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潘新: 作品数：58 被引量：125H指数：6; 供职机构：内蒙古农业大学计算机与信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项内蒙古自治区高等学校科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学理学更多>>

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用MATLAB辅助实现电力市场的输电阻塞管理方案被引量：1: 2005年; 　1.本文首先根据发电机组出力Xi和线路潮流值Yj的关系定义出它们之间的表达式形式Yj=∑majiXi,然后利用分组差方和MATLAB中的QR分解法,得出表达式各系数αij,i=1,2,…,m;j=1,2,…,i=1n。从而写出具体的机组出力和线路潮流值的关系表达式;2.依据电力市场规则以及在输电阻塞发生时公平对待序内容量不能出力的部分Qi和报价高于清算价的序外容量的部分Qj,建立阻塞费用S的数学模型:S=∑Qi(q-qi)+∑Qj(qj-q)。3.根据已知数据表中给出的各机组的段容量、段价、爬坡速率的数据和下一时段预报的负荷需求,按照电力市场交易规则,给出出力分配预案。; 李莹潘新; 关键词：MATLAB 输电阻塞电力市场管理方案机组出力交易规则

基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法的研究被引量：9: 2011年; 掌纹识别作为1种新兴的生物识别技术,因其识别区域大、易采集、精度高和可靠性高等优点得到了较快的发展。本文提出基于Gabor小波和支持向量机的掌纹识别算法。算法主要分三个步骤,首先将掌纹图像用5个尺度4个方向的2DGabor滤波器组对图像进行滤波并下采样得到Gabor特征矩阵,之后用二维主成分分析(two-dimen-sional principle component analysis2,DPCA)进行降维,最后将得到的特征向量送进支持向量机(support vector machine,SVM)进行学习分类。实验结果表明,该算法能够很好的解决小样本识别问题,有效的提高掌纹识别率。; 李明昊李燕华潘新刘洋多化琼; 关键词：掌纹识别滤波 GABOR小波 2DPCA 支持向量机

基于Gabor局部相对特征的掌纹识别被引量：4: 2012年; Gabor变换是掌纹识别中提取纹理特征的一个重要工具,但其性能易受图像的变化以及不均衡噪声等因素影响,因此提出了一种基于Gabor局部相对特征的掌纹识别算法。该算法对原始图像进行微尺度不变Gabor滤波;结合分形学的思想,将滤波后的图像分成大小相等的子域,每个子域又分成多个相同的子块,计算每个子块与它所在子域的相对方差,将所有子块的相对方差排列组成表征图像的特征向量进行识别。该算法将微尺度不变与局部相对特性统一,所提取的特征对各种变化有很强的鲁棒性,提高了识别精度和效率。实验使用北京交通大学BJTU_PalmprintDB证明该算法的有效性。; 潘新阮秋琦王艳霞金一; 关键词：掌纹识别 GABOR变换纹理分析

基于CNN与ViT混合结构的遥感图像地物分类算法被引量：2: 2024年; 针对传统的基于机器学习和卷积神经网络等遥感图像分类方法整体分类精度不高以及受限于局部感受野造成的全局特征提取不足等现象,为进一步提高遥感图像的分类精度,提出了一种结合三维、二维卷积核混合的神经网络(three dimensional and two dimensional convolutional neural network, 3D-2D CNN)与视觉transformer(vision transformer, ViT)的遥感图像分类方法Hybrid CNN-ViT。算法在3D和2D卷积核充分提取遥感图像空间光谱信息的基础上,通过ViT的多头注意力机制提取全局序列信息,解决全局特征提取不足的问题。实验将影像划分不同比例的训练集、验证集与测试集,并与DBDA、DBMA和3D-2D CNN做对比。结果表明,训练集∶验证集∶测试集为8∶1∶1时,该方法的分类精度达到最高,总体分类精度(99.47%)、Kappa系数(0.9908)均优于其他3种方法。; 陈佳慧路鹏罗小玲郜晓晶潘新; 关键词：地物分类

图像处理和智能分析理论及应用: 阮秋琦倪蓉蓉安高云仵冀颖支瑞聪刘帅潘新; 该成果属于电子信息科学技术领域。主要创新点有：1.针对流形学习算法进行研究，提出基于线性判别的和基于二维图像的局部保留映射方法；提出基于判别信息的谱分析方法算法和基于二维图像的模糊判别性局部保留映射算法。2.提出基于偏微...; 关键词：; 关键词：图像处理偏微分方程

