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潘新: 作品数：53 被引量：99H指数：6; 供职机构：内蒙古农业大学计算机与信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项内蒙古自治区高等学校科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学理学更多>>

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用MATLAB辅助实现电力市场的输电阻塞管理方案被引量：1: 2005年; 　1.本文首先根据发电机组出力Xi和线路潮流值Yj的关系定义出它们之间的表达式形式Yj=∑majiXi,然后利用分组差方和MATLAB中的QR分解法,得出表达式各系数αij,i=1,2,…,m;j=1,2,…,i=1n。从而写出具体的机组出力和线路潮流值的关系表达式;2.依据电力市场规则以及在输电阻塞发生时公平对待序内容量不能出力的部分Qi和报价高于清算价的序外容量的部分Qj,建立阻塞费用S的数学模型:S=∑Qi(q-qi)+∑Qj(qj-q)。3.根据已知数据表中给出的各机组的段容量、段价、爬坡速率的数据和下一时段预报的负荷需求,按照电力市场交易规则,给出出力分配预案。; 李莹潘新; 关键词：MATLAB 输电阻塞电力市场管理方案机组出力交易规则

基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法的研究被引量：9: 2011年; 掌纹识别作为1种新兴的生物识别技术,因其识别区域大、易采集、精度高和可靠性高等优点得到了较快的发展。本文提出基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法。算法主要分三个步骤,首先将掌纹图像用5个尺度4个方向的2DGabor滤波器组对图像进行滤波并下采样得到Gabor特征矩阵,之后用二维主成分分析(two-dimen-sional principle component analysis2,DPCA)进行降维,最后将得到的特征向量送进支持向量机(support vector machine,SVM)进行学习分类。实验结果表明,该算法能够很好的解决小样本识别问题,有效的提高掌纹识别率。; 李明昊李燕华潘新刘洋多化琼; 关键词：掌纹识别滤波 GABOR小波 2DPCA 支持向量机

图像处理和智能分析理论及应用: 阮秋琦倪蓉蓉安高云仵冀颖支瑞聪刘帅潘新; 该成果属于电子信息科学技术领域。主要创新点有：1.针对流形学习算法进行研究，提出基于线性判别的和基于二维图像的局部保留映射方法；提出基于判别信息的谱分析方法算法和基于二维图像的模糊判别性局部保留映射算法。2.提出基于偏微...; 关键词：; 关键词：图像处理偏微分方程

一种基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法被引量：5: 2006年; 本文设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法。该方法以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割,获得了较好的分割效果。; 侯振杰麻硕士裴喜春潘新; 关键词：遗传算法骨髓细胞种群

禾本科牧草种子图像预处理方法的研究: 2013年; 牧草自动识别是对普通数码相机获取的牧草数字图像进行预处理、特征提取与特征匹配等环节处理,达到利用计算机实现牧草分类的目的。牧草自动识别具有成本低,易于采集,准确性高等优点,是实现草地数字化的基础。图像预处理是保证识别精度的关键环节,本文以典型草原优质牧草禾本科种子为研究对象,研究图像的预处理方法,获取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)。主要步骤包括:首先对图像进行去噪、灰度化、二值化处理,然后对二值图像进行形态学腐蚀、膨胀运算,确定种子边缘,最后根据种子主体位置建立坐标系,分割原始图像,获取ROI。为验证预处理方法的有效性,本文利用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)提取特征,对20个样本的禾本科牧草种子1000幅图像进行识别,平均识别率达到94.6%。; 潘新苏静闫伟红刘桂香李燕华侯振杰; 关键词：图像预处理主成分分析禾本科牧草

