殖槽排污性能的优化是合理的。 展开更多
关键词 池塘循环水养殖 CFD-DEM 水流分布 颗粒运动 设备优化 数值模拟
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利用CNN和PCA约束优化模型实现稀疏表示分类
19
作者 石亮 那天 +1 位作者 宋晓宁 朱玉全 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期503-512,共10页
目的传统的稀疏表示分类方法运用高维数据提升算法的稀疏分类能力,早已引起了广泛关注,但其忽视了测试样本与训练样本间的信息冗余,导致了不确定性的决策分类问题。为此,本文提出一种基于卷积神经网络和PCA约束优化模型的稀疏表示分类方... 目的传统的稀疏表示分类方法运用高维数据提升算法的稀疏分类能力,早已引起了广泛关注,但其忽视了测试样本与训练样本间的信息冗余,导致了不确定性的决策分类问题。为此,本文提出一种基于卷积神经网络和PCA约束优化模型的稀疏表示分类方法(EPCNN-SRC)。方法首先通过深度卷积神经网络计算,在输出层提取对应的特征图像,用以表征原始样本的鲁棒人脸特征。然后在此特征基础上,构建一个PCA(principal component analysis)约束优化模型来线性表示测试样本,计算对应的PCA系数。最后使用稀疏表示分类算法重构测试样本与每类训练样本的PCA系数来完成分类。结果本文设计的分类模型与一些典型的稀疏分类方法相比,取得了更好的分类性能,在AR、FERET、FRGC和LFW人脸数据库上的实验结果显示,当每类仅有一个训练样本时,EPCNNSRC算法的识别率分别达到96. 92%、96. 15%、86. 94%和42. 44%,均高于传统的表示分类方法,充分验证了本文算法的有效性。同时,本文方法不仅提升了对测试样本稀疏表示的鲁棒性,而且在保证识别率的基础上,有效降低了算法的时间复杂度,在FERET数据库上的运行时间为4. 92 s,均低于一些传统方法的运行时间。结论基于卷积神经网络和PCA约束优化模型的稀疏表示分类方法,将深度学习特征与PCA方法相结合,不仅具有较好的识别准确度,而且对稀疏分类也具有很好的鲁棒性,尤其在小样本问题上优势显著。 展开更多
关键词 稀疏表示 卷积神经网络 特征降维 主成分约束优化 人脸识别
局部自适应阈值算法在LED晶粒计数中的应用
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作者 王想实 周薇 彭力 《光电子技术》 CAS 北大核心 2019年第2期90-94,共5页
依据LED芯片图像构图单一,灰度不均匀的基本特征,提出了一种针对这类图像的新的局部自适应阈值分割算法,实现晶粒分割与计数统计。在阈值的设计中,一方面考虑了图像整体区域灰度特征,同时利用区域与区域中心对比度不同,设计了区域对比... 依据LED芯片图像构图单一,灰度不均匀的基本特征,提出了一种针对这类图像的新的局部自适应阈值分割算法,实现晶粒分割与计数统计。在阈值的设计中,一方面考虑了图像整体区域灰度特征,同时利用区域与区域中心对比度不同,设计了区域对比率来表示这一特性,通过局部均值和中心点区域对比率来自适应调整阈值的大小,识别出晶粒的准确位置。为了剔除不合格晶粒和噪音干扰,应用基于腐蚀和膨胀操作的图像形态学方法对分割后晶粒进行滤波处理,通过晶粒面积来确定有效晶粒个数。实验结果表明,本算法在晶粒计数效率和精度方面,取得了较好的结果。 展开更多
关键词 发光二极管芯片 对比度 阈值 形态学
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