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基于LVQ神经网络的水果图像分割研究: 2024年; 由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明:网络在很宽广的阈值范围内(0.001~0.99)分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。; 郭勇黄骏陈维高华杰李梦超; 关键词：LVQ神经网络 KIRSCH算子 CANNY算子面积误差

基于MSP430 F413的智能挪车提示牌设计: 2018年; 采用MSP430F413超低功耗单片机作为设计核心,以小型光伏电池与可充电纽扣锂电池构成的不间断电源系统供电,设计了一套智能挪车提示牌装置。该装置小型、智能、节能,具有无需更换电池;遥控开启,自动关闭;靠近显示,远离熄屏;任意设定修改车主号码等功能,极大地方便了车主停车、挪车,保护了信息安全。; 郭勇王琪于细任杨书明; 关键词：MSP430F413 节能

基于遗传优化DHNN的噪声图像识别研究: 2022年; 采用外积法设计的离散型Hopfield神经网络(DHNN),系统稳定但识别噪声图像能力有限,因此引入遗传算法对网络参数进行优化.首先将权值与阈值编码形成染色体,创建初始种群;然后对种群中个体的染色体进行选择、交叉、变异操作,将适应度值小的个体替换同代种群中适应度值大的个体,形成子代种群,并按照同样的方式遗传若干代;最后将末代种群中适应度值最小的个体的染色体解码为权值和阈值.对3种交通标志噪声图像识别,优化前,当噪声水平增大至0.3时识别效果较差,且PSNR随着噪声水平的增大而减小;优化后识别效果更好,且PSNR先增后减,在0.5时最低.因此,采用遗传算法优化后DHNN识别噪声图像能力更强,然而算法收敛时间长,需要进一步完善.; 郭勇乐江源李梦超郑景林; 关键词：DHNN 权值阈值遗传算法

基于三型补偿网络的开关电源电压控制研究被引量：2: 2018年; 对三型补偿网络进行理论分析,并将其应用于开关电源电压控制上。设计了正激式开关电源,阐述了补偿网络的零、极点配置方案,并对系统的稳定性、抗输入扰动能力及抗负载扰动能力进行了详细的仿真与分析。着重分析了与系统开环增益成正比的比例因数K对系统稳定性、抗输入扰动能力及抗扰动能力的影响。仿真波形和数据验证了补偿网络在提高系统稳定性、抗输入扰动能力及抗负载扰动能力的正确性和有效性。; 郭勇; 关键词：开关电源电压控制

电力系统三相短路电流波形特征分析: 2017年; 以无穷大容量电源、恒阻抗负荷模型的电力系统三相短路为基础,通过三要素法推导冲击电流表达式,分析非周期分量中时间常数Ta为极限值时短路电流的波形,重点分析时间常数Ta递增时的冲击电流及其出现时刻的变化趋势,以及1/4周期内电流的极小值及其出现时刻的变化趋势.指出冲击电流出现时刻的极小值为9.6 ms,约为短路后1/2工频周期处;估算冲击电流时可取短路后稳态电流幅值的1.82倍;1/4周期内电流的极小值出现时刻的最大值为2 ms,为短路后1/10工频周期处.; 郭勇乐江源谢振刚; 关键词：电力系统三相短路波形特征冲击电流

基于LVQ神经网络的图像边沿检测研究被引量：2: 2021年; 分析了传统边沿检测算子的优缺点,引入LVQ神经网络检测图像边沿;阐述了其以传统算子检测结果为教师信号,以灰度图像5×5邻域的中值特征量、方向特征量、Kirsch算子方向特征量为一组特征量作为输入信号训练权值的检测原理与训练过程,给出了特征量的计算公式;以检测脐橙图像边沿为例,设置了不同阈值、不同教师信号类型。结果表明,LVQ神经网络检测边沿,不依赖于教师信号的类型和阈值,在提高边沿连续性和抑制过度曝光点两方面比传统算子检测有显著优势。; 郭勇李梦超谢晓春乐江源王兴权吴元超; 关键词：LVQ神经网络特征量连续性

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郭勇