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oe1(光电查) - 科学论文

5 条数据
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  • 基于机器学习方法的自适应太阳能发电预测

    摘要： 由于电力系统中存在预测误差（如太阳能、风能及负荷需求），其经济性能会相应减弱。本文提出一种自适应太阳能预测（ASPF）方法，通过结合数据聚类、变量选择和神经网络来捕捉预测误差特征并修正预测结果，从而实现精准的太阳能预测。该ASPF方法具有普适性，无需依赖任何特定原始预测方法。我们首先提出ASPF框架，重点包括数据识别与数据更新环节；随后阐述改进的k均值聚类算法、最小角回归算法及BP神经网络的实现方式；最终构建的ASPF系统随数据量增加呈现性能提升?；谧纷偾莸姆抡娼峁砻鳎酇SPF方法具有显著有效性。

    关键词： 机器学习、k均值算法、BP神经网络、自适应太阳能发电预测、最小角回归

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE 2018国际网络世界大会（CW）- 新加坡，新加坡（2018.10.3-2018.10.5）] 2018国际网络世界大会（CW）- 面向焊接缺陷的自动光学检测

    摘要： 本文提出了一种基于自动光学检测（AOI）的印刷电路板（PCB）焊点缺陷图像自动分类方法?；诨餮暗姆椒ǔＳ糜谕枷窦觳猓饕粽皆谟谛枰斯ご唇ㄗ愎淮蟮谋曜⒀盗肥菘庖允迪指呔热毕菁觳?。构建此类大型训练数据库耗时、昂贵且在工业生产环境中往往不可行。为解决该问题，本文提出一种主动学习框架——仅需初始少量标注训练数据子集，随后通过结合K-means聚类与主动用户输入逐步扩充标注数据集，为支持向量机（SVM）分类器训练提供代表性样本。在焊点样本不足和存在偏移的两个数据库上的评估表明：该方法仅需极简用户输入即可实现高精度检测，其性能分别比随机采样和代表性采样高出约3.2%和2.7%，较不确定性采样方法提升约0.5%。

    关键词： 焊点缺陷分类、主动学习、自动光学检测（AOI）、支持向量机分类器、K均值算法

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 基于图像分割和自助策略的图像重光照技术

    摘要： 基于图像的重光照技术使我们能够在无需复杂几何信息的情况下，恢复建模场景在新光照条件下的照明效果。然而，大多数方法都受限于专用设备和繁琐的采样工作。本研究提出了一种高效精确的基于图像的重光照方法，用于估算建模场景的光传输矩阵——该方法仅需从固定视点采集少量图像，并在均匀二维网格上采样光照。特别地，我们使用K-means算法根据每个像素的位置和平均颜色值对图像空间进行分割，通过考虑像素位置与反照率之间的局部相干性来关联像素。每个聚类中的像素可通过多个神经网络进行训练，并采用自助法策略选择训练场景数据集。这些技巧提升了回归性能。我们使用包含复杂光照效果的多个场景光传输数据验证了本方法，结果表明该方法具有实用价值，与相关技术相比，我们能用更少的输入图像获得更逼真的渲染图像。

    关键词： 基于图像的重光照、图像分割、K均值算法、神经网络、自助法策略

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 利用高光谱图像进行脑癌检测的并行K均值聚类方法

    摘要： 脑癌的精准界定是手术中的关键任务。外科手术中采用多种技术指导神经外科医生进行肿瘤切除，但高光谱成像（HSI）作为一种具有前景的无创、非电离成像技术，有望改进并补充现有方法。欧洲HELICoiD项目致力于开发利用HSI技术实现肿瘤组织检测与界定的方法体系。该方案中，K均值算法在肿瘤边界划定方面至关重要——这也是其核心优势所在。主要缺陷在于该算法的计算复杂度较高。本文阐述了在不同并行架构上开发K均值聚类算法以实现术中实时处理的研究。该算法将生成无监督分割图谱，与有监督分类图谱结合后，能为神经外科医生实施肿瘤切除提供导航。我们展示了基于OpenMP、CUDA和OpenCL范式的并行K均值聚类算法，这些算法已通过活体人脑高光谱图像数据库验证。实验结果表明，CUDA版本相比串行处理可实现约150倍的加速比。本文取得的卓越成果为开发实时分类系统奠定了基础。

    关键词： 无监督聚类、脑癌检测、图形处理单元（GPU）、OpenCL、CUDA、K均值算法、OpenMP、高光谱成像

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 基于NSST域等权图像融合与自适应阈值的SAR图像变化检测

    摘要： 为了提高变化检测的精度并减少运行时间，本文提出了一种基于NSST域等权图像融合与自适应阈值的变化检测方法。首先对图像进行对数变换并施加均值滤波，采用对数比法和均值比法生成两类差分图像，通过等权图像融合方法获得最终差分图像。随后运用基于非下采样剪切波变换（NSST）的自适应阈值去噪方法实现降噪处理，最后利用k-means聚类算法获取变化检测结果。实验结果表明，该算法在视觉效果和客观参数方面均优于对比算法，具有更优的变化检测性能。

    关键词： 图像融合、变化检测、K均值算法、非下采样剪切波变换、差异图、自适应阈值

    更新于2025-09-09 09:28:46