白艳萍
- 作品数：158 被引量：625H指数：12
- 供职机构：中北大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信交通运输工程更多>>
- 基于模板匹配的车牌数字与字母识别被引量：7
- 2011年
- 车牌的字符识别是车牌识别的重要组成部分.我国的车牌由7个字符组成,除第一位为汉字外,其余均为字母和数字字符,所以提高数字与字母识别率在车牌字符识别中占很重要的地位.通过模板匹配的方法对车牌的数字与字母字符进行识别.选择了两个判别函数,一个是求取模板、待识别字符与运算结果的标准差的最小值,另一个是求取运算结果与模板比值的最大值.并对两个判别函数的识别结果进行了比较,求标准差最小值在总体识别结果上比求比值最大值的识别结果要好,但在个别字符的识别上,求取比值最大值的识别结果要高于求取标准差最小值的识别结果.
- 谷秋頔白艳萍
- 关键词：字符识别判别函数标准差
- 基于SCAGOA优化BP神经网络和极大似然算法的DOA估计研究被引量：1
- 2021年
- 利用BP神经网络和极大似然(ML)算法对阵列信号波达方向(DOA)进行估计,结合了混沌映射和群智能优化算法的优势,设计了一种正余混沌双弦蝗虫优化算法(SCAGOA),不仅解决了因神经网络的权值和阈值选取不当导致陷入局部最优的问题,而且解决了ML算法中多维搜索导致运算负荷大、效率低的问题.通过仿真实验对双信号源的输出效果和估计误差进行讨论,比较了不同优化算法对信噪比的泛化能力.结果表明,通过SCAGOA优化后的BP神经网络和ML算法在DOA估计方面比其他优化算法具有更好的估计精度.
- 陈婷燕慧超王鹏谭秀辉白艳萍
- 关键词：神经网络极大似然估计阵列信号DOA估计
- 基于多特征融合与支持向量机的混合细骨料分类识别方法
- 本发明是基于多特征融合与支持向量机的混合细骨料分类识别方法，涉及建筑垃圾资源化处理领域；具体为对再生混合细骨料图像处理成正方形图像，随机分成训练集和测试集；分别对训练集和测试集的图像分离重构出R、G、B三个通道，使用CN...
- 白艳萍续婷谭秀辉程蓉李建军侯宇超张成张莉
- 文献传递
- 基于MGWO-SVR的空气质量预测被引量：10
- 2018年
- 空气质量指数预测可以为企业和社会工作提供指导.灰狼优化算法具有简单高效的特点,但是在后期迭代中容易陷入局部最优.针对灰狼优化算法的缺点,对其全局优化能力进行了改进,并用改进的算法对支持向量机回归算法（SVR）的参数进行寻优,建立了MGWO-SVR预测模型.最后以中国环境监测总站中太原市的数据为研究对象,分别用MGWO-SVR模型和SVR模型对太原市的空气质量指数进行了预测拟合实验.实验结果表明,MGWO-SVR模型可以有效预测空气质量指数,并比SVR模型有更高的预测精度.
- 张楠王鹏白艳萍王永杰
- 关键词：空气质量预测SVR
- 基于声矢量水听器阵列误差的自校正算法被引量：1
- 2017年
- 对声矢量水听器阵列的各类误差进行了分类,推导了各类误差对阵列信号模型的影响因子,通过Monte Carlo实验分析对比了各类误差对阵列DOA估计性能的影响,然后将方向性误差和位置误差归结为幅度误差和相位误差,在传统声压阵列误差校正模型和算法的基础上,得到矢量阵列误差自校正的优化模型及自校正算法,最后,通过仿真实验和外场实验的数据处理表明,自校正算法具有良好的参数估计性能,具有一定的工程实用性.
- 王鹏王红云郭亚强白艳萍
- 关键词：幅相误差波达方向
- 基于非扩张映射及SOM进行特征选择的DOA估计
- 2023年
- 为进一步研究窄带水声信号特征与波达方向(DOA)的映射关系,在基于三层自组织神经网络映射对声信号特征向量进行拓扑排序的基础上,提出了结合区域Lipschitzs系数及局部Lipschitzs系数进行改进的DOA估计模型。该方法通过对信号特征与波达角所形成的映射进行非扩张映射检验,即对区域李普希兹系数进行讨论并对映射的优劣进行评判,以自组织神经网络为训练器,依据特征层拓扑排序并结合局部Lipschitzs系数构建基于1-邻域的综合DOA估计法则,从而改进了DOA估计系统。仿真实验结果显示该方法所选择特征用于对DOA的估计效果更优,平均误差、方差均在10-2以内;在信噪比(SNR)从20 dB下降到2 dB的情况下,对照其他常用DOA估计算法,估计结果同时显示出良好的鲁棒性。
- 谭秀辉白艳萍王鹏胡红萍程蓉续婷
- 关键词：波达方向估计非扩张映射
- 基于KECA和SVM的激光超声缺陷识别技术研究
- 在激光超声检测中，传统的神经网络方法对于高维小样本事件存在着过学习、局部极小、推广泛化能力差、复杂度高等问题，因此超声缺陷信号的特征提取至关重要。针对这一问题本文采用核熵成分分析(KECA)对激光超声缺陷信号进行特征提取...
- 苏纯刘辉白艳萍
- 关键词：激光超声SVM
- 基于D-S证据理论的多聚焦图像融合算法
- 2015年
- 图像的不同特征从不同的角度反映出图像像素间的差异。本文在Contourlet变换下,利用D-S证据理论的聚集性,将图像不同邻域特征的作为基本概率赋值的依据合成融合系数,提出基于证据理论的多聚焦图像融合算法。仿真实验表明,该算法能有效地综合图像的多个邻域特征,具有较好的融合效果。
- 范福伟胡红萍白艳萍
- 关键词：CONTOURLET变换D-S证据理论多聚焦图像融合
- 一种基于数学形态学和投影的车牌定位方法被引量：1
- 2012年
- 车牌定位是车牌识别系统的关键步骤,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确定位车牌位置,本文根据车牌及拍摄效果等特点及因素,提出了一种结合数学形态学和水平、垂直投影法的定位方法。首先对图像进行预处理,利用数学形态学将预处理过的图像进行处理,滤去一部分伪车牌区域,然后利用水平和垂直扫描进一步精确定位车牌,最后结合车牌的先验知识最终确定车牌区域。实验结果表明,该方法定位率高,速度快,具有良好的鲁棒性。
- 唐灵洁胡红萍白艳萍杨丽丽
- 关键词：车牌定位边缘检测数学形态学
- 基于果蝇算法优化灰色神经网络的冰箱订单需求预测研究被引量：6
- 2017年
- 冰箱订单需求具有一些不确定因素,传统的数据模型不能准确描述订单变化规律.预测精度比较低.为了进一步更加准确地预测出冰箱订单需求量,采用了将果蝇算法和灰色理论相结合.构建了一种果蝇优化灰色神经网络的冰箱订单需求预测方法.利用灰色系统理论处理订单产生中的随机性,由果蝇算法对灰色神经网络的参数进行优化,实现对冰箱订单的准确预测.通过两组实验,果蝇算法优化灰色神经网络和灰色神经网络,两者相比较,果蝇算法优化灰色神经网络提高了订单需求的预测精度,为冰箱订单需求的预测提供了依据.
- 张崇娇沈小林霍双红白艳萍胡红萍王建中
- 关键词：灰色神经网络
