汪维华
- 作品数：2 被引量：31H指数：2
- 供职机构：中国科学院重庆绿色智能技术研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院西部之光基金重庆市教委科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于模糊C均值聚类小数据量计算最大Lyapunov指数的新方法被引量：10
- 2016年
- 在小数据量计算最大Lyapunov指数的过程中,为了减少人为因素识别线性区域带来的误差,提出一种基于模糊C均值聚类的新方法.该方法根据平均发散程度指数曲线的变化特征,利用分类算法进行识别.首先,利用小数据量算法对混沌时间序列进行计算得到平均发散程度指数集合;其次,利用模糊C均值聚类算法对平均发散程度指数集合进行分类,得到不饱和数据;然后,对不饱和的二阶差分数据进行分类,得到零附近波动数据并剔除粗大误差,再对保留的有效数据利用统计方法识别出线性区域;最后,对线性区域进行最小二乘法拟合得到最大Lyapunov指数.为了验证该算法的有效性,对著名Logistic和Hénon混沌系统进行了仿真,所得结果接近理论值.实验表明,所提出的新方法与主观识别方法比较,计算结果更加准确.
- 周双冯勇吴文渊汪维华
- 关键词：最大LYAPUNOV指数模糊C均值聚类
- 改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割被引量：21
- 2019年
- 针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。
- 汪维华张景中汪维华
- 关键词：视网膜血管大津法形态学图像增强
