最小误差阈值分割法的改进算法

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LMS算法及改进

LMS算法及改进LMS(Last Mean Square)算法是最小均方差算法的一种，主要用于解决线性系统的参数估计问题。

它通过对样本数据进行迭代处理，不断调整参数的数值，使得模型的预测值与实际观测值的均方差最小。

1.初始化参数：开始时，先给定参数的初始估计值，通常可以将其初始化为0或一个较小的随机数。

2.数据输入：将样本数据输入到算法中。

3.计算预测值：根据当前的参数估计值，计算系统的输出值，即模型的预测值。

4.计算误差：将预测值与实际观测值进行比较，得到误差的值。

5.更新参数：根据误差的值，调整参数的估计值，使得误差越来越小。

通常采用梯度下降的方法来更新参数，即不断地按照误差的负梯度方向更新参数。

6.重复迭代：重复进行步骤3~5，直到参数的估计值收敛，或达到最大迭代次数。

1. Normalized LMS算法：为了提高收敛速度和稳定性，引入了归一化因子来调整步长。

归一化因子可以根据当前误差的方差来自适应地调整步长，从而避免了大步长时参数估计值的剧烈波动。

2. Leaky LMS算法：该算法通过引入衰减因子，将过去的误差对当前的参数估计值的贡献进行衰减。

这样可以减小误差的影响，提高了算法的稳定性和鲁棒性。

3. Recursive Least Squares(RLS)算法：RLS算法是LMS算法的一种改进，它通过引入协方差矩阵和递归更新方法，提高了算法的收敛速度和鲁棒性。

相比于LMS算法，RLS算法在计算复杂度上更高，但在应对非平稳环境时具有更好的性能。

除上述改进算法外，还有很多其他的改进算法被提出，如Affine Projection(AP)算法、Variable Step Size(VSS)算法等。

这些改进算法在不同的应用场景下都具有独特的优势。

总之，LMS算法是一种经典的最小均方差算法，广泛应用于线性系统的参数估计问题。

然而，由于其自身的局限性，研究者们提出了一系列的改进算法，如Normalized LMS算法、Leaky LMS算法和RLS算法等，以提高算法的性能。

图像处理中的图像分割算法改进方法

图像处理中的图像分割算法改进方法图像分割是图像处理领域中的重要任务，它旨在将一幅图像划分为一组具有相似特征的区域。

对图像进行有效的分割可以提取出感兴趣的目标，并为后续的图像分析和理解提供基础。

然而，由于图像中存在复杂的噪声、背景干扰以及目标形状和大小的差异，图像分割任务一直面临着挑战。

为了进一步提高图像分割的性能，研究人员提出了许多改进方法。

本文将介绍几种常见的图像分割算法改进方法，并讨论它们的原理和优缺点。

一、区域生长算法区域生长算法是一种基于类似区域像素特征的图像分割方法。

该算法从一组种子点出发，逐步生长和合并具有相似特征的像素。

该方法的主要优点是对不同大小、形状和纹理的目标具有较好的适应性。

然而，传统的区域生长算法容易受到噪声和纹理差异的影响，导致分割结果不准确。

为了改进该方法，研究人员提出了以下几种改进方法：1.多特征融合：将像素的多个特征（如颜色、纹理、梯度等）融合起来进行区域生长。

通过融合不同特征，可以减轻单一特征带来的误差，提高分割的准确性。

2.自适应阈值选择：传统的区域生长算法中，阈值通常是手动设置的，无法适应不同图像的特点。

采用自适应的阈值选择方法，可以根据图像的特征动态地选择合适的阈值，从而提高分割的鲁棒性。

3.分层分割策略：将图像分割任务分为多个层次，通过逐层分割和合并来获取更精确的结果。

这种策略可以提高分割的效率和准确性，并适用于大规模图像的处理。

二、基于深度学习的图像分割算法随着深度学习的快速发展，基于深度学习的图像分割算法在近年来取得了巨大的成功。

深度学习模型能够学习到图像的高级特征表示，从而提高分割的准确性和鲁棒性。

以下是几种常见的基于深度学习的图像分割算法：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像分割的深度学习模型。

