论文研究基于改进BP神经网络的图像融合算法研究 .pdf

提出了一种基于HSI和QPSO（即基于量子行为的粒子群优化算法）的图像融合方法，HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变

为提高多聚焦图像的融合效果，提出一种基于相干性的融合算法。该算法对源图像进行离散小波变换，利用高频小波系数构造结构张量矩阵，通过矩阵特征值定义反映局部几何信息的相干性并建立融合策略。实验结果表明，该算

粗集理论能够优选数据,但容错性与推广能力比较弱;而神经网络具有较强的自组织、容错以及推理能力,却不能优选数据。把这两种理论结合起来,使之发挥各自优势,然后把它们用于图像融合之中,并提出了一种基于粗神经

针对在进近着陆的过程中,仪表着陆系统(ILS)易受到外界环境及空域的干扰,导致导航精度降低的问题,提出一种利用惯性导航系统(INS)与GBAS着陆系统(GLS)进行改进的组合导航算法,将组合导航系统输

神经网络应用的一个很好的例子入侵检测(IntrusionDetection，ID)技术是一种利用入侵者留下的痕迹信息(如试图登录的失败记录)来有效地发现来自外部或内部的非法入侵的技术。入侵检测系统(

根据压缩感知理论中的采样模式,提出了一种基于改进采样模式的压缩域图像融合算法。该算法首先通过双星型采样模式获得待融合图像的稀疏域压缩测量值,然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合

Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的

Research on BP Neural Network Implementation Based on MATLAB

车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分,近年来已成为国内外研究热点之一。提出了一种基于特征提取的车型识别方法。该方法首先对车辆图像进行预处理;然后通过图像边缘检测、图像纵横填充、图像修正方法进行车

为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络