基于ROI编码的干涉超光谱图像近无损压缩

针对干涉超光谱成像仪所成图像的特点,提出了一种基于ROI（Region of Interest,感兴趣区域）编码的干涉超光谱图像序列压缩方法.利用帧内差值变换,结合矩形ROI编码,在提高遥感图像压缩比的同时,使压缩后的重建图像质量达到近无损的技术要求.实验结果表明,这种压缩方法在干涉超光谱图像压缩中当相对光谱二次误差为2.04％时,干涉图像的压缩比达到9.66∶1.     

一种混合神经网络在图像压缩中的应用

讨论了一种混合神经网络，该网络使用遗传算法与BP算法相结合的混合智能算法进行权值训练，明显地提高了神经网络的收敛速度和精度。实验证明，利用混合神经网络进行图像压缩，不仅压缩比高、信道误码率低、解码速度快，而且图像恢复质量主观效果好。     

基于粒子群优化算法的测光红移回归预测

星系的红移在天文研究中极其重要,星系测光红移的预测对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目发布的SDSS DR13的150 000个星系的测光及光谱数据进行分析,首先根据颜色特征并基于聚类的方法对星系进行分类,由分类结果可知早型星系的占比较大。对比了三种不同的机器学习算法对早型星系进行测光红移回归预测实验,并找出最优的方法。实验中将星系样本中u, g, r, i, z五个波段的测光值以及两两做差得到的10个颜色特征作为输入数据,首先构建BP网络,使用BP算法对星系的测光红移进行回归预测;然后利用遗传算法（GA）优化BP网络各层参数,将优化后的GA-BP算法应用于早型星系的回归预测试验中。考虑到GA算法的复杂操作会影响预测效率,并且粒子群算法（PSO）不仅稳定性高且操作简单,因此将粒子群算法应用到星系样本中早型星系的测光红移回归预测实验中,进而采用粒子群算法优化BP网络（PSO-BP）。实验中将光谱红移作为期望值,采用均方差（MSE）作为误差分析指标来评判三种算法的精度,将PSO-BP回归预测结果与BP网络模型、GA-BP网络模型进行比较。由实验结果可知,BP网络的MSE值为0.001 92,GA-BP网络的MSE值0.001 728,PSO-BP网络的MSE值为0.001 708。实验结果表明,所用到的PSO-BP优化模型在精度上优于BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型,分别提高了11.1%和1.2%;在效率上优于传统的K近邻（KNN）测光红移估计算法, 克服了KNN算法中遍历所有数据样本进行训练的缺点并且其泛化性能优于其它BP网络优化模型。     

改进BP神经网络算法对煤矿水源的分类研究

煤矿安全对煤炭工业的健康持续发展至关重要,而煤矿水灾又是煤矿事故的重大隐患,因此煤矿水源数据的处理对于预防矿井突水事故具有重要意义。实验在激光器的辅助下利用激光诱导荧光技术获取7种水源的数据信息,设定激光发射功率为100 mW,向被测水体发射波长405 nm激光,获取实验水样210组的荧光光谱数据,为了剔除光谱在采集过程受到的荧光背景、检测器噪声以及功率波动等影响,利用SG平滑、多元散射矫正（MSC）预处理对数据进行降噪以及提高光谱特异性,由于初始数据运算量过大并对数据压缩、消除冗余和数据噪音,利用主成分分析（PCA）分别对7种水样进行建模降维处理,从而得到小数据并且保持原有信息的数据特征。为了识别煤矿水源的突水类型,对于降维后的数据利用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络,PSO算法通过对新粒子的适应度值和个体极值、群体极值适应度值的比较更新个体极值和群体极值的位置,将最优初始权值和阈值赋予BP神经网络,从而对待测水样的种类进行预测分析。普通的PSO优化BP神经网络,容易出现早熟收敛,故在改进的PSO算法中引入变异因子来提高模型寻找更优解的可能性。实验证明：SG,MSC以及Original三种预处理方式中,SG算法表现良好,提高了模型的相关性。在SG预处理的前提下,BP的决定系数R2为0.984 5,平均相对误差MRE 7.39%,均方根误差为7.25%;PSO-BP的决定系数R2为0.999 8,平均相对误差MRE 0.17%,均方根误差 0.08%;IPSO-BP的决定系数R2达到0.999 9,平均相对误差MRE和均方根误差RMSE皆为0.01%。结果表明：经SG预处理过后的光谱数据,比MSC预处理效果更精确,改进的粒子群优化算法更适用于该实验的矿井水源分类。     

