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基于局部熵拟合与全局信息的改进活动轮廓模型

为解决活动轮廓模型在分割灰度不均匀的图像时存在的对初始轮廓位置敏感、参数选取繁琐及迭代次数多等问题，构建一种基于局部熵拟合能量与全局信息的改进活动轮廓模型。选取灰度图像的中心作为水平集初始轮廓的中心点，改变轮廓半径的大小以确定初始轮廓的位置。使用局部熵项来増强图像边缘处的响应，将局部熵图像拟合能量项与RSF模型共同构成局部能量项，并引入图像的全局信息来避免陷λ局部极小值。在此基础上修正正则项中的长度项，以提高图像分割的效率。在灰度不均匀的合成图像及真实医疗图像上的实验结果表明与CⅤ模型、RSF模型相比，该模型在进行图像分割时迭代次数较少，精度较髙。

基于LBF模型的斑点噪声图像分割_李云红1

引言最近几年，在计算机视觉领域中，活动轮廓模型这一方法逐渐成熟，由于其在图像分割方面的优越性，受到国内外学者的好评，并逐渐成为主流的图像分割方法活动轮廓模型可划

国央企创新负责人如何借助智能体技术推动内部技术成果转化？.docx

国央企创新负责人如何借助智能体技术推动内部技术成果转化？

演讲计时软件，会议计时软件

演讲计时软件，会议计时软件。目前只测试了win10。win7测试不通过。

【电力系统优化调度】计及源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度（Matlab代码实现）

内容概要：本文提出了一种针对含风电电力系统的低碳优化调度模型，充分考虑了电源侧（如风电出力波动）和负荷侧的双重不确定性，采用模型预测控制（MPC）方法实现滚动优化与实时反馈校正，有效提升了调度方案的鲁棒性与低碳性能。该模型结合现代优化算法与控制策略，构建了计及碳排放成本、机组组合、可再生能源消纳及系统安全约束的综合调度框架，能够在复杂不确定环境下实现电力系统经济、环保与可靠的协同运行； 适合人群：具备一定电力系统运行、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事新能源并网、低碳调度与智能电网相关领域的工程技术人员； 使用场景及目标：①研究高比例可再生能源接入背景下电力系统低碳调度的有效策略；②利用MPC框架应对源荷双侧不确定性，提升调度决策的动态适应能力；③支撑学术论文复现、科研课题开发或实际工程项目的仿真验证与优化分析； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解MPC的实现机制，重点关注不确定性建模、滚动时域优化与约束处理方法，通过调整参数和测试不同场景进行仿真验证，以掌握低碳调度模型的设计逻辑与工程应用要点。