重庆市自然科学基金(CSTC2006BB2393)
- 作品数:2 被引量:3H指数:1
- 相关作者:董世都邹航廖晓峰王华秋潘英俊更多>>
- 相关机构:重庆工学院重庆大学宁波大学更多>>
- 发文基金:重庆市自然科学基金重庆市教委科研基金浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 自反馈RBF网络在高炉热状态模型预测中的应用被引量:3
- 2008年
- 在RBF神经网络的输入上加入了自反馈的神经元,提出了自反馈RBF神经网络,使网络对过去时态的数据具有了记忆能力,对该网络进行了稳定性分析后,采用层叠的自反馈神经元以增加网络的动态处理能力,并设计了自反馈RBF的在线训练算法,通过对混沌时序数据的仿真实验证明该算法的有效性。在此研究基础上,建立了高炉的热状态预测控制模型,预报铁水中硅的含量以达到判断高炉热状态的目的,实验表明该模型提高了高炉热状态的预报精度。
- 王华秋廖晓峰邹航董世都
- 关键词:径向基网络自反馈时态数据预测控制
- 复小波包域遥感图像局部自适应融合算法
- 2008年
- 为了使融合后的图像在保持原IKONOS卫星图像多光谱特性的同时,最大可能地提高图像空间分辨率,提出了一种基于四树复小波包变换的SAR图像与多光谱IKONOS卫星图像相融合的新方法.该方法利用复小波包变换的多方向性和对高频细节信号良好的时频局部化分析能力,分别对IKONOS图像经HIS空间变化的I分量子图和SAR图像进行复小波包分解,并对分解后的低频复系数采用取平均或取大值的方法、对高频方向复系数采用邻域一致性测度的局部自适应方法进行复系数融合.用融合后复系数经复小波包反变化得到的图像代替原IKONOS图像经HIS变换的I分量,再经HIS空间反变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该融合算法在光谱保留和空间质量提高方面,比传统的基于小波变换的融合算法具有更高的性能.
- 闫河潘英俊董世都黎蕾蕾金炜
- 关键词:图像融合SAR图像