一种基于组合降维的图像识别方法

为克服图像识别中传统方法需要进行高维矩阵奇异值分解的困难,提出了先局部降维再总体降维的组合变换方法.ORL人脸图像数据库的实验表明,这一方法不仅减少了运算量,而且能较好地解决人脸这样一类复杂的图像识别问题;总体来说优于传统的基于KL变换的识别方法.     

基于直线特征的图像－模型匹配算法

提出了一种新的基于直线特征的图像与模型匹配方法。该方法选择那些可以描述目标边界的直线建立模型。识别时 ,分层次地综合使用直线的多种特性 ,从而提高了效率 ,减少了误匹配的可能性。文中给出了用仿真图像和真实图像所做的实验结果。该算法可以用于目标识别、变化检测和视觉导航等多个领域     

基于热物理仿真分析的红外点目标特征提取与识别

根据弹道中段空间目标和诱饵的表面温度分布规律，从热物理的角度分析了目标和诱饵的红外光谱辐射特性，指出了弹道中段目标和诱饵红外辐射特性的本质差别，并据此提出了红外目标识别中的特征基函数，用特征基函数构造红外点目标识别的四维特征矢量。仿真实验表明，这一特征矢量用于红外点目标识别非常成功。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。     

基于小波变换的直升机声目标识别

综述了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标识别当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果。结果表明,利用信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

关系抽取中远监督错误标注消除

目前远监督方法被广泛应用于关系抽取任务。然而,远监督方法中存在大量错误标注现象,给远监督方法的学习效果带来了很大的影响。提出利用语义Jaccard度量关系短语与依存词间语义相似性的错误标注消除方法。消除错误标注后的训练数据用于训练模型,完成关系抽取。实验结果表明:该方法可以有效消除错误标注,提高关系抽取的性能。     

大面积建筑防排烟性能化设计

建立了一个理想的商场模型,根据相关条件,首先说明防排烟原理,结合规范对防烟分区合理划分,选择合适的排烟方式,即自然排烟与机械排烟结合。通过对排烟量、烟气温度的计算,设计合理的蓄烟拱高度、宽度,自然排烟口的面积等。同时对排烟风机的设置要求、排烟口的设置位置,提出了合理化的建议。     

基于PCA特征的快速SAR图像目标识别方法

目标识别是SAR图像解译的重要一环,受到广泛的关注,而实时性又是评估目标识别系统性能的主要指标之一.从实时的角度出发,提出了一种快速的SAR目标识别方法.该方法采用基于Hebb学习规则的主分量分析(PCA)进行特征提取,使用多层感知器神经网络(MLP NN)进行目标分类.实验结果表明,在维持较好识别性能的前提下,该方法具有内存需求少、运行速度快的特点,能用于实时处理.