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检索条件：作者=韩英莉
韩英莉
钢铁研究学报 doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20140168
为了自动获得最具区分力的多维融合特征,提出了改进的ReliefF算法对带钢多维混合特征进行自动评估选择.针对ReliefF算法不能去除冗余特征的缺点,引入最大信息压缩准则去除冗余特征.在此基础上,采用遗传神经网络建立带钢缺陷识别的知识库,遗传算法可以自主地辨识最小的包含最优解的搜索空间,再由BP算法...
关键词: 带钢表面缺陷 , 特征提取 , 分类识别 , 人工神经网络
表面技术
目的有效去除生产现场所采集的带钢图像上的混合噪声。方法结合Shearlet变换具有较好的稀疏表示图像特征的性质与全变分各向异性扩散的优点,提出一种带钢图像去噪新算法。对Shearlet变换分解后的图像进行硬阈值处理,再进行Shearlet变换重构形成估计图像,采用改进自适应的变差正则化的极小化迭代模...
关键词: 冷轧带钢 , 图像去噪 , Shearlet变换 , 全变差模型