提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法

针对传统的小波变换和BP神经网络应用于故障诊断中存在自适应性差、效率低等问题,提出一种提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法;利用插值细分思想,设计了提升小波包的预测算子和更新算子,结合传统小波包算法和提升模式的原理,完成了提升小波包算法的设计,并将该算法应用于故障信号的消噪和能量特征量的提取;利用遗传算法优化标准BP神经网络的初始权值和阈值,采用L-M算法优化标准BP神经网络的搜索方式;以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据,将新算法应用于实验中,分析结果表明:新故障诊断算法比传统的BP神经网络算法具有收敛速度快、诊断精度高等实效性。     

改进PSO-BP算法在飞机剩余油量测量中的应用

针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平,导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差,提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量;但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限,采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练;将改进PSO-BP算法用于飞机剩余油量的测量,实验结果表明,与传统BP学习算法比较,改进PSO-BP算法具有训练时间短,相对误差小,控制精度高等优点,有效地提高了油量测量的精度。     

基于神经网络的图像识别方法研究

图像识别涉及大量的信息运算,要求处理速度快、识别精度高,神经网络的实时性和容错性要符合图像识别的要求。利用改进的BP神经网络算法对旋转畸变图像进行了定位和识别,改进算法将附加动量项与自适应学习速率相结合,有效地抑制了网络陷入局部极小点,提高了网络的训练速度。结果表明,基于神经网络的图像识别方法是有效的、可行的。     

基于PROA-BP的激光3D投影振镜偏转电压预测模型

为减小激光3D投影系统振镜偏转角偏差与根据振镜偏转角标定的转轴公垂线长度e误差引起的投影系统综合非线性误差,实现激光3D投影系统高精度辅助装配,提出一种基于改进的?鱼优化算法-BP神经网络的激光3D投影振镜偏转电压预测模型,以激光出射方向单位矢量作为输入预测振镜偏转电压数值。将改进的?鱼算法与BP神经网络相结合,解决BP神经网络容易陷入局部最优解问题,并通过BP神经网络实现激光3D投影系统综合非线性误差的耦合与补偿。结果表明,改进的?鱼算法-BP神经网络训练10 000次后均方差误差和平均绝对误差均值分别是粒子群算法-BP神经网络的41.2%、62.4%,是BP神经网络的22.2%、50.7%。基于改进的?鱼算法-BP激光3D投影振镜偏转电压模型的投影定位精度为0.35 mm,与激光3D投影传统模型相比,投影定位精度提升了30%,可实现更高精度投影定位。     

基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究

针对标准BP神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题,利用粒子群算法的全局搜索性,将粒子群算法应用到BP神经网络训练中建立了PSO-BP神经网络模型,结果表明改进模型不仅可以克服传统 BP 网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题,而且很大程度地提高了结果精度和 BP 网络学习能力,将此模型应用到结晶器漏钢预报系统中,并用某钢厂采集到的历史数据对该模型进行训练与测试,与标准BP神经网络测试结果进行分析与比较,实验表明PSO-BP网络模型预报更加实时、准确,具有很好的应用前景。     

车载通信系统中JPEG压缩算法的量化表改进

为使车载通信平台中图像数据实时传输,需要对图像进行压缩;图像压缩算法的设计需要综合考虑压缩比、图像质量及处理时间等因素;文章在研究JPEG压缩标准的基础上,针对车载通信系统硬件平台限制及系统对图像质量的要求,设计了一种量化表构造算法,对JPEG标准推荐量化表进行改进;采用改进后的量化表对原始图像进行压缩,压缩图像在满足系统中DM642片上EDMA一次传输能力限制的条件下,峰值信噪比显著提高,满足车载通信系统要求。     