通过多层卷积和池化操作，CNN可以学习到图像的局部和全局特征，从而实现像素级别的分割。

然而，传统的CNN在处理细节和形状复杂的目标时存在一定的困难，因此研究人员提出了一些改进的网络结构。

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法

情况，文献『１出了一维最小交叉熵多阈值选取的１提０粒子群优化算法．但当图像信噪比不佳时，维交叉一熵法的分割结果不尽人意．为此，文献『１１１出了１—４提二维直方图交叉熵阈值分割方法，相比一维交叉熵分割方法有更强的抗噪性．文献『１解释文献『的一１在３９１维最小交叉熵方法后，给出了基于灰度级一均灰度平
５ｏｈｅｍｅｈｄｂｅｎｇａｅｅ— ｖｒｇｒｅｅＤｓｏｒｍ．％ｆｔｔｏａｄｏｒｙｌｖｌｅａｅｇａｌｖｌ２ｈｉｔｇａｓａｙ
Ｋｅｙｗｏｒ：ｉａｅｐｏｅｓｎ，ｈｅｈｌｉｇｇａｅｅ— ｒｉｎＯｏｃｒｎｅｍａｒｘ，ｎｍｕｒｓｎｒｐ，ｄｓｍｇｒｃｓｉｇｔｒｓｏｄｎ，ｒｌｖｌａｅｔｃｙｇｄ－ｃｕｒｅｃｔｉｍｉｉｍｃｏｓｅｔｏｙｆｓｔｒｔｖｌｏｉｈｍａｔｉｅａｉｅａｇｒｔ
行之有效．为了进一步缩短二维最小交叉熵法的运行时间，文献『４文献『的最小交叉熵阈值分割迭代１１将９１算法由一维拓展￣－，出了基于灰度级一Ｊｍ：维提平均灰度级直方图的二维最小交叉熵阈值分割的快速迭代算法．与一维算法相比，图像信噪比较低的情况下分在割效果得到改善，而与其他二维交叉熵算法相比则大大减少了运行时问．该算法在推导快速迭代算法公式的过程中作了近似假设，以此为前提进行了近似处并理，使得分割效果还不够理想．然而，上述二维交叉熵阈值分割的递推算法和迭代算法都是在灰度级一平均灰度级直方图的基础上导出的，阈值选取准则函数只考虑了直方图４矩形区个域中沿对角线的２个，势必造成一定程度的错分；另外，已有的迭代算法与递推算法相比不需逐个阈值穷举，需要搜索全部解空问，因此运行速度有待进一但步提高。基于上述分析，本文试图采用灰度一梯度共生矩阵弥补灰度级一平均灰度级直方图存在的不足，使图像分割变得更为准确；推导了基于灰度一梯度共生矩阵的最小交叉熵阈值选取快速迭代算法公式；通过引入迭代过程、小搜索空间、在迭代中采用递推法降低冗缩余计算等３条途径，一步加快运行速度，并与基于进灰度级．平均灰度级直方图的二维最小交叉熵递推算法【】１和迭代算法［］３１在分割结果及运行时间上进行了４

基于灰度图像的阈值分割改进方法

基于灰度图像的阈值分割改进方法【摘要】目前，数字图像处理技术在各个领域上都有了比较广泛的应用。

若人们只对图像的某个部分感兴趣，为了能够把其提取出来，就得对图像进行分割，即把图像分成一些具有不同特征而有意义的区域，以便进一步的进行图像分析和理解。

本文在基于matlab运行环境下分析了传统的灰度阈值图像分割，即双峰法、迭代法和最大类间方差法在细节部分分割上的缺点，然后，结合图像增强中的微分梯度，对原有图像的细节进行锐化增强，然后再使用这三种方法进行分割，得到的分割结果和传统的分割方法得到的结果进行比较得出结论，改进后的方法确实达到了改善分割后图像细节的效果，为图像分割方法的改进提供了技术支持。

【关键词】图像分割；图像增强；阈值；梯度；matlab1 图像分割概述图像分割就是将图像按照人们的意愿分成许多个区域，使这些区域具有不重叠的特性或者该区域具有实际意义或是几个区域的图像特征相差不大。

图像分割使得人们分离出目标区域，同时人们可以对图像的特征进行提取或者是对目标的一些参数进行一些简单的测量，为人们进行更深入的图像研究提供了基础。

图像分割是图像处理的一个重要步骤，在人们进行图像处理研究的初期就已经受到人们的高度重视。

经过几十年的发展，到目前为止，人们已经提出了很多种分割方法。

尽管图像分割的方法和种类有很多，却没有唯一的标准的分割方法。

有些分割运算可直接应用于任何图像，而另一些只能适用于特殊类别的图像。

许多不同种类的图像或景物都可作为待分割的图像数据，不同类型的图像，已经有相对应的分割方法对其分割，同时，某些分割方法也只是适合于某些特殊类型的图像分割。

分割结果的好坏需要根据具体的场合及要求衡量。

图像分割是从图像处理到图像分析的关键步骤，可以说，图像分割结果的好坏直接影响对图像的理解。

图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

基于一种改进最小误差算法的BGA图像分割

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ｈｚ）２５（一．Ｋ（＋ｒ）。 … … … … … … （））（２
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其中：为均值；
为方差；为加权值；（）分ＫｒＩ为ｚ
目前，较常用的阈值选取方法有最大类间方差法、二维最大熵阈值法、最小误差法等。其中最小误差算
解后的剩余量；为分量的个数。Ｎ根据最大投影原理，计算ｈ）基函数集上的最大投影ｍａ＜ｈｇ＞，（在ｘ，即ｈ）ｇ（）内积运算，得剩余部分的信号为（与－做ｚ可
第６期（第ｌ３）总６期
２１００年１２月
机械工程与自动化
ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＥＮＧＩＥＲＩＮＥＮＧ＆ＡＵＴ０ＭＡＴ１０Ｎ
Ｎｏ．６Ｄｅ．ｃ
文章编号：６２６１（０００ — ０４０１７ —４３２１）６００ —３
高斯分布，而现实中图像灰度直方图往往并不完全符合高斯分布，这样在利用最小误差法对图像进行分割时就会产生一定误差，所以本文利用最大投影原理以高斯函数集作为基函数集，通过正交投影分解法对
ＢＡ直方图进行分解重构后，再采用最小误差法对Ｇ
法受目标大小和噪声影响小，同时其算法简单易实］
现，割图像实时性高，够满足工业检测的需求。分能但最小误差算法的前提条件是假设图像的灰度直方图呈

基于平均中值离差的2维最小误差阈值分割法

基于平均中值离差的2维最小误差阈值分割法宋斌;杨恢先;曾金芳;谭正华;李翠菊【摘要】In order to solve the problem that 2-D minimum error threshold segmentation ( METS) method had poor segment robust performance on an image which presents skew distribution and heavy -tailed distribution, an improved 2-D METS method was proposed based on mean absolute deviation from the median .Considering that the median was a more robust estimator of gray level than the mean in 1-D histogram of skew distribution and heavy-tailed distribution , variance in 2-D METS was replaced by mean absolute deviation from the median .In order to improve the computational speed , a 2-D algorithm was decomposed into two 1-D algorithms.Experimental results show that , compared with 2-D Otsu method, 2-D METS method and other classical algorithms, the improved 2-D METS method based on mean absolute deviation has more accurate segmentation results and more robust performance for 1-D histogramwith skew distribution and heavy-tailed distribution .%为了解决2维最小误差阈值分割法对呈偏斜分布与重尾分布的图像分割鲁棒性较差的问题，提出一种基于平均中值离差的2维最小误差阈值分割法。

