基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法     

何春明  许磊  卢国胜  邓丽珍 《南京气象学院学报》2019,11(6):757-763

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.  相似文献   

THE THEORY OF RESPONSE ANALYSIS OF FUZZY STOCHASTIC DYNAMICAL SYSTEMS WITH A SINGLE DEGREE OF FREEDOM     

Y. ZHANG  G. WANG  F. SU  Z. QIAO 《地震工程与结构动力学》1996,25(3):235-251

Most real-life structural/mechanical systems have complex geometrical and material properties and operate under complex fuzzy environmental conditions. These systems are certainly subjected to fuzzy random excitations induced by the environment. For an analytical treatment of such a system subjected to fuzzy random excitations, it becomes necessary to establish the general theory of dynamic response of a system to fuzzy random excitations. In this paper, the theory of response, fuzzy mean response and fuzzy covariance response of a single-degree-of-freedom (sdf) system to fuzzy random excitations in the time domain and frequency domain is put forward. The theory of response analysis of an sdf system to both stationary and non-stationary fuzzy random excitations in the time domain and frequency domain is established. Two examples are considered in order to demonstrate the rationality and validity of the theory, and the models of stationary filtered white noise and non-stationary filtered white noise fuzzy stochastic processes of the earthquake ground motion are set up. Methods of analysis for fuzzy random seismic response of sdf systems are put forward using the principles of response analysis of an sdf fuzzy random dynamic system.  相似文献   

基于模糊预测对象的证据权方法及其在土地沙漠化评价中的应用   总被引：3，自引：3，他引：0  

张生元  武强  成秋明  葛咏 《地球科学》2006,31(3):389-393

为了使在地理信息系统中被广泛用于点事件预测的证据权方法能对面事件进行评价和预测, 提出了一种新的基于模糊训练层的证据权方法.它是一种更广泛的证据权方法, 与普通证据权方法所不同的是, 它的训练层是模糊集合, 其取值是它的隶属度.通过适当的变换也可以把点训练层转换为模糊集合.因此, 该方法可以对面事件、点事件和线事件进行评价和预测.该方法可以处理训练层和证据层均为模糊集合的情况, 被称为双重模糊证据权方法.作为该方法的一个应用实例, 本文介绍毛乌素沙漠边缘的晋陕蒙地区土地沙漠化评价的应用实例.   相似文献   

Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer   总被引：1，自引：0，他引：1  

Wei Chen  Xi Chen  Jianbing Peng  Mahdi Panahi  Saro Lee 《地学前缘(英文版)》2021,12(1):93-107

As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency.  相似文献   

基于不完备模态信息的海洋平台损伤诊断研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

刁延松  李华军  王树青  石湘 《海洋工程》2006,24(2):14-20

首先利用测量自由度正则化损伤指标向量得到损伤的大致区域;其次,在选定的区域内分别采用序列二次规划算法和最小二乘法来诊断损伤构件及其损伤程度,并对其结果进行了比较。数值模拟表明,仅需少量低阶模态和部分测量自由度,上述损伤诊断算法便可完成海洋平台的损伤诊断。  相似文献   

大深度载人潜水器低速大漂角模糊滑模航向控制研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

马岭  崔维成 《海洋工程》2006,24(3):74-78

通过模型试验测量大深度载人潜水器低速大漂角运动时所受到的非线性水动力。基于一种新的模糊滑模控制策略,为潜水器设计了鲁棒航向控制器。在不同的漂角子区间内分别设计局部镇定的滑模控制器,然后通过Takagi-Sugeno模糊推理系统将它们光滑连接,得到模糊滑模控制。仿真计算结果充分显示了该控制策略的有效性。  相似文献   

基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

张容  阎红  杜丽萍 《海洋通报(英文版)》2006,8(1):83-91

为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP 算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通 BP 网络、RBF 网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。  相似文献   

辽宁省春玉米全育期的气候适宜度及年景评估     

曹永强  齐静威  王菲  李玲慧  路洁 《地理科学》2020,40(7):1210-1220

为评价气候变化对玉米生长的影响,以辽宁省为例选取1969—2018年18个气象站点的逐日实测气象数据,利用模糊数学法建立春玉米气候适宜度评估模型,以地理信息技术为依托,探究春玉米气候适宜度的时空特征,并在此基础上进行玉米气候年景的综合评估。结果表明：① 辽宁省春玉米全生育期内日照、温度、降水适宜度波动幅度较大;然而春玉米种植气候适宜度的空间差异性较弱。② 春玉米各生育期气候适宜度由高到低为：出苗期>开花期>成熟期>播种期。全生育期温度适宜度最高,日照适宜度次之,降水适宜度最低。③ 春玉米播种期、出苗期、开花期和成熟期的气候适宜度最高值分别出现在辽阳、葫芦岛、营口和铁岭。④ 春玉米气候年景准确率达64%,表明该评估方法可以较为准确地反映气候年景。近50 a辽宁省春玉米偏好的年景有4个年份（1971、1979、1993、1998年）,较差的有1969年（4.98%）及1973年（5.59%）。  相似文献   

锥束CT图像重建算法的快速实现     

吴胜利  潘瑞谊  文斌 《CT理论与应用研究》2007,16(4):31-37

本文基于锥束CT滤波反投影重建的FDK算法,通过两种算法改进并结合基于共享内存的OpenMP并行技术和代码优化,实现了锥束CT图像的快速重建.基于锥束CT实际投影数据的重建结果表明,图像重建速度得到了较大的提高,断层图像重建质量与FDK原型算法相当.  相似文献   

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割     

林文杰  李玉  赵泉华 《测绘学报》2019,48(1):64-74

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。  相似文献