在智能输电线路综合监测系统中，基于航拍获得的视频图像进行故障的自动检测，具有安全可靠、不受地域影响、成本低以及高效快捷的优势。输电线路上悬挂的异物不仅影响线路的正常供电，还会危及电力线下的行人与车辆安全，严重时会造成 片区大面积停电。本文提出一种基于视觉显著性分析的输电线路异物检测方法，通过分析直升机巡检过程拍摄到的图片，在事先检测到的输电线路兴趣区域内根据人眼感知特性来计算视觉显著图，然后通过视觉显著度对颜色、形状或空间分布等特性对异物区域实现统一定位。该方法可及时地对输电线路上的异物进行自动识别，从而降低工作强度和提高工作效率。

众所周知，没有足够的关于神经模糊分类器的 Matlab 程序。 一般使用ANFIS作为分类器。 ANFIS 是一个函数逼近程序。 但是，使用 ANFIS 进行分类是不利的。 例如，有3个类别，分别标记为1、2和3。ANFIS输出不是整数。 出于这个原因，ANFIS 输出被四舍五入，并确定了类标签。 但是，有时，ANFIS 可以给出 0 或 4 个类别标签。 不接受这些情况。 因此，ANFIS 不适用于分类问题。 在这项研究中，我准备了不同的自适应神经模糊分类器。 在下面给出的所有程序中，我使用 k-means 算法来初始化模糊规则。 出于这个原因，用户应该给出每个类的簇数。 此外，高斯隶属函数仅用于模糊集描述，因为其简单的导数表达式第一个是 scg_nfclass.m。 该分类器基于 Jang 的神经模糊分类器 [1]。 区别在于规则权重和参数优化。 规则权重根据规则样本的数量进行调整。

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算法采用斜帐篷混沌映射函数初始化种群"在每次迭代中为每个个体分别产生满足正态分布!柯西分布的杂交概率和满足正态分布的缩放因子"并且记录成功变异个体的杂交概率和缩放因子"引入统计杂交概率"采用两种策略自适应地更新杂交概率。

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