基于小波阈值去噪的收缩函数改进方法

基于小波阈值去噪的收缩函数改进方法基于小波阈值去噪的收缩函数是一种常用的信号处理方法，它通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声。

然而，传统的收缩函数存在一些问题，例如：对于不同的噪声类型和强度，阈值选择不一致；收缩函数对信号的平滑效果较强，容易破坏信号的细节信息。

为了解决这些问题，研究者们提出了一系列的改进方法。

一种改进方法是基于区域自适应的收缩函数。

这种方法通过将小波系数分成不同的子区域，并在每个子区域内选择不同的阈值来处理噪声。

具体地，可以将区域划分为具有相似频谱特征的子区域，然后根据每个子区域内小波系数的统计特征来选择阈值。

例如，可以使用极大似然估计或方差最小化来确定每个子区域的阈值。

这样，不同噪声类型和强度的信号可以获得更好的去噪效果。

另一种改进方法是基于形态学的收缩函数。

传统的收缩函数主要基于阈值处理，然而，它们倾向于平滑信号，会破坏信号的边缘和细节信息。

因此，一些研究者提出使用形态学运算来增强收缩函数的去噪效果。

形态学运算可以保留信号的形状和边缘特征，具有较好的保边和减噪能力。

常用的形态学运算有腐蚀和膨胀，它们可以在小波系数上进行迭代操作来减小噪声，并保持信号的细节信息。

此外，还有一些其他的收缩函数改进方法。

一种方法是基于稀疏表示的收缩函数。

稀疏表示方法通过将信号表示为一个稀疏向量，其中大部分系数为零，只有少数非零系数表示信号的有效信息。

基于稀疏表示的收缩函数可以通过促使小波系数的稀疏性来提高去噪效果。

另一种方法是基于局部统计特性的收缩函数。

这种方法通过在小波系数周围的局部邻域内计算统计特性来选择阈值。

例如，可以计算小波系数的局部方差或局部均值，并根据这些统计特性来选择阈值。

总而言之，基于小波阈值去噪的收缩函数是一种常用但有改进空间的信号处理方法。

通过使用区域自适应、形态学运算、稀疏表示或局部统计特性等方法，可以改进传统的收缩函数，更好地去除噪声并保持原始信号的细节信息。

未来的研究可以进一步探索这些改进方法的优缺点，并根据实际应用的需求进行适当的选择和调整。

基于核的最小均方误差改进算法及其应用

基于核的最小均方误差改进算法及其应用基于核的最小均方误差改进算法（KMSE）是核学习方法中的一种有效算法，有助于优化复杂和非凸问题。

近年来，KMSE算法已被用于许多领域，包括机器学习，模式识别，计算机视觉，信号处理和信息检索。

本文的目的是介绍KMSE算法的基本原理和其应用。

首先，我们讨论了KMSE算法在数学上表示的形式，并讨论了理论上的最优化步骤。

其次，文章探讨了KMSE算法在实际应用中的优势，例如抗噪性和收敛性。

最后，本文介绍了KMSE算法在几个重要领域的应用，这些领域包括机器学习，模式识别，计算机视觉，信号处理和信息检索。

第二部分：简介基于核的最小均方误差改进算法（KMSE）是一种有效的优化算法，用于求解复杂和非凸的优化问题。

它采用有效的平衡率来改善最小均方误差（MSE）算法。

该算法采用半正则化和全正则化方法来优化模型。

KMSE算法在实际应用中具有许多优势，这些优势包括抗噪性，收敛性，快速计算和自适应性。

第三部分：KMSE算法的基本原理KMSE算法是基于核函数的优化算法，它可以将非凸的优化问题转换为凸的优化问题。

它的基本原理是通过计算非线性核函数来实现。

KMSE算法的主要步骤是：（1）构造非线性核函数；（2）计算改进的最小均方误差；（3）设定正则化和反正则化系数；（4）选择最佳参数；（5）更新模型；（6）重复以上步骤，直到收敛为止。

第四部分：KMSE算法的实际应用KMSE算法在机器学习，模式识别，计算机视觉，信号处理和信息检索等领域都得到了广泛的应用。

例如，KMSE算法用于进行人脸识别，语音识别等任务。

另一方面，KMSE算法也可以用于信号处理，图像处理和机器学习等领域。

在信号处理领域，KMSE算法可以帮助优化信号参数，从而提高信号处理的性能。

此外，KMSE算法也可用于信息检索，以实现更快更准确的搜索速度。

第五部分：结论KMSE算法是一种高性能的优化算法，它可以解决复杂和非凸的优化问题，并且比传统的MSE算法更有效地为给定问题求解最优解。

[讲解]最小误差法

最小误差法1．引言所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同[37]．简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。

图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。

阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。

在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。

在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。

2．阈值分割的基本概念图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。

它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。

图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。

这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。

阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为若取：b0=0（黑）,b1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。