基于NMFSNMB与GB(2D)~2PCA融合的牛乳体细胞分类被引量：1: 2019年; 牛乳体细胞中包含了多种细胞,对评价牛乳质量和诊断奶牛乳腺炎至关重要。本文以彩色显微图像为对象,研究牛乳体细胞中中性粒细胞、上皮细胞、巨噬细胞和淋巴细胞分类识别方法。为了降低高维的Gabor特征空间对分类效率的影响,提出一种基于改进的非负矩阵分解(NMFSNMB)与GB(2D)~2PCA融合的特征提取算法。第1步,利用Gabor-based(2D)~2PCA算法求得细胞图像的频域整体特征。第2步,利用NMFSNMB算法提取细胞的空域局部特征,将细胞图像分解成基矩阵和系数矩阵2部分,从中获取重要的局部信息。第3步,利用决策层融合策略完成整体与局部特征的融合,计算融合的匹配距离。最后1步,使用最近邻分类器识别细胞图像。该算法同时考虑到细胞图像的频域整体信息和空域局部信息,二者具有一定的互补性,且识别精度和识别稳定性都有所提高。实验结果表明,本文所提算法的总体精度为98. 50%,Kappa系数为0. 985,分类结果具有较高的可信度。本文算法有效地结合了两种算法的优点,提高了识别系统的准确率和稳定性,同时识别速度也没有受到影响。; 郜晓晶薛河儒潘新周艳青; 关键词：非负矩阵分解

基于人工蜂群与K-Means的改进混合聚类算法: 2020年; 为了克服K-Means聚类算法过度依赖初始聚类中心、容易陷入局部最优的缺点以及人工蜂群算法因为搜索策略的局限而导致的易早熟,收敛速度慢的问题,提出了改进的全局人工蜂群算法与K-Means++算法相结合的混合聚类方法,充分利用改进的全局人工蜂群算法可以全局寻优的特点与K-Means++算法能够优化初始聚类中心位置并且收敛速度快的特点,将二者融合,使得K-Means可以进行全局搜索,跳出局部最优解,并用UCI数据库中的Wine数据集和Balance-Scale数据集进行实验。结果表明,改进的全局人工蜂群算法较标准人工蜂群算法收敛速度更快,寻优效果更好;本文提出的混合聚类算法与原始K-Means算法相比,稳定性更好,迭代次数减少,收敛速度更快,而且聚类效果也有了明显改善。; 包婉莹罗小玲潘新; 关键词：K-MEANS 适应度函数聚类分析

掌纹识别关键算法的研究: 掌纹是手掌内部表面上所有纹线的通称，包括主线、褶皱以及乳突纹等。这些纹线具有稳定性、唯一性等特点，使掌纹成为一项重要的、可用于身份识别与验证的生物特征。同时，掌纹识别技术具有所需图像分辨率较低，系统成本低廉，用户可接受程...; 潘新; 关键词：掌纹识别算法特征提取纹理特征图像预处理

稀疏表示的手掌图像识别研究被引量：1: 2014年; 针对手掌位置、光照、采集设备等外界因素会影响掌纹图像的识别率以及传统稀疏重构的分类方法计算复杂度高的问题。提出融合双向二维主成分分析((2D)2PCA)与压缩感知的掌纹识别方法,将L1范数最小化重构算法替换成分类正交匹配追踪(COMP)算法,以降低复杂度。首先利用双向二维主成分分析对掌纹图像行列两个方向进行降维,提取特征矩阵,做为压缩感知算法的过完备字典。然后通过分类正交匹配追踪算法(COMP)求解图像在过完备字典上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构每个图像。最后求得测试图像与各类重构图像的最小残差得出分类结果。基于北京交通大学掌纹库的实验结果表明,主成分分析与压缩感知方法可有效降低计算复杂度,对于光照不均匀和有位置变化的掌纹具有一定的鲁棒性,具有良好的掌纹识别性能,可以得到较高的掌纹识别率。; 翟林潘新刘霞罗小玲; 关键词：掌纹识别双向二维主成分分析压缩感知

骨髓细胞分割与识别方法的研究被引量：2: 2006年; 针对骨髓细胞图像的特点,采用数学形态学的方法对图像进行了处理,获得了不同类型细胞核的准确的边缘。对于获得的边缘图像,采用两级神经网络,利用基于神经网络的PCA算法获得图像的3个主分量,然后采用模拟退火算法和BP算法进行细胞的分类识别,获得了较好的识别效果。; 侯振杰麻硕士裴喜春潘新; 关键词：骨髓细胞数学形态学主分量分析模拟退火算法 BP网络

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