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通过图像分析、敲击振动和电子鼻3种传感器分别输出与鸡蛋外部常规裂纹、外部细小裂纹和内部裂纹有关的无损检测参数并进行实验,设计一组针对鸡蛋裂纹程度的支持向量机判据。用该判据并结合实验数据构建一对多的支持向量数为4的鸡蛋裂纹判别模型。模型性能参数(模型拟合度为0.9735,收敛误差在0.0001以内)和验证性实验(对确定的5种裂纹状态判别准确率均可达90%)表明该模型具有可信的结构和较好的判别能力。
针对智能车辆导航中传感器信息的不确定性,结合BP神经网络和模糊神经网络分别对传感器信息进行了数据层与决策层的两层融合。采用BP神经网络对多超声波传感器信息进行数据层融合,以减少超声波测距传感器信息的不确定性,提高对障碍物距离探测的准确率;采用模糊神经网络融合障碍物距离信息和车体与标志线间偏差信息,实现智能车辆的导航决策控制,使之更适合系统的跟踪避障要求。该方法使智能车辆在跟踪与避障中具有较好的灵活...
提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法。首先使用Lab模型对苹果图像进行分割,然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域。接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割。这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果。实验表明,此算法对邻接苹果识别...
针对多聚焦图像融合问题,借鉴生物视觉特性和相关图像处理理论,提出了一种基于视觉感知特性的多聚焦图像融合算法。该算法在对待融合的多聚焦图像进行RGB分块分解的基础上,采用视觉对比度模型以确定融合后图像的选取准则。为了获得最佳图像融合效果,采用免疫遗传算法以指导图像分块,标准熵和标准偏差作为评价图像融合质量的的标准。实验表明,该算法具有较好的效果,能够解决多聚焦图像融合问题。
通过对敲击振动特征频率矩阵变异系数和测定有裂纹蛋壳强度的探索性分析,获得鸭蛋壳强度特征频率的分离阈值λ=0.02。通过传感器数据关联,确定了进入模型的特征变量。采用后向消去法进行多元线性回归建立了无裂纹鸭蛋壳强度预测模型,结合蛋壳强度分离阈值得出基于特征层多传感器融合鸭蛋壳强度的系统模型。验证性试验表明该模型有较好适应性,对于各种颜色、形态鸭蛋的蛋壳强度都有较好的预测效果,误差均值小于3.1%,误...
提出一种以利润最大化为目标的温室CO2调控量决策方法。以生菜为研究对象,运用神经网络建立非线性的植物生长速率预测模型,采用多项式函数拟合得到植物市场价格规律模型,并考虑CO2施肥的成本,寻求最优CO2体积比的调控量。以生菜生长过程中的实验数据和2004~2006年凌家塘批发市场提供的生菜价格季节性变化规律为依据,结合实际情况建立预测模型并实现了多信息的融合,为温室测控系统CO2调控量的决策提供了依...

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