最小误差阈值法

最小误差阈值法
最小误差阈值法是一种经典的分类算法，主要用于数据挖掘和机器学习领域。

该算法基于统计学原理，通过计算不同类别样本的平均值和标准差，确定一个最小误差阈值，从而对新样本进行分类。

具体来说，最小误差阈值法的步骤如下：
1. 对于给定的数据集，首先需要确定类别标签。

2. 对于每个类别，计算其所有样本的平均值和标准差。

3. 根据每个类别的平均值和标准差，计算出一个最小误差阈值。

4. 对于新样本，根据其特征值和最小误差阈值进行分类。

最小误差阈值法的优点是简单易懂，适用于各种类型的数据。

但是，该算法的缺点是容易受到数据噪声的影响，因此在实际应用中需要谨慎使用。

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基于核的最小均方误差改进算法及其应用

基于核的最小均方误差改进算法及其应用方误差（MeanSquareError，MSE）是一种用来衡量估计量与实际值之间差异程度的指标。

MSE在回归分析中非常常用，但由于其公式中数据严重影响拟合效果，很容易引发过拟合现象。

为了改善MSE，人们提出了核心的最小平方误差优化（Kernel Based Minimum Square Error Optimization，KBMSEO）算法，以解决过拟合问题。

KBMSEO是基于核技术实现的一种机器学习算法，在传统MSE的基础上，通过将训练数据映射到更高维的空间，然后使用更高维的核方法进行模型拟合，以避免数据维度过多的问题，并有效解决过拟合问题。

它有助于提高拟合函数的泛化能力，改善拟合函数的拟合效果。

KBMSEO算法主要由四个步骤组成：1.处理：将原始训练数据映射到更高维的空间，以提高拟合函数的复杂度和泛化能力。

2.算核函数：根据映射后的训练数据，计算拟合模型的核函数。

3. 优化最小均方误差：设定一个模型，然后迭代优化最小均方误差直至收敛。

4.测：将优化后的模型应用到测试数据集，进行预测。

KBMSEO在机器学习领域有多种应用，如自然语言处理、图像识别、计算机视觉、自动驾驶等。

在自然语言处理中，KBMSEO可以从大量文本中提取有用特征，并将这些特征转化为机器可读的形式，以实现自然语言理解。

在图像识别和计算机视觉中，KBMSEO可以检测图像中的物体，识别这些物体，并分析它们之间的相关性。

此外，KBMSEO还可以用于自动驾驶，能够给出机器驾驶员的安全可行的行驶路线，以实现可操纵的机器自动行驶。

KBMSEO是一种有效的改进算法，能够有效解决MSE的过拟合问题，并大大提高拟合函数的泛化性能。

它已经被广泛应用于机器学习领域，如自然语言处理、图像识别、自动驾驶汽车等。

如今，KBMSEO 仍处于不断发展阶段，未来尚有更多的潜力等待开发和挖掘。

基于最小分类误差的阈值优化方法设计

基于最小分类误差的阈值优化方法设计作者：张梦婷李星野来源：《软件导刊》2018年第08期摘要：传统Fisher线性判别（FLD）的常用阈值对特定数据集的分类精度存在明显差异。

为提高分类精度，通过最小化贝叶斯误差对二分类问题的FLD阈值进行了优化设计。

对UCI 中的8个数据集进行验证，将所得的平均分类精度与常用阈值在这些数据集上所得的平均分类精度进行比较。

结果表明，所提出的优化阈值分类效果显著，相比于常用阈值，在平均分类精度上有所提升。

关键词：FLD；阈值；数据集；贝叶斯误差；平均分类精度DOIDOI：10.11907/rjdk.173205中图分类号：TP301文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）008-0081-04英文摘要Abstract：The commonly-used thresholds of the traditional Fisher linear discriminant （FLD） have significant differences in the classification accuracy on particular datasets.In order to improve the classification accuracy，an FLD threshold is optimized in this paper for binary classification problems by minimizing the Bayes error，and validated on the eight datasets inUCI.Then，the obtained average classification accuracy is compared with that obtained by the commonly used thresholds on these datasets.The experimental results show that the proposed optimised threshold has significant effect on the pared with the commonly-used thresholds，the optimised threshold has significant improvement in the average classification accuracy.This verifies the validity and feasibility of the design.英文关键词Key Words：FLD； threshold； datasets；bayes error； average classification accuracy0 引言线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA），也称作Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别中分类问题的经典算法，基本思想是将高维样本数据压缩到低维矢量空间，找到一个最佳投影方向，使不同类别的数据在这个投影方向上获得最好的分离，以达到提取分类信息和压缩特征空间维数效果。

基于核的最小均方误差改进算法及其应用

基于核的最小均方误差改进算法及其应用核基最小均方误差改进算法（Kernel-based Minimum Mean Square Error Algorithm, KMMSEA）是一种非常有效的算法。

它可以极大地缩短传统最小均方误差（MMSE）算法的运算时间，提高算法的精度，并具有良好的并行性。

本文着重介绍KMMSEA算法的特点，研究其应用。

一、KMMSEA算法概述KMMSEA算法是一种基于核的最小均方误差改进算法，主要是为了缩短传统最小均方误差（MMSE）算法的运算时间。

KMMSEA算法的运算时间取决于核函数的设计，它的运行时间往往比传统算法短几个数量级。

在噪声和失真的环境下，KMMSEA算法的收敛速度比传统的MMSE算法要快，并具有良好的收敛性。

此外，KMMSEA算法很容易实现并行计算，以提高算法的运行效率。

二、KMMSEA算法主要应用1、增强信号/图像：KMMSEA算法可以在离散傅立叶变换（DFT）、最小均方误差（MMSE）等滤波器的基础之上，将滤波技术和核技术有机结合，有效地改善和增强图像和信号的性能。

