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随着生产和工艺的进步，人们对产品的质量要求越来越高，基于机器视觉的在线
检测系统成为一种重要的质量控制手段。本文对应用于宽幅面、高精度的基于分布式
机器视觉的产品表面缺陷在线检测理论与算法进行了研究，并在此基础上以印刷品和
浮法玻璃的缺陷检测为例，完成了模式产品和非模式产品的缺陷在线检测系统。-With the progress of production and technology, people are increasingly demanding high quality p
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本文讨论了小波神经网络在机动多目标跟踪中的应用,多目标跟踪就是主体为了维持对多个目标(客体)当前状态的估计而对所接收的量测信息进行处理的过程。以非线性大规模并行分布式处理为特征的神经网络可以解决传统的目标跟踪方法的难以解决的计算量组合爆炸问题以及需要确定机动目标的数学模型的问题, 将小波分析原理与神经网络相融合,提出了基于小波神经网络的目标跟踪方法来提高系统的学习能力、表达能力以及机动多目标状态的估计精度。-This article discusses the application of wa
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神经网络是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
-The neural network is a model animal neural network behavioral characteristics of distributed parallel algorithm mathematical model of information processing. S
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混合高斯(Mixture of Gaussian, MOG) 背景建模算法和Codebook 背景建模算法被广泛应用于监控视频的运动目标检测问题, 但混合高斯的球体模型通常假设RGB 三个分量是独立的, Codebook 的圆柱体模型假设背景像素值在圆柱体内均匀分布且背景亮度值变化方向指向坐标原点, 这些假设使得模型对背景的描述能力下降. 本文提出了一种椭球体背景模型, 该模型克服了混合高斯球体模型和Codebook 圆柱体模型假设的局限性, 同时利用主成分分析(Principal compon
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为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象
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为保障安全与电力用户供电质量，基于并网逆变器的分布式发电(distributed generation DG)系统要求具备孤岛检测功能。针对被动式孤岛检测法检测盲区(non-detectionzone，NDZ)大、检测时间长以及主动式孤岛检测法影响分布式发电系统供电质量的缺点，提出了一种新的被动式孤岛检测方法。该方法利用小波变换从公共耦合点(point ofcommon coupling，PCC)处的电压信号及逆变器输出电流信号中提取特征量，再通过BP 神经网络进行模式识别来判断是否出现孤岛现象
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