种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、 亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、 拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。
上传时间： 2014-01-13
上传用户：一诺88
首先综述了手写体汉字识别问题及其研究现状，对目前已有方法进行了分类、分析和比较。在此基础上，提出了如下研究目标：从图像认知的角度出发，基于结构分析方法，研究自由手写体汉字的高鲁棒识别问题。着重探讨结构描述的新理论与新方法，以及在各种变形和噪声干扰条件下结构匹配与结构特征提取的新理论与新方法。围绕上述目标，确定了四项研究内容：结构描述方法，结构匹配方法，结构特征提取方法和识别可信度计算方法。针对这些研究内容中拟解决的关键问题，制订了拟采用的研究方案，提出了具体的研究计划。最后，阐述了选题的前沿性，特色与创新性
上传时间： 2017-07-08
上传用户：wl9454
硕士论文，基于强背景噪声下的语言端点检测算法及实现。本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较 其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参 数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带墒的 语音端点检测算法和基于Gaussian一右~a模型的语音端点检测算法。并给出了仿真 结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下 仍能比较准确地检测到语音信号的端点。
上传时间： 2017-07-17
上传用户：asasasas
摘要:近年来针对在实际应用中出现的Kalman滤波精度低，甚至滤波器发散的问题.出现了多种改进的状态估计算 法，研究了偏差分离滤波，自适应Kalman滤波，H }滤波，鲁棒Kal man滤波，根据它们的特点，对于它们在惯性导航领域中的 应用进行了论述和分析，这些算法对于提高Kalman滤波精度，增强滤波的稳定性，提高惯性导航系统性能具有一定的效果. 同时具有广阔的应用前景。 关键词:惯性导航 偏差分离滤波 自适应滤波 H}滤波 鲁棒滤波
上传时间： 2014-05-30
上传用户：er1219
简单介绍基于遗传算法的人脸跟踪研究，该算法具有较强的鲁棒性
上传时间： 2014-09-01
上传用户：hgy9473
遗传算法是一种模拟生物进化机制的随机全局优化搜索方法，具有很强的全局优化能力及鲁棒性。遗传算法属于直接搜索法，对适应函数基本无限制，既不要求连续，也不要求函数可微，而且不需要初始信息可以寻求全局最优解克服了单纯形算法初始条件影响大，易陷入局部最小等缺点，操作方便，速度快，不需要复杂的规则，且可用于多目标寻优，在解空间进行高效启发式搜索，可以提高运算速度。
上传时间： 2017-08-07
上传用户：shanml
一种嵌入可读水印的自适应盲水印算法， 本文提出了一种基于DWT的嵌入可读水印的自适应盲水印算法,通过分析图像经离散小波变换后细 节子带系数的特性,把细节子带系数的均值和方差作为水印信息的一部分来自适应地修改图像小波分解后某些细节 子带的系数值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现了水印不可感知性和鲁棒性之间的折 衷. 同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测. 这里的水印是一幅有实际意义的二值图像. 实 验结果和攻击测试表明,本文提出的算法对JPEG/ JPEG2000 压缩、添加噪声、剪切、像素移位等多种攻击有较强的鲁棒 性,同时对直方图均衡化、对比度调整和高斯滤波等图像处理操作也具有一定的抵抗能力.
上传时间： 2017-08-30
上传用户：阳光少年2016
遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法，由于它简单易行，鲁 棒性强，尤其是其不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜 索过程，从而使它的应用范围极为广泛，并且己在众多领域得到了实际应用， 取得了许多令人瞩目的成果，引起广大学者和工程人员的关注。
上传时间： 2014-02-10
上传用户：lizhizheng88
研究复杂网络理论必备的文章，是一篇外文文献，研究了复杂网络的一些统计参数和鲁棒性
标签： 复杂网络
上传时间： 2013-12-27
上传用户：远远ssad
随着我国经济的迅速发展和信息技术的进步,物流行业已经被确定为我国国民经济的重要产业和经济发展的新增长点,其中物流配送路径的优化是物流系统中的关键一环,选择合理经济的配送路线可以极大的降低配送成本,提高配送效率,增加企业的经济效益。 本文以如何科学的解决配送路径的优化问题为出发点,分析比较了各种算法在解决VRP中的特点与利弊,由于蚁群算法有着良好的正反馈机制与较强的鲁棒性和灵活性,本文选择了蚁群算法作为解决VRP问题的算法,并结合VRP问题本身的特点,针对蚁群算法存在的过早收敛等不足进行改进,最后将改进的蚁群算法应用在本文所建立的VRP模型中,并通过仿真试验,证明了蚁群算法在解决大规模动态VRP问题中的有效性和可行性。 论文主要研究工作和创新性成果有以下几个方面: (1)设定了一类配送点位置不变,需求时间不定的动态带软时间窗的VRP问题。利用时间段的概念,将动态VRP问题转化为连续时间段内的静态VRP问题进行研究,构造了该问题的模型,提出了动态VRP问题的求解方案。 (2)结合VRP问题的特点,针对蚁群算法的早熟等不足,对蚁群算法进行改进,通过对伪随机概率公式的改进,配送点的二次...
上传时间： 2017-09-11
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