2、脉冲参数估计：KMMSEA算法可以显著减少滤波估计器在脉冲参数估计中的误差，降低脉冲参数估计时间。

3、移动通信：KMMSEA算法可用于基于多样本多径干扰预测技术的移动通信，使系统具有高度信噪比，尤其是在无线信道中传输不确定性数据时更能体现出优势。

4、感知编码：KMMSEA算法还可以用来改善感知编码的性能，从而改善感知编码的质量，延长编码的时间，降低不可接受的错误码等。

三、KMSEA算法总结总的来说，KMSEA算法是一种非常有效的算法，它的主要特点是缩短传统最小均方误差（MMSE）算法的计算时间，提高算法的精度，改善信号/图像性能，减少脉冲参数估计中的误差，提高移动通信的信噪比，改善感知编码的性能等。

其中，在具体应用中，KMMSEA算法还存在一些不足，如高运算复杂性。

因此，针对这些不足，有必要进一步研究KMMSEA算法，提出更高效的优化算法。

基于核的最小均方误差改进算法及其应用

基于核的最小均方误差改进算法及其应用摘要：本文研究了基于核的最小均方误差改进算法，介绍其基本原理、算法程序和优化方法。

本文还介绍了该算法在信号处理、图像处理和机器学习领域的应用，最终总结了该算法的优势，并对未来的发展前景进行了展望。

关键词：最小均方误差改进算法；基于核；信号处理；图像处理；机器学习I.论近年来，最小均方误差改进算法（Minimum Mean Square Error Improvement Algorithm，MMSEIA）在许多领域发挥了重要作用。

MMSEIA是一种基于核的算法，它能够有效地降低误差，并具有较强的优化抗干扰能力。

因此，本文将重点介绍基于核的最小均方误差改进算法，分析其优势，并评述其可能的应用。

A. 介绍基于核的最小均方误差改进算法基于核的最小均方误差改进算法是一种基于核技术的建模方法，它有效地降低了空间当中数据点之间的误差，并能够有效地优化计算结果，提升系统的效率。

MMSEIA融合了最小均方误差技术和核技术，利用核函数从而实现数据的映射，将数据的低维特征变换到更高维的特征空间，对数据进行非线性的分析，有效地降低空间当中数据点之间的误差。

B.析最小均方误差改进算法的优势MMSEIA具有许多优势：（1）它可以有效地降低误差，并具有较强的优化抗干扰能力。

（2）它可以通过使用核函数来提高计算效率，并可以有效地利用数据，提升模型的准确度。

（3）它可以提高系统的可扩展性，有助于处理复杂的数据。

（4）它对于处理大规模数据的性能优势也是非常明显的。

C.述最小均方误差改进算法应用的可能性基于核的最小均方误差改进算法在很多领域都有广泛的应用，如信号处理、图像处理和机器学习等。

因此，最小均方误差改进算法在未来可能会发挥更重要的作用，它可能会成为一种重要的技术手段，用于处理复杂的现实问题。

II.于核的最小均方误差改进算法A.本原理基于核的最小均方误差改进算法是一种基于核技术的建模方法，它的基本原理是：利用核函数从而实现数据的映射，将数据的低维特征变换到更高维的特征空间，对数据进行非线性的分析，有效地降低空间中数据点之间的误差。

