何同弟 作品数:34 被引量:60 H指数:4 供职机构: 河西学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 重庆市科技攻关计划 甘肃省高等学校研究生导师科研项目计划 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 环境科学与工程 文化科学 机械工程 更多>>
基于GA优选参数的RBF神经网络水质评价 被引量:6 2011年 为进一步提高多光谱图像水质反演的评价精度,提出一种基于遗传算法(GA)优选参数的径向基函数(RBF)神经网络水质评价方法。利用高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据,得到符合条件且具有代表性的4类水质变量,对RBF神经网络进行训练和测试,用遗传算法对RBF神经网络的参数进行优化。在训练好的RBF神经网络模型基础之上对COD、NH3-N、DO、CODmn水质参数进行反演。实验结果表明,该水质反演模型较常规的方法有更高的反演精度。 何同弟 李见为 黄鸿关键词:径向基函数神经网络 遗传算法 水质评价 一种便于维护的逆变器 一种便于维护的逆变器,包括逆变器主体,逆变器主体的底端焊接有底座,逆变器主体的一侧通过设置转轴连接有盖体,且盖体的表面分别设置有散热口和接线口;其技术要点为,将承载件和活动板组合使用,在打开盖板后,可通过拉动活动板,此时... 赵玲霞 何同弟 张鹏 田娜 张维宝 张西宁文献传递 基于Curvelet变换的自适应多传感器图像融合 被引量:2 2010年 提出了基于Curvelet变换的自适应多传感图像融合新算法。算法将全色图像和多光谱图像进行Curvelet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则。对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数选用了区域特征自适应的融合规则。最后通过重构得到融合图像。将该算法和其他的融合算法进行对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。 高斌 何同弟关键词:图像处理 CURVELET变换 自适应 遥感 基于半监督流形学习的多光谱遥感数据土地利用分类方法 本发明公开了一种基于半监督流形学习的多光谱遥感数据土地利用分类方法,涉及土地利用分类的方法;将多光谱遥感数据根据其波段生成矩阵作为样本数据集;从样本数据集中选取部分样本数据,并根据先验知识标注样本类别标签,同时从样本数据... 黄鸿 冯海亮 秦高峰 王立志 何同弟文献传递 基于Contourlet变换的多传感器图像融合 被引量:1 2009年 提出了一种新的基于Contourlet变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法;由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以比其他方法更适应于进行多传感图像融合,对于Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数;实验结果表明,基于所提出的Contourlet变换的融合结果,优于其他常用的融合方法。 高斌 何同弟关键词:多传感器 影像融合 CONTOURLET变换 遥感图像融合方法研究 遥感图像融合研究作为图像融合领域的一个重要分支,主要是研究如何综合利用不同航空遥感传感器所获取的图像信息,产生新的图像,以获取对同一事物或目标更为全面、客观及本质的认识。近二十年来,引起了世界范围内的广泛关注和研究热潮,... 何同弟关键词:遥感图像 小波变换 CONTOURLET变换 自适应 文献传递 粒子群优化RBF神经网络的自适应谐波检测 被引量:1 2011年 有源电力滤波器补偿性能与所采用的谐波检测方式有很大的依赖关系,针对现有的检测方法存在精度不高、对电网频率变化比较敏感、自适应能力不强的缺点,本文提出基于粒子群优化算法的R B F神经网络的谐波检测方法。用自适应的方法对粒子群优化算法的参数进行了调整,使其能够更好地适应复杂的非线性环境,从而可以更灵活地调节P S O算法的全局搜索能力和局部开发能力。在算法的基础上,根据已开发的系统配置和学习算法,探讨了模拟电路的实现方法,运用P S I M软件对电路进行了模拟仿真。仿真结果表明,该方法具有很好的实时性、较高的检测精度以及自适应跟踪负载电流变化的能力。 刘永科 赵文忠 何同弟关键词:谐波检测 粒子群优化算法 径向基函数神经网络 基于小波-Contourlet变换的遥感图像融合 被引量:2 2008年 给出了一种新的基于小波-Contourlet变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法。由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其它方法更适应于进行遥感图像融合。对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数。实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlet变换的融合结果优于其它常用的融合方法。 何同弟 汪西莉关键词:图像融合 小波变换 CONTOURLET变换 遥感图像 基于自适应稀疏表示的高光谱遥感图像分类 被引量:6 2013年 针对多数传统分类算法应用于高光谱分类都存在运算速度慢、精度比较低和难以收敛等问题,从稀疏表示基本理论出发建立了一个基于自适应稀疏表示的高光谱分类模型。利用训练样本构建字典,聚类每一步迭代所产生的余项,将聚类中心作为新的字典原子,然后将测试样本看成冗余字典中训练样本的线性组合,令字典能够更适应于样本的稀疏表示。利用华盛顿地区的HYDICE高光谱遥感数据进行试验,并且与主成分分析、线性鉴别分析、支持向量机、神经网络算法进行比较,结果表明,该算法的总体分类精度比其他算法提高了约12%,有效提高了高光谱影像的分类精度。 何同弟 李见为关键词:图像处理 高光谱遥感 基于GA优选参数的SVR水质参数遥感反演方法 被引量:7 2010年 为进一步提高多光谱图像水质反演的精度,提出了一种基于GA优选参数的SVR水质参数遥感反演模型。该模型利用高分辨率多光谱遥感SPOT-5数据和水质实地监测数据,采用CV估计模型推广误差并使用GA优选SVR模型参数,实现了模型参数的自动全局优选,在训练好的SVR模型基础之上对水质进行反演。以渭河陕西段为例进行实证研究,实验结果表明,本文提出的水质反演模型较常规的线性回归模有更高的反演精度,为内陆河流环境遥感监测提供了一种新方法。 何同弟 李见为 黄鸿关键词:遗传算法 支持向量回归