中国矿业大学科技基金(2005B005)

作品数：8被引量：15H指数：3
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基于机器视觉的运动目标检测方法研究被引量：3
《煤矿机械》2008年第3期65-66,共2页张燕超 徐桂云 崔吉 段松杰 
江苏省博士后科研基金资助项目(0502010B);中国矿业大学科技基金资助项目(2005B005);江苏省"六大人才高峰"项目(06-E-052)
针对复杂背景下机器视觉系统中运动目标的检测,提出一种基于差分图像的列灰度均值分布的运动目标检测方法,该方法以自适应更新法建立背景模型,根据差分图像的列灰度均值分布图来实现差分图像的二值化及二值差分图像中阴影和噪声处理。...
关键词：机器视觉 运动目标检测 列灰度均值分布 自适应更新 
基于粗糙-模糊神经网络的焊接图像缺陷识别被引量：2
《华东理工大学学报（自然科学版）》2006年第9期1126-1129,共4页高顶 张长明 李国庆 张晓光 
江苏省博士后科研基金资助项目(0401016B);中国矿业大学科技基金资助项目(2005B005)
针对焊接图像缺陷识别中提取的特征受噪声干扰比较严重以及现有的识别算法准确率低的问题,提出了一种基于粗糙模糊神经网络的缺陷识别算法。该算法充分利用了粗糙集的属性约简、模糊集的处理不精确数据以及神经网络的自学习、对任意函...
关键词：粗糙集 模糊集 神经网络 焊接缺陷 识别 
基于支持向量机的模糊小波神经网络
《华东理工大学学报（自然科学版）》2006年第11期1351-1354,1368,共5页张晓光 匡颖芝 耿道华 吴行标 
江苏省博士后科研基金资助项目(0502010B);中国矿业大学科技基金资助项目(2005B005)
针对高维输入小波网络的初始参数和网络结构非常复杂且计算量大的问题,提出用支持向量机(SVM)确定小波网络的初始参数和网络结构的方法。首先,使用有监督模糊聚类算法从聚类中抽取模糊规则,然后对每一个规则的后件使用支持向量机方法确...
关键词：模糊小波神经网络 支持向量机 有监督模糊聚类 分类 
基于边缘检测的焊接RT图像中缺陷分割方法被引量：1
《煤矿机械》2006年第10期77-79,共3页耿道华 徐桂云 李国庆 王恩元 
江苏省博士后科研基金(0502010B);中国矿业大学科技基金(2005B005)
针对RT焊接图像,提出一种sobel算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法,并利用基于奇偶判断的填充算法,准确提取缺陷。对RT焊接图像进行边缘检测分割前,为去除噪声、检测和识别特征更加容易,首先在图像预处理中去除焊缝外背景,并...
关键词：RT焊接图像 缺陷 边缘检测 分割 区域填充 
回归函数的小波支持向量机鲁棒估计法被引量：4
《南京大学学报（自然科学版）》2006年第5期528-534,共7页张晓光 张兴敢 吴行标 耿道华 
江苏省博士后科研基金(0502010B);中国矿业大学科技基金(2005B005)
小波网络具有小波的多尺度特性和神经网络的自学习功能,在回归估计中得到广泛的应用,但其性能受到样本中粗差的严重影响.虽然以M-估计作为目标函数可以解决这个问题,但由于其对应的影响函数由残差绝对值决定,因此如何选择初始参数值成...
关键词：支持向量机 容许支持向量核 离群点 M-估计 回归函数 
一种新的快速小波网络学习算法
《煤矿机械》2006年第9期81-83,共3页耿道华 徐桂云 王恩元 
江苏省博士后科研基金资助项目(2004035);中国矿业大学科技基金资助项目(2005B005)
针对小波网络学习算法具有训练时间长、收敛缓慢,以及训练时频繁调整隐含层与输出结点之间的权重,难以确定合适的步长等缺点,提出了一种把梯度下降方法和Kalman方法有机结合的快速学习算法。该算法使用梯度下降方法调整尺度和平移系数,...
关键词：小波网络 梯度下降 卡尔曼滤波 反向传播算法 
基于加权支持向量机的焊缝RT图像中缺陷分类研究
《矿山机械》2006年第8期104-106,共3页刘元祥 张晓光 匡颖芝 张长明 李国庆 
江苏省博士后科研基金资助课题(2004035);中国矿业大学科技基金资助课题(2005B005)。
分析了支持向量机的分类原理,指出在各类别样本数目相差较悬殊时,SVM不能获得良好的分类能力。针对焊接缺陷分类,提出了加权SVM(WSVM)算法。测试结果表明,该算法在焊缝RT图像中缺陷的分类识别中,能提高小类别缺陷的的检测精度,具有较高...
关键词：缺陷定性 焊缝缺陷 焊缝图像 支持向量机 分类研究 模糊神经网络 RT 加权 无损检测 焊接结构 
基于支持向量机的射线检测焊接图像中缺陷识别被引量：5
《煤矿机械》2006年第5期773-776,共4页刘元祥 张晓光 高顶 
江苏省博士后科研基金资助课题(2004035);中国矿业大学科技基金资助课题(2005B005)
提出了应用支持向量机(SVM)进行射线检测焊接缺陷识别的方法。该方法首先对图像进行预处理,并根据缺陷特点提取、选择8个参数作为特征参数,将焊缝内常见缺陷分为6类,根据有限的学习样本,建立影响缺陷类别的条件、因素和类别之间的一种...
关键词：支持向量机 多类分类 焊接缺陷 识别 射线检测 
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