基于改进差分进化算法的多阈值图像分割

基于改进差分进化算法的多阈值图像分割杨兆龙;刘秉瀚【摘要】阈值法是一种简单有效的图像分割技术.但是阈值法也有着明显的缺点,即阈值求解的计算量随阈值的增加而指数级增长.为克服多阈值图像分割计算量大、运算时间长的缺点,引入改进的差分进化算法,提出新的变异策略,采用自适应的缩放因子和交叉系数,并新增扰动策略.改进的算法将多阈值分割模型视为优化问题,将最大类间方差法作为目标函数,实现多阈值分割.实验结果表明,和其它算法相比,该算法不仅可以取得正确的分割结果,而且分割速度更快.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2016(025)012【总页数】5页(P199-203)【关键词】图像分割;多阈值;差分进化算法;最大类间方差;灰度图像【作者】杨兆龙;刘秉瀚【作者单位】福州大学数学与计算机科学学院,福州350108;福州大学数学与计算机科学学院,福州350108【正文语种】中文图像分割目的是将一幅图像划分成若干个具有某种均匀一致性的区域, 把人们“感兴趣的目标物”从复杂的场景中提取出来. 阈值分割法是一种传统的图像分割方法, 因其实现简单、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割方法. 其中阈值的选取是图像阈值分割方法的关键技术. 常见的计算阈值的方法有最大类间方差法(Otsu算法)[1]、最大熵法[2,3]和最小误差法[4]等. 上述计算阈值方法基本是在满足一定准则下通过解析式求得阈值. 比如Otsu算法利用图像灰度的一维概率直方图, 以最大可分性为准则,自适应地选取分割阈值, 实现图像分割, 具有算法简单易实现的优点. 但是包括Otsu算法在内的通过解析式求解阈值的算法, 当扩展到多阈值图像分割时, 搜索空间大、计算复杂度高、计算量大和耗时长的缺点便呈现出来.图像多阈值分割可以被视为一个优化问题, 因此很多学者将智能优化算法应用于阈值求解. 比如: 基于遗传算法[5]、基于改进量子粒子群优化算法[6]、基于萤火虫算法[7]、基于反向萤火虫算法[8]、基于改进鱼群算法[9]和回溯搜索优化算法[10]等等. 这些基于智能优化的分割算法的优化函数常采用Otsu方法或熵函数,设计一些独特的计算技巧来提高算法的性能, 运用智能优化达到求解所要分割图像的优化函数的目的.差分进化算法(Differential Evolution DE)[11]是1997年由Storn和Price提出的一种基于种群迭代的随机搜索算法, 该算法从原始种群开始, 先通过交叉、变异、选择几种遗传操作来衍生出新的种群, 然后通过逐步迭代, 不断进化实现全局最优解的搜索, 因此也是一种并行随机搜索算法. 差分进化算法具有原理简单、控制参数少、鲁棒性强、收敛速度快等优点. 因而引起了众多学者的关注, 提出了很多基于差分进化算法的改进及应用[12-17]. 其中文献[17]将改进的差分进化算法应用与图像的多阈值分割中, 实验取得了较好的结果.文献[17]提出基于Beta分布的缩放因子和交叉系数, 两个参数在区间[0,1]范围内有更高的频率取到两端极值. 这样算法在大部分迭代过程中两个参数可以在区间[0,1]上取到不同的极值, 产生全新的个体, 加强算法搜索过程, 改进原算法中缩放因子和交叉系数保持不变的缺陷. 然而差分进化算法的搜索性能取决于全局探索和局部开发能力的平衡, 而这在很大程度上依赖于算法的控制参数选取, 包括变异策略、缩放因子和交叉概率等[18]. 文献[17]虽然可以取得正确的图像分割阈值, 但耗时较大, 不适用于对图像分割实时性要求高的场合. 因此本文提出改进的DE算法, 采用多种群并行的变异策略, 以提高收敛速度和维持种群多样性. 同时, 再采用自适应的缩放因子和交叉概率以平衡局部搜索和全局搜索. 将本文的改进差分进化算法用于图像分割中阈值的选择, 以最大类间方差作为目标函数进行优化, 并与文献[17]中提出改进的差分进化算法作比较, 实验结果表明本文的算法不仅可以取得正确的分割结果, 而且分割速度更快, 适应于实时性要求高的图像多阈值分割场合.1.1 经典的差分进化算法差分进化算法[11]是一种基于群体智能的优化算法,算法利用群体中个体之间的差异信息引导算法进行搜索, 通过变异、交叉、选择三步操作实现种群的进化和优化搜索.DE算法流程如下: 1) 初始化种群.初始种群随机产生:其中,x0,i表示种群中第0代的第i个个体,x0,j,i表示第0代第i个个体的第j个分量.和分别表示第j个分量取值范围的上界和下界.NP表示种群大小,rand(0,1)表示在(0,1)区间均匀分布的随机数.2) 变异操作. DE通过差分策略实现个体变异, 这也是DE差异进化思想的体现, 其根据当前个体, 在种群中随机选择几个向量进行差分操作并产生一个差分向量, 最常见的差分变异策略有以下五种:其中xg,i代表种群第g代的第i个个体.i1,i2,i3,i4,i5分别表示从当前种群中随机选择的5个不同的个体.xg,best当前第g代及之前的最优个体,F为缩放因子.3) 交叉操作. 对第g代个体及xg,i其变异的中间体vg,i进行个体间的交叉操作: 其中,CR为交叉概率,j是正整数且1≤j≤D,D是种群个体最大维数,jrand为1到D 的随机整数.4) 选择操作. DE采用贪婪算法来选择进入下一代种群的个体, 经过变异和交叉操作后生成的试验个体ug,i与xg,i进行竞争. 只有当的ug,i适应度较xg,i更优时才被选作子代; 否则xg,i直接作为子代. 选择操作方程为:1.2 改进的差分进化算法为了提高差分进化算法收敛速度和维持种群多样性并克服差分进化算法易早熟、易陷入局部最优的缺点. 本文对缩放因子、变异策略的选择、交叉概率的设置作了改进, 采用多种群并行的变异策略, 自适应选择缩放因子和交叉概率以平衡局部搜索和全局搜索,同时增加了扰动策略, 抛弃适应度低的种群个体.具体的改进措施见下:1) 变异策略的选择. 以最大类间方差函数作为适应度函数, 以适应度值排序, 按中值将种群分为两类. ①适应度小的一类选择全局最优变异策略进行变异(式(9)), 加速收敛. ②适应度大的一类迭代前期偏向选择随机变异策略, 迭代后期偏向选择全局最优变异策略(式(10)). 这样前期保持了种群的多样性, 避免局部最优, 后期既加速收敛速度, 也有利于局部精细搜索, 寻找更佳的图像分割阈值组合.其中,G表示当前的迭代次数,Gmax表示总的迭代次数.F为缩放因子, F较大时能产生较大的扰动, 从而有利于保持种群的多样性, 在图像阈值搜索中更全面, 避免收敛到局部最优值.F较小, 扰动较小, 缩放因子能起到局部精细化搜索的作用. 且文献[19]通过对差分进化算法缩放因子的不同取值策略研究得出开口向上抛物线策略略优于指数策略, 指数策略优于惯性(线性)策略, 而惯性策略优于开口向下策略. 故本文缩放因子采用开口向上抛物线策略, 具体见下式:Fmin为最小的缩放因子,Fmax为最大的缩放因子.2) 交叉概率CR的选择. 较大的CR可以增大交叉概率, 加速收敛, 较小的CR有利于保留最优个体,增强算法鲁棒性. 因此本文采用下式调整CR:其中,CRmax为最大的交叉系数,CRmin为最小的交叉系数.3) 新增扰动策略. 对交叉后产生的新种群, 按照适应值大小重新排序, 对适应值最低的两个个体采取抛弃策略, 从种群中剔除, 种群同时重新随进生成新的两个个体进入下一次迭代中.1.3 改进算法的流程① 初始化种群, 即随机产生2*N个个体.② 依据每个个体的适应度大小, 将种群按中值分为两个子种群, 每个种群大小为N.③ 适应度较高的子种群采用式(10)的变异策略,另一适应度较低的种群采用式(9)变异策略.