基于OTSU的分类算法研究
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•ELECTRONICS WORLD・探索与观察
最大类间方差算法（OTSU算法）是由大津展之在1979年提出来的。该方法是在判决分析的基础推导出来的，是一种自动的无参数无监督的阀值分割方法。本文基于属性筛选对OTSU进行了应用。属性筛选通过两种方式进行，一种是找与决策属性最相关的条件属性，一种是进行主成分分析（PCA）。本文对两种方式的OTSU进行了实验，并比较了分类精度。OTSU算法是基于一维灰度直方图的。假设数字图像的灰度级（G=1，2，……，L），处在灰度级i的所有像素个数用N表示，则有：。pi表示图像中灰度级i出现的概率，即pi=fi/N。将图像中的像素按灰度级用阀值t分割成两类CA和CB，即CA={1,2，……，t}，CB={t+1，t+2，……，L}。两类出现的概率分别为：和。各类灰度均值为：和。总的灰度均值为。类间方差为：。通过判定分析让内间方差达到最大，最终找到阀值t，以t来对图像灰度值进行分割。1 基于属性筛选的OTSU算法根据OTSU算法原理，可以将OTSU算法抽象为：寻找某个标准，将数据分成多类，使得某项指标最优。下面我们根据该抽象，对OTSU算法进行改进。表1 blood数据集结构属性名属性含义Recency最后一次献血到现在的月份数Frequency献血总次数Monetary献血总容量，以CC为单位Time第一次献血到现在的月份数Donation07年5月是否献血，1表示献，0表示不献1.1 基于最相关条件属性的OTSU算法算法的基本思想是对于一个普通数据集，根据数据的某一个属基于OTSU的分类算法研究湖北第二师范学院计算机学院 基础教育信息技术服务湖北省协同创新中心 湖北省教育云服务工程技术研究中心 晏 轲 陈 宇 刘利敏
图1 blood数据集的主成分分析• 57
•ELECTRONICS WORLD・探索与观察性，将数据集分成多类，使得各类间的类间方差达到最大。我们利用UCI中的blood数据集，该数据集描述如表1所示。其中Donation为决策属性。表2 blood数据集各属性的相关系数属性名与决策属性Donation的相关系数Recency-0.2799Frequency0.2186Monetary0.2186Time-0.0359首先，计算每个条件属性与决策属性的相关系数，找到其中最大者。对于blood数据集来说，相关系数最大的为Recency属性，如表2所示。然后根据Recency属性进行分类，以属性Recency为标准，使得类间方差最大，找到Recency的临界值为10。样本中Recency属性值小于等于10的归入会献血的一类，大于10的归入不会献血的一类，计算出分类准确度：60.4278%。1.2 基于主成分分析的OTSU算法算法的原理是对于一个普通数据集，根据主成分分析，将数据集分成多类，使得各类的类间长度方差达到最大。同样适用UCI中的blood数据集。首先进行主成分分析。通过实验可以取Recency和Frequency这两个属性作为主成分，其累计贡献率可达到90%。如图1所示。然后计算每个样本主成分X=[x1，x2]的矢量长度，其中长度可以定义为。最后，根据类间长度方差最大，找到长度阈值，根据该阈值进行分类。通过实验可以找到该长度阈值为5.3413，分类精度可以达到76.47%。2 总结本文基于OTSU算法，提出了两种应用方式。一种是找到与决策属性的相关系数最大的条件属性，然后基于该条件属性进行OTSU的计算。这种方式会忽略其它一些与决策属性的相关系数也比较大，但不是最大的条件属性。因此分类精度不高。另外一种是根据主成分分析的结果进行OTSU的过程。这种方法会包含所有的关键属性，提高了分类精度。项目支持：湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目（B类）“基于云计算平台的连接查询研究”(项目编号：B2014118）。对于全桥逆变器，为减小输出电流波形的总谐波畸变率(Total Harmonics Distortion，THD)，往往要求功率管具有较大的开关频率，但由此导致的开关损耗问题日益严重，降低了电路的效率，缩短了电力电子器件的使用寿命。传统的脉宽调制(Pulse Width Modulation，PWM)控制策略很难兼顾谐波失真和开关损耗，本文提出采用遗传算法寻求逆变器的最优控制策略，以达到降低谐波畸变率和减小逆变器的电力电子器件开关损耗的多目标优化目的。在中小功率场合，全桥逆变器以其体积小、成本低、易于控制等优势得到了广泛的应用，传统的全桥逆变器控制方式为PWM控制，即通过基准信号与三角载波相交截得到固定频率的功率开关管驱动信号。而PWM控制策略又分为单极性调制和双极性调制两种，对应的三角载波形式不同，驱动信号也不同，但其共有特征为全桥输出电压的基波为正弦信号，且功率管开关频率固定，这些控制策略虽然能够实现较小的电流国网江苏新沂市供电公司 陈 蕾基于遗传算法的单相逆变器开关序列优化策略研究THD，但由于功率开关管高频开关，会导致较大的开关损耗，使逆变器的效率降低。实际上，在某些开关模态，当电流通过功率开关管的反并联二极管进行续流时，驱动信号的施加对逆变器输出影响并不大，这就为非固定开关频率控制提供了可能，遗传算法能够通过训练达到优化的目标，当其应用于单相逆变器开关序列优化时，能够在保证THD较小的前提下减小功率开关管的开关损耗，本文则基于这种思路，分析单相逆变器的开关状态，在此基础上采用遗传算法对逆变器的开关序列进行优化，最后通过仿真和实验验证了理论分析。1 单相逆变器的开关状态单相全桥逆变电路如图1所示，电路的四个功率管S1、S2、S3和S4控制逆变器输出，当S1、S4导通时，逆变器的桥臂输出Us，当S2、S3导通时，逆变器的桥臂输出-Us。
图1 单相全桥逆变器
