陈维斯
在 C++ 中实现 Chan-Vese 分割算法的代码，以及在 Matlab 中的简化版本。 PDF 包含我关于这个项目的报告。
注意：看起来 .pgm 测试文件是垃圾。 会解决这个...
我为 2009 年在亚利桑那大学教授 Jeff Rodriguez 的研究生课程 ECE 532，图像分析编写了这段代码和报告。
2022-05-19 21:17:49
789KB
1
先进的化学过程工程工具，如模型预测控制或软传感器解决方案，需要适当的过程模型。 这些模型的参数识别需要具有高信息量的输入输出数据。 当无法应用基于模型的优化实验设计技术时，从历史数据中提取信息片段也可以支持系统识别。 我们开发了一种面向目标的基于 Fisher 信息的时间序列分割算法，旨在从历史过程数据中选择信息片段。 所使用的标准自下而上算法广泛用于过程数据的离线分析。 不同的段可以支持参数集的识别。 因此，我们建议使用从序列获得的 Fisher 信息矩阵的特征向量之间的 Krzanowski 相似系数，而不是使用 D 或 E 最优性作为比较两个输入序列（相邻段）的信息内容的标准。 两个应用示例证明了所提出方法的效率。 该算法能够从历史过程数据中提取具有参数集特定信息内容的段。
它也在： L. Dobos, J. Abonyi, 基于时间序列分割的 Fisher 信息矩阵过程数据分析
2022-05-11 02:14:37
580KB
1