一种基于遗传算法的骨髓细胞图像分割方法被引量：5: 2006年; 本文设计了一种基于熵的遗传聚类分割算法。该方法以像素的灰度值为特征向量进行编码,利用直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对细胞图像进行遗传聚类分割,获得了较好的分割效果。; 侯振杰麻硕士裴喜春潘新; 关键词：遗传算法骨髓细胞种群

禾本科牧草种子图像预处理方法的研究: 2013年; 牧草自动识别是对普通数码相机获取的牧草数字图像进行预处理、特征提取与特征匹配等环节处理,达到利用计算机实现牧草分类的目的。牧草自动识别具有成本低,易于采集,准确性高等优点,是实现草地数字化的基础。图像预处理是保证识别精度的关键环节,本文以典型草原优质牧草禾本科种子为研究对象,研究图像的预处理方法,获取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)。主要步骤包括:首先对图像进行去噪、灰度化、二值化处理,然后对二值图像进行形态学腐蚀、膨胀运算,确定种子边缘,最后根据种子主体位置建立坐标系,分割原始图像,获取ROI。为验证预处理方法的有效性,本文利用主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)提取特征,对20个样本的禾本科牧草种子1000幅图像进行识别,平均识别率达到94.6%。; 潘新苏静闫伟红刘桂香李燕华侯振杰; 关键词：图像预处理主成分分析禾本科牧草

基于NMFSNMB与GB(2D)~2PCA融合的牛乳体细胞分类被引量：1: 2019年; 牛乳体细胞中包含了多种细胞,对评价牛乳质量和诊断奶牛乳腺炎至关重要。本文以彩色显微图像为对象,研究牛乳体细胞中中性粒细胞、上皮细胞、巨噬细胞和淋巴细胞分类识别方法。为了降低高维的Gabor特征空间对分类效率的影响,提出一种基于改进的非负矩阵分解(NMFSNMB)与GB(2D)~2PCA融合的特征提取算法。第1步,利用Gabor-based(2D)~2PCA算法求得细胞图像的频域整体特征。第2步,利用NMFSNMB算法提取细胞的空域局部特征,将细胞图像分解成基矩阵和系数矩阵2部分,从中获取重要的局部信息。第3步,利用决策层融合策略完成整体与局部特征的融合,计算融合的匹配距离。最后1步,使用最近邻分类器识别细胞图像。该算法同时考虑到细胞图像的频域整体信息和空域局部信息,二者具有一定的互补性,且识别精度和识别稳定性都有所提高。实验结果表明,本文所提算法的总体精度为98. 50%,Kappa系数为0. 985,分类结果具有较高的可信度。本文算法有效地结合了两种算法的优点,提高了识别系统的准确率和稳定性,同时识别速度也没有受到影响。; 郜晓晶薛河儒潘新周艳青; 关键词：非负矩阵分解

基于人工蜂群与K-Means的改进混合聚类算法被引量：1: 2020年; 为了克服K-Means聚类算法过度依赖初始聚类中心、容易陷入局部最优的缺点以及人工蜂群算法因为搜索策略的局限而导致的易早熟,收敛速度慢的问题,提出了改进的全局人工蜂群算法与K-Means++算法相结合的混合聚类方法,充分利用改进的全局人工蜂群算法可以全局寻优的特点与K-Means++算法能够优化初始聚类中心位置并且收敛速度快的特点,将二者融合,使得K-Means可以进行全局搜索,跳出局部最优解,并用UCI数据库中的Wine数据集和Balance-Scale数据集进行实验。结果表明,改进的全局人工蜂群算法较标准人工蜂群算法收敛速度更快,寻优效果更好;本文提出的混合聚类算法与原始K-Means算法相比,稳定性更好,迭代次数减少,收敛速度更快,而且聚类效果也有了明显改善。; 包婉莹罗小玲潘新; 关键词：K-MEANS 适应度函数聚类分析

掌纹识别关键算法的研究: 掌纹是手掌内部表面上所有纹线的通称，包括主线、褶皱以及乳突纹等。这些纹线具有稳定性、唯一性等特点，使掌纹成为一项重要的、可用于身份识别与验证的生物特征。同时，掌纹识别技术具有所需图像分辨率较低，系统成本低廉，用户可接受程...; 潘新; 关键词：掌纹识别算法特征提取纹理特征图像预处理

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