④ 在步骤③的基础上两个子群的个体分别进行交叉操作, 交叉概率CR依据式(12)选取.⑤ 选择. 交叉产生的个体和初始个体中选择保留较优的个体进入下一步.⑥ 判断是否满足算法终止条件. 若满足, 算法结束, 否则进入步骤⑦.⑦ 两个子群在步骤⑤产生的个体集中在一起再次依据其适应度大小排序, 抛弃适应度最小的2个个体, 随机生成新的2个个体. 返回步骤②, 算法进入下一次迭代中. 为了验证本文算法对图像多阈值分割的有效性和运行速度上的优越性, 文章选取了Lenna图、Camera图和Baboon图(图1)作为实验对象进行图像多阈值分割, 并与文献[17]中BDE算法作比较. 实验是在3.30GHz CPU、4G内存的PC机和MATLAB 2012a 环境中进行.依文献[17]所述, BDE算法参数设置如下: 缩放因子F和交叉系数CR按Beta分布自适应选取, 初始种群个体数80, 最大迭代次数40.文献[20]对DE算法的参数展开了详细的数值分析, 指出了DE算法性能对参数敏感的问题, 这些参数不仅与具体问题相关, 而且它们之间也相互影响. 该文献通过大量实验推荐F初始值为0.6, 交叉系数取值介于0.3～0.9之间. 因此, 本文参数设置如下:Fmin=CRmin=0.3,Fmax=CRmax=0.9. 这样依据式(11),缩放因子F的取值在0.6附近由增递减. 依据式(12),交叉系数CR介于0.3～0.9. 同时经过多次实验初始种群个体数设置为20, 最大迭代次数20.2.1 图像分割结果比较每种算法针对不同的图像分别运行10次, 取10次运行结果的平均值作为图像最终分割的结果.以双阈值、三阈值和四阈值分割为例, 从图2、图3、图4、图5、图6和图7的分割效果看, 不同的算法分割效果几乎一样, 并无明显的不同. 从时间性能比较, 见表1、表2和表3.由表1、表2和表3可知, 所有的分割算法都能取得相似的分割结果, 分割的阈值相近. 但不同的算法分割时间却相差较大. 文献[17]和本文算法对比可知,本文算法的耗时要远远少于文献[17]的算法. 而且文献[17]在双阈值图像分割和三阈值图像分割的运行时间对比, 三阈值的图像分割要比双阈值图像分割的耗时明显多一些. 但本文算法中双阈值、三阈值和四阈值图像分割时间对比可知, 本文算法随着阈值的增加,耗时几乎不变, 这说明本文算法更稳定.本文提出的基于改进的差分进化算法能够充分利用差分进化的特点, 较好的解决了图像多阈值选取过程中计算量大、耗时长的缺点, 提高了图像分割速度,有利于图像的后续处理, 适应于实时性要求高的场合.但本文只考虑了无噪声灰度图像的分割, 因此, 对于彩色图像和含噪声图像的分割是作者今后的研究方向.1 Otsu N. A Threshold selection method from gray level histogram. IEEE Trans. on System Manand Cybernetics, 1979, 9(1): 62–66.2 Pun T. A new method for grey-level picture thresholding using the entropy of the histogram. Signal Processing, 1980, 2(3): 223–237.3 Kapur JN, Sahoop K, Wong AKC. A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram. Computer Vision,Graphics and Image Processing, 1985, 29(3): 273–285.4 Kittler J, Illingworth J. Minimum error thresholding. Pattern Recognition, 1986, 19(1): 41–47.5 Tang KZ, Yuan XJ, Sun TK, et al. An improved scheme for minimum cross entropy threshold selection based on genetic algorithm. Knowledge-Based Systems, 2011, 24(8): 1131– 38.6 杨震伦.闵华清.罗荣华.基于改进量子粒子群优化的多阈值图像分割算法.华南理工大学学报(自然科学版),2015,(5).7 陈恺,陈芳,戴敏,张志胜,史金飞.基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割.光学精密工程,2014,(2).8 陈恺,戴敏,张志胜,陈平,史金飞.基于反向萤火虫算法的多阈值缺陷图像分割.东南大学学报(英文版),2014,(4).9 崔丽群,宋晓,李鸿绪,张明杰.基于改进鱼群算法的多阈值图像分割.计算机科学,2014,(8).10 尹雨山.王李进.尹义龙.王冰清.赵文婷.徐云龙.回溯搜索优化算法辅助的多阈值图像分割.智能系统学报,2015,(1).11 Storn R, Price K．Differential evolutiona simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Joumal of Global Optimization, 1997, 11(4): 341–359．12 邱晓红,江阳,李渤.分形变异因子修正的差分进化算法.模式识别与人工智能,2015,(2):132–138.13 康忠健,訾淑伟.基于差分进化算法的油田区域配电网无功优化技术的研究.电工技术学报,2014,28(6):226–231.14 董丽丽,黄贲,介军.云计算中基于差分进化算法的任务调度研究.计算机工程与应用,2014,(5):90–95.15 Chen N, Chen WN, Zhang J. Fast detection of human using differential evolution. Signal Processing, 2015, 110(2): 155–16316 Niu Q, Li K, Irwin GW. Differential evolution combined with clonal selection for dynamic economic dispatch. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2015, 27(3): 325–35017 Ayala HVH, dos Santos FM, Mariani VC, Coelho LdS. Image thresholding segmentation based on a novel beta differentialevolution approach. Expert Systems with Applications, 2015, (42): 2136–2142.18 高岳林,刘军民.差分进化算法的参数研究.黑龙江大学自然科学学报,2009,26(1):81–85.19 姜立强,郭铮,刘光斌.仪表、自动化与先进集成技术大会, 2007.20 Gamperle R, Muller S, Koumoutsakos P. A parameter study for differential evolution. Wseas Int Conf on Advances in Intelligent Systems, Fuzzy Systems, Evolutionary Computation. Interlaken, Switzerland. 2002. 293–298.。