BP神经网络结合ATLD与三维荧光光谱法测量水中多环芳烃

多环芳烃(PAHs)是煤,石油,木材,烟草等燃料和有机高分子化合物等有机物不完全燃烧时产生的一种持久性有机污染物。迄今已发现有200多种PAHs,其中有多种PAHs具有致癌性。PAHs广泛分布于我们生活的环境中,水中的PAHs主要来源于生活污水,工业排水和大气沉降。使用三维荧光光谱法,结合BP神经网络与交替三线性分解(ATLD)算法对水中的PAHs进行定性和定量分析。以苊（ANA）和芴（FLU）2种PAHs为目标分析物,用甲醇（光谱级）制备样本。使用FS920稳态荧光光谱仪对样本进行检测,设置激发波长为200～370 nm,间隔10 nm记录一个数据;发射波长为240～390 nm,间隔2 nm记录一个数据。设置初始发射波长总是滞后激发波长40 nm,以消除一级瑞利散射的干扰。随后使用BP神经网络法对待测样本数据进行预处理。利用BP神经网络基于误差反向传播算法(error back propagation training,BP)原理,对测得的三维荧光数据进行数据压缩处理,该方法具有柔性的网络结构与很强的非线性映射能力,网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数可根据实际情况设定,并且网络的结构不同时,性能也有所差异。随后,用ATLD算法分解预处理后的三维荧光光谱数据。采用核一致诊断法确定待测样本的组分数为2。结果表明,ATLD算法分解得到两种PAHs(ANA和FLU)的激发、发射光谱图与目标光谱非常相似,能实现光谱重叠严重的PAHs(ANA和FLU)的快速定性和定量分析,实现了以“数学分离”代替“化学分离”。将预测样本导入训练好的BP神经网络中,得到处理后待测样本数据的网络均方差（MSE）均小于0.003,网络的峰值信噪比（PSNR）均大于120dB（数据压缩中典型的峰值信噪比值在30～40 dB之间,越高越好）,可见BP神经网络对样本数据的压缩效果较好。BP神经网络训练后,得到输出值与目标值之间的拟合度高,拟合系数达0.998,具有较好的数据压缩效果。使用ATLD算法对待测样本进行分解后得到平均回收率为97.1％和98.9％,预测均方根误差为0.081 8和0.098 5 μg·L-1。三维荧光光谱结合BP神经网络和ATLD能够实现痕量PAHs的快速检测。     

AGA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

作为遥感研究的关键技术,遥感影像分类一直是遥感研究热点;针对目前采用BP神经网络模型进行遥感影像分类时存在的对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,为了提高BP模型遥感影像分类精度,将自适应遗传算法引入到BP网络模型参数选择中;首先运用自适应遗传算法对BP模型权阈值参数进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于自适应遗传算法的BP网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中;仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值。     

基于BP神经网络的图像质量评价参数优化

 在基于噪声图像的无参考峰值信噪比质量评价方法中,为了得到最优的阈值参数,提出以图像块均方误差阈值threshold1、噪声检测阈值threshold2为输入因子, 以Pearson相关系数和Spearman等级相关系数为输出因子, 以实验值为样本建立［2 7 2］单隐层BP神经网络模型,应用BP神经网络的泛化能力实现对相关阈值参数的预测优化,为阈值参数的选择提供理论依据。实验结果表明,所建立的数学模型可靠,预测结果与试验值的偏差小,训练好的BP神经网络能够比较准确地预测不同阈值参数下的相关系数。优化后,选取threshold1=101,threshold2=4,Pearson相关系数达到了-0.895 0,Spearman等级相关系数达到了-0.913 6,评价效果得到提高,且节省大量时间。     

基于BP神经网络的闪光照相图像复原

针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比较低的问题,提出了一种基于BP神经网络的闪光照相图像复原方法。该方法利用BP神经网络的泛化能力,用样本图像对网络进行训练,建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,然后将待复原图像分区,利用训练好的BP神经网络对待复原图像的边界区域进行复原处理。数值试验表明,在系统点扩展函数未知的情况下,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究

以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。     

基于图像复原的高光谱图像前向像移补偿

为了提高高光谱图像空间维的图像分辨力,针对航空遥感器成像时由前向像移造成的图像模糊提出了像移补偿方法。分析了航空遥感器前向像移造成图像模糊的退化机制,对运动模糊图像进行了预处理;估计了点扩散函数和噪声功率,使用改进的维纳滤波算法对图像进行复原并以绝对平均误差、峰值信噪比作为评价标准进行了实验。在估计出模糊图像点扩散函数和噪声功率的情况下得到的结果显示:与传统的维纳滤波复原算法相比,改进的维纳滤波复原算法的图像绝对平均误差降低了9.31%,峰值信噪比提高了13.98%,表明提出的算法能够有效改善高光谱图像的像质。     

Study on two-dimensional distribution of X-ray image based on improved Elman algorithm

The principle of the X-ray detector which can simultaneously perform the measurement of the exposure rate and 2D (two-dimensional) distribution is described. A commercially available CMOS image sensor has been adopted as the key part to receive X-ray without any scintillators. The correlation between the pixel value (PV) and the absorbed exposure rate of X-ray is studied using the improved Elman neural network. Comparing the optimal adjustment process of the BP (Back Propagation) neural network and the improved Elman neural network, the neural network parameters are selected based on the fitting curve and the error curve. The experiments using the practical production data show that the proposed method achieves high accurate predictions to 10⁻¹⁵, which is consistent with the anticipated value. It is proven that it is possible to detect the exposure rate using the X-ray detector with the improved Elman algorithm for its advantages of fast converges and smooth error curve.