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公开(公告)号：CN105654496B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201610010368.5
申请日：2016-01-08
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明涉及了一种基于人类视觉特性的图像仿生自适应模糊边缘检测方法，属于数字图像处理技术领域。本发明采用如下步骤实现：对操作图像进行全局亮度自适应增强，将原图像空间域转化为模糊域，对操作图像模糊域进行局部亮度自适应增强，对原图像模糊域进行逆变换，最后采用“Nakagowa”算子对处理后的图像边缘提取。本发明依据人眼视觉感知系统的全局和局部自适应调节特性对传统Pal算法模糊边缘检测进行优化保留了图像的低灰度值边界信息，简化了隶属度函数，具有更强的抗噪能力，能够有效地把边缘从复杂的背景中提取出来，针对不同种类的图像能够自适应地进行边缘检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105259754B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201510665952.X
申请日：2015-10-16
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于主动学习的板厚智能控制方法，属于智能控制技术领域，以神经网络可自学习的性能为理论依据，将动态神经网络与主动学习相结合，在线调整PID控制器参数，构建基于主动学习的发育模型，从而建立带钢厚度的智能控制系统，使板厚控制系统能够适时地进行自我调节，通过不断的训练动态神经网络优化板厚控制系统的控制性能。该方法为系统可在线调整控制参数提供了一种泛化能力强，适用范围广的数学模型；其次该方法将主动学习与动态神经网络相结合，通过主动学习采集网络训练样本，提高了网络自学习能力从而提高了系统的自适应能力，实现真正意义上的“智能”。
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公开(公告)号：CN105205533B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510628233.0
申请日：2015-09-29
Applicant: 华北理工大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及了具有脑认知机理的发育自动机及其学习方法，属于智能机器人技术领域。具有脑认知机理的发育自动机，包括内部状态集合，系统输出集合，内部操作行为集合，状态转移方程，奖赏信号，系统评价函数，系统动作选择概率，多巴胺响应差分信号。本发明提供的具有脑认知机理的发育自动机及其学习方法，以学习自动机为基础框架为系统自主发育过程提供了一种泛化能力强，适用范围广的数学模型；该方法将感觉运动系统与内在动机机制相结合，提高系统的自学习与自适应能力，实现真正意义上的智能。
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公开(公告)号：CN105259754A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510665952.X
申请日：2015-10-16
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于主动学习的板厚智能控制方法，属于智能控制技术领域，以神经网络可自学习的性能为理论依据，将动态神经网络与主动学习相结合，在线调整PID控制器参数，构建基于主动学习的发育模型，从而建立带钢厚度的智能控制系统，使板厚控制系统能够适时地进行自我调节，通过不断的训练动态神经网络优化板厚控制系统的控制性能。该方法为系统可在线调整控制参数提供了一种泛化能力强，适用范围广的数学模型；其次该方法将主动学习与动态神经网络相结合，通过主动学习采集网络训练样本，提高了网络自学习能力从而提高了系统的自适应能力，实现真正意义上的“智能”。
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公开(公告)号：CN105654496A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610010368.5
申请日：2016-01-08
Applicant: 华北理工大学
Abstract: 本发明涉及了一种基于人类视觉特性的图像仿生自适应模糊边缘检测方法，属于数字图像处理技术领域。本发明采用如下步骤实现：对操作图像进行全局亮度自适应增强，将原图像空间域转化为模糊域，对操作图像模糊域进行局部亮度自适应增强，对原图像模糊域进行逆变换，最后采用“Nakagowa”算子对处理后的图像边缘提取。本发明依据人眼视觉感知系统的全局和局部自适应调节特性对传统Pal算法模糊边缘检测进行优化保留了图像的低灰度值边界信息，简化了隶属度函数，具有更强的抗噪能力，能够有效地把边缘从复杂的背景中提取出来，针对不同种类的图像能够自适应地进行边缘检测。
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公开(公告)号：CN105205533A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510628233.0
申请日：2015-09-29
Applicant: 华北理工大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明涉及了具有脑认知机理的发育自动机及其学习方法，属于智能机器人技术领域。具有脑认知机理的发育自动机，包括内部状态集合，系统输出集合，内部操作行为集合，状态转移方程，奖赏信号，系统评价函数，系统动作选择概率，多巴胺响应差分信号。本发明提供的具有脑认知机理的发育自动机及其学习方法，以学习自动机为基础框架为系统自主发育过程提供了一种泛化能力强，适用范围广的数学模型；该方法将感觉运动系统与内在动机机制相结合，提高系统的自学习与自适应能力，实现真正意义上的智能。
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