基于一种改进最小误差算法的BGA图像分割

基于一种改进最小误差算法的BGA图像分割
贾轶群
【期刊名称】《机械工程与自动化》
【年(卷),期】2010(000)006
【摘要】利用最小误差算法对图像分割前,首先要假设图像的灰度直方图呈高斯分布,而现实中图像灰度直方图并不完全符合高斯分布,这样在利用最小误差法对图像进行分割时就会造成一定误差.利用最大投影原理以高斯函数集作为基函数集,通过正交投影分解法确定高斯函数的参数,实现对BGA直方图的重构.重构后,应用最小误差算法对BGA图像进行了分割.实验表明该方法在分割BGA图像的空洞缺陷上是有效的.
【总页数】3页(P4-6)
【作者】贾轶群
【作者单位】中北大学,电子测试技术国家重点实验室,山西,太原,030051
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于改进形态维的尺度距离误差图像分割算法 [J], 宿丁;张启衡;谢盛华
2.基于最小误差算法的BGA图像分割 [J], 贾轶群
3.基于最小交叉熵的改进PCNN杨梅图像分割算法 [J], 徐黎明;吕继东
4.正交频分复用系统一种基于线性最小均方误差信道估计的改进算法 [J], 杨前战;杨明武;许如峰
5.基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法 [J], 李东兴;张起;高倩倩;吴秀东;蔡亚南
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阈值协整参数的完全修正最小二乘估计的小样本性质

阈值协整参数的完全修正最小二乘估计的小样本性质
刘汉中
【期刊名称】《预测》
【年(卷),期】2010(029)006
【摘要】本文应用FM-OLS来估计阈值协整参数,并利用Monte-Carlo模拟详细研究了其小样本性质,结果表明FM-OLS法能修正OLS估计的小样本偏差,且数据过程的持久性(均值回复速度)、随机干扰项与解释变量的相关程度以及样本容量是影响FM-OLS小样本性质的主要因素.模拟结果还表明不论是阈值协整还是线性协整,FM-OLS都比OLS估计具有明显优势,因此在宏观经济协整分析中,利用FM-OLS法能获得较准确的参数估计,同时还可以利用标准分布对协整参数进行Wald 检验.
【总页数】5页(P71-75)
【作者】刘汉中
【作者单位】湖南商学院经济与贸易学院,湖南长沙410205
【正文语种】中文
【中图分类】F224.0
【相关文献】
1.完全样本下威布尔分布参数的加权最小二乘估计 [J], 李春萍;
2.协整平滑转移回归中的线性检验——基于完全修正最小二乘法的扩展 [J], 欧阳志刚
3.非线性半参数模型最小二乘核估计参数分量的统计性质 [J], 张松林;张昆;王新洲
4.带限制线性混合模型中参数估计的小样本性质 [J], 李再兴;丁胜
5.阈值协整参数的修正估计法小样本性质的比较 [J], 刘汉中;李陈华
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改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法

改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法
张金矿;吴一全
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2010(026)004
【摘要】现有的最小类内绝对差阈值分割方法分割结果不够准确及计算效率过低,为此,本文提出了基于递推混沌粒子群的改进最小类内绝对差阈值分割方法.首先引入了灰度级梯度直方图以提高分割准确性,然后简化了阈值选取公式并推出了相应的递推算法,最后利用基于改进的Tent混沌粒子群算法寻找最优阈值,提出了以递推方式计算适应度,大大减少了重复计算.实验结果表明:与基于灰度级平均灰度级最小绝对差穷举算法相比,本文方法剔除了边缘点和噪声点的影响,选取的阈值更为准确,同时,利用群体智能优化搜索过程,运算时间降低了两个数量级;与基于灰度级梯度最大类间方差及Logistic混沌粒子群递推算法相比,本文方法基于改进的Tent混沌映射,遍历性更高,因此收敛性更好.
【总页数】6页(P552-557)
【作者】张金矿;吴一全
【作者单位】南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京,210016;南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于最小类内差和最大类间差的图像分割算法研究 [J], 吴昊;汪荣贵;方帅;杨万挺
2.基于LWT和递归最小类内绝对差的红外小目标检测 [J], 纪守新;吴一全
3.基于最小类内方差的快速阈值分割算法 [J], 孙光灵;周庆松;方传刚
4.非线性最小残差绝对值和最小平差的遗传算法 [J], 陈伟;王新洲
5.基于最小类内绝对差和最大差的图像阈值分割 [J], 吴一全;潘喆
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基于改进最小噪声分离变换的异常检测算法

基于改进最小噪声分离变换的异常检测算法王坤;屈惠明【摘要】In order to reduce the influence of noise on the detection results of hyperspectral anomaly detection and improve the rate of anomaly detection ,a new anomaly detection process based on improved minimum noise fraction ( MNF) transformation was proposed .Firstly, to improve the traditional MNF transform , the weighted neighborhood averaging method was used to estimate the noise matrix ,a specific weight was given to each pixel of the neighbor matrix for increasing the portion of background pixels and suppressing the noise pixels in the sample matrix .It was an effective way to extract noise information by calculating thedifference .Secondly , improved MNF transform was used to reduce the dimension of hyperspectral image data and to separate the noise from signals effectively .Finally, anomaly detection algorithm was implemented on low-dimensional denoised data .After actual test of AVIRIS data , the results show that the improved algorithm has better effect of reducing the dimension and separating the noise , and the rate of anomaly detection is improved significantly.%为了降低噪声对高光谱异常检测结果的影响以及提高异常检测率，提出了一种基于改进最小噪声分离（ MNF）变换的新型高光谱异常检测算法。