一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

面向多最优解组合优化问题的决策求解算法

针对具有固定物品总和、多最优解特征的组合优化问题,以固定总和实数子集问题和购买鸡翅问题为例,给出了这类多最优解组合优化问题的形式化表示。在分析枚举等经典算法基础上,提出了基于整数状态表示和实数状态表示的0-1决策递归搜索多最优解动态规划算法。针对该算法在最优解数量较大时,时间复杂度趋向O(mⁿ)的问题,提出了基于相同决策路径合并和基于0-x决策的两种改进算法。实验中两种改进算法的计算时间基本符合与O(nb+nm)的正比关系,表明对于这类多最优解组合优化问题具有良好的求解性能。     

一种高效的不协调决策表约简算法

目前,不协调决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简算法复杂度较高,不适合处理大数据集。在分析已有算法基础上,分析了基于相对可区分度的属性重要性度量的性质,解决了正域度量属性重要性的缺陷。针对不协调决策表,给出了多种简化协调决策表的定义,从而大大缩减了约简的实例数。以相对可区分度为启发函数构造了一种高效完备的不协调决策表约简算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法解决了现有算法在复杂度和属性重要性度量上的缺陷,适合处理不协调的大数据集。     

级联SINS/GPS系统的相关卡尔曼滤波

针对级联式 SINS/ GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题 ,提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法 ,并由此得到了一个顾及噪声相关性的卡尔曼滤波新算法。通过对一套 SINS/ GPS数据的计算 ,证明了新算法是成功的     

基于ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法

针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱,以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题,提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法。算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心,使用ReliefF算法度量数据各维特征权重,分析了各维特征对聚类的不同影响,减弱冗余特征对聚类的干扰,增强有效特征对聚类的贡献,对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的对比实验结果表明,此算法具有很好的综合性能。     

稀疏孔径条件下微动目标特征提取与成像算法

针对窄带雷达稀疏孔径条件下,目标微多普勒信号无法使用传统方法进行参数化表征和提取的问题,提出一种方位向稀疏孔径条件下微动目标特征提取与成像的新方法。通过详细分析微动目标雷达回波特性,并根据目标回波特征构造微多普勒信号原子集,在此基础上,使用正交匹配追踪算法实现微动目标的特征提取与成像。仿真实验表明该方法能够在稀疏孔径条件下有效提取目标微动特征并实现目标成像。     

基于相关熵的MACH滤波器

最大平均相关高度(MACH:Maximum Average Correlation Height)滤波器是一种重要的基于相关的模式识别方法。滤波器由训练数据线性构造而成,具有良好的畸变容忍能力,在线性高斯噪声条件下具有理论最优性。为将算法适用于广泛的非线性、非高斯情形,本文引入一种新的度量函数相关熵,可隐性地将输入数据通过非线性变换映射到特征空间;并在新的空间中提出了基于相关熵的MACH滤波器构造方法。最后将此方法应用于合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像目标分类进行了实验,在接收机工作性能曲线和峰值旁瓣比的比对中,本文算法的性能均有所提升。     

一种模糊自适应INS/GPS组合导航方法

提出了一种基于模糊逻辑的自适应卡尔曼滤波新算法,即基于滤波数据残差构造一种模糊算法,以自适应控制卡尔曼滤波器的增益系数。从而可以消除异常的测量数据带来的影响,使滤波器的残差始终保持零均值,且使估计误差的协方差阵收敛,最终实现最优估计。通过对INS/GPS组合导航系统的计算机仿真结果表明,该算法具有比常规卡尔曼滤波算法更高的导航精度。     

基于编队结构特征的海面舰船目标关联方法

为综合利用星载光学成像、星载电子侦察数据对海面舰船编队进行监测,提出了一种基于舰船编队结构特征的二次匹配目标关联算法,通过构造加权二分图进行最优匹配求解。仿真结果表明,该方法在目标定位精度差别较大、目标存在漏检测等情况下相比传统关联算法的匹配正确率有较大提高,证明了算法的有效性。     

在线构造Toeplitz矩阵对相干信号DOA估计

针对相干信号源的DOA估计问题,提出了一种基于最大特征矢量在线构造Toeplitz矩阵解相干的方法。通过接收到的数据,实时构造基于最大特征矢量的Toeplitz矩阵来估计相干源的DOA,它无需估计数据的协方差,计算量小,不损失阵列孔径。相比常规的解相干算法,在小快拍和低信噪比情况下,具有更好的估计性能,理论分析和仿真结果验证了该方法的有效性。     

尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。     

人脸特征定位在油库安全监控中的应用研究

人脸特征定位是人脸检测与识别中的重点与难点,也是研究的热点;而油库安全是油库各项工作的首位,是油库建设和发展的“生命线”,通过人脸检测进行个人身份识别是消除人为不安全因素,保证油库安全的有效措施。在此背景下提出了一种基于人脸图像的对人脸特征进行定位以及提取轮廓的方法,这种方法可以提高人脸特征检测的效率。并把这种方法应用到油库安全监控中,提出了系统的原理与设计,来达到保障油库安全的目的。     

无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于目标特征的光学遥感图像舰船检测方法

针对在大场景、高分辨率的光学遥感图像舰船目标检测中,传统的阈值检测方法效果不佳,而恒虚警法计算量大的缺点,研究一种根据检测舰船目标的特征,对每个可能的目标区域,快速计算检测阈值的方法。同时,研究基于RNN网络及信噪比的特征选择方法,对目标的特征进行优选并对候选目标进行鉴别。实验结果表明,采用本文方法进行舰船目标检测能获得较好的检测结果.     

2(1/2)谱在直升机声信号特征提取中的应用

介绍了四阶累积量对角切片的一种定义,分析了其傅里叶变换(212谱)在提取三次相位耦合特征方面的良好性能及其估计方法;将其应用于具有三次相位耦合的直升机声信号特征提取。仿真结果表明,利用该方法能够分析信号的三次相位耦合信息,且具有计算方法简单、运算速度快及良好的抑制高斯噪声的优点。实际的数据处理结果验证了该方法的有效性。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

复杂场景下基于自适应多特征融合的跟踪算法

在复杂的场景下,单特征对目标描述不够充分,很难稳健地跟踪目标,针对这个问题,提出了一个基于自适应多特征融合的粒子滤波跟踪算法。该算法采用灰度和边缘特征表示目标,从目标观测似然模型构建的角度融合两种特征,利用粒子似然分布的香农熵动态地评价特征的可靠性,进而确定特征融合权重,以提高算法对场景的适应能力;同时,改进了线性加权的模型更新策略,通过对加权系数的在线调整来抑制模型漂移。实验表明,本文算法可以实现部分遮挡和背景干扰等复杂场景下的跟踪。