基于加权模糊C均值聚类的图像分割算法

模糊C均值(FCM)算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,适合灰度图像中存在着模糊和不确定性的特点。但是这种算法存在着本质上的缺陷,就是仅利用了图像的灰度信息,而没有考虑像素的空间信息,使得其对于实际的含有噪声的图像分割效果不理想。因此,提出了一种新的加权模糊C均值聚类算法,实践证明,该方法可以有效地、实时地把目标从背景中分割出来,并具有较强的鲁棒性。     

基于改进容积卡尔曼滤波的惯性/光流组合自主测速方法

针对容积卡尔曼滤波算法在惯性/光流组合测速数据融合时出现由于各系统输出数据频率不一致导致融合精度有限的问题,提出了一种基于多速率残差校正的改进容积卡尔曼滤波算法.通过当前时刻误差估算组合导航系统残差,再使用估算后的残差对速度估计值进行补偿,最终实现惯性/光流组合系统速度测量值的数据融合.实验结果表明,通过提出的改进容积...     

基于模糊聚类原理确定光测数据处理最优基线的方法

应用模糊数学理论,提出了光测数据处理最优基线的确定方法,有效地解决了长期以来基线选择过程中难以建立数学模型的问题,通过仿真试验验证了该方法的正确性、合理性。     

基于归并聚类中心思想的模糊聚类分析方法研究

基于归并聚类中心的思想,将全部样本作为初始聚类中心,以离差隶属度作为计算聚类中心的因素,用最大类间距离作为归并聚类中心的标准,进而确定出聚类的数目和最终聚类中心,得出聚类结果.通过实验数据的验证表明,本方法得出的聚类结果能够有效的反映出待聚类样本的真实情况,并且与待聚类样本的初始顺序无关,同时具有一定的抗噪能力.     

基于改进模糊c-均值数据预处理方法的研究

在数据预处理过程中模糊c-均值对初值的设定非常敏感,如果初值设置不好容易陷入局部最优解。提出了用减法聚类对模糊c-均值进行初值设定的方法,并把其应用到了模糊规则的生成过程中,通过实验可知应用此种方法不但可以得到全局最优解,加快收敛速度而且不必事先给定聚类个数,所以这是一种行之有效的数据预处理方法。     

基于类云模型的c均值聚类航迹关联算法

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于加工能力模糊聚类的设备分组方法

为了在工艺设计中高效、合理、准确地确定加工设备,实现资源优化配置,提出了基于加工能力模糊聚类的设备分组方法.该方法采用加工能力元描述设备的加工能力,通过对加工能力元的聚类分组,实现对设备的分组.在此基础上,建立了加工能力元的数学模型,采用区间数模糊C-均值聚类算法对模型进行了求解,并采用改进的最大最小距离算法产生初始分组中心.最后,通过具体实例,验证了该方法的有效性.     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达96.8%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

基于K-均值聚类与粒子群核极限学习机的推力估计器设计

鉴于航空发动机直接推力控制与健康管理需要高精度及高实时性的推力估计器,提出了一种基于K-均值聚类与粒子群优化的核极限学习机推力估计方法。采用K-均值聚类对全工况范围内的测量数据进行聚类,在每一个子类中,通过核极限学习机建立推力估计器,采用粒子群算法对核极限学习机的核参数和惩罚系数进行优化,利用了核极限学习机稳定性好、非线性拟合能力强的特点,实现了对发动机推力的估计。经涡扇发动机台架试车数据训练与测试表明,本推力估计方法平均预测时间为0.27ms,实时性满足机载在线状态评估和直接推力控制需求,且在估计精度上较现有方法存在一定优势。     

动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测

提出了一种动态背景下基于金字塔LK光流的运动目标检测方法。首先采用Shi-Tomasi角点检测法提取图像的强角点,再用金字塔LK光流法计算下一时刻这些特征点的对应位置,得到匹配的多组特征点对。利用这些特征点对建立仿射变换模型并计算仿射参数,对图像做仿射变换消除背景运动带来的误差,最后用帧间差分法处理得到前景目标。实验结果表明,本方法能够以较好的实时性、稳定地检测和提取动背景下的运动目标。     

基于复合形遗传算法的K—means优化聚类方法

针对基本遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种改进的遗传算法--复合形遗传算法,并将其用于K-means优化聚类.把复合形法嵌入到遗传算法中,利用复合形法对遗传算法群体中的部分个体进行处理,来改善种群的质量,以加快最优解的搜索进程.该方法既有复合形法快速高效的特点,又有遗传算法全局性好的特点. 算例的结果表明,该方法用于改进K-means优化聚类是可行的与有效的.     

基于模糊聚类的不同机型分类方法研究

随着航空业飞速发展,飞机的种类越来越多,如何对不同机型进行归类,使飞机的设计、制造、使用、维护、保障等工作变得更加高效,是制造商和运营商亟待解决的问题。文中把飞机设计性能特征指标加以解析化和数量化,给出了模糊聚类分析对不同机型的分类计算方法,并实例分析,得到了不同机型的在不同水平下的相似关系。从而为不同机型的归类、相似机型的选择提供了一种方法,也可以作为飞机设计、营运信息、备件设施共享的依据,该方法可以综合机型多种特征,增强了不同机型分类的精确性、客观性和合理性。     

基于改进Cycle-GAN的光流无监督估计方法CSCD

卷积神经网络为光流的计算提供了一种新的方式,但作为一种数据驱动技术,用于训练网络的大规模光流真值在现实世界中不易获取。为了解决这个弊端,基于Cycle-GAN的循环对抗机制,提出了一种光流无监督估计方法。首先,引入双判别器机制在生成器生成的光流样本的底层和高层特征上进行鉴别,迫使生成器提高光流生成的精度。其次,引入Spynet作为教师网络,在生成器训练前期对其进行指导,防止网络陷入模式崩塌。最后,改进损失函数,提出了光流一致性损失和轮廓一致性损失函数,进一步提升光流估计精度。实验结果表明,与现有的先进算法相比,提出的方法达到与有监督算法相同的精度水平。     

一种高陡度光学镜面高精度机械式测量方法

本文建立了高陡度光学镜面的多段拼接测量方法,将高陡度光学镜面轮廓的测量分割为具有一定重叠区域的数段较短面形轮廓的测量.通过测量系统与被测工件之间的相对旋转与平移运动调整被测工件的姿态实现分段轮廓的测量.之后通过拼接算法将各段面形轮廓拼接起来,重构出被测工件的面形误差.在建立了测量数学模型的基础上,介绍了设计的测量实验系统.并进行了相关实验.仿真与测量实验表明:上述方法能够高精度的重构出被测轮廓.     

基于遗传算法的航路点流量组合预测方法研究

航班放行是保证航班正常的最基本工作之一,航路点流量特别是走廊口流量是航班放行中最关注的问题之一,航路点流量预测对航班放行的时隙分配至关重要。在对几种常用航路点流量预测方法优缺点进行分析和比较的基础上,提出了一种基于遗传算法的航路点流量组合预测方法,该方法利用遗传算法群体搜索的特点,组合了各种算法,优化了预测思路,充分发掘不同算法的差异优势,实践证明该思路切实有效。