基于类间最大方差法的铁谱磨粒彩色图像自动分割

在磨粒图像RGB彩色空间,选择其3个正交彩色特征,应用类间最大方差法对其分割,依据F isher判别函数选择其最佳特征与最佳阈值,实现了磨粒彩色图像的分割。大量磨粒图像分割实践证明,该分割方法具有分割精度较高、计算速度快、自适应性强等特点,是铁谱磨粒彩色图像自动分割较理想方法之一。     

基于粗糙集和神经网络的联合模式识别系统

提出了一种划分属性离散区间的新方法.针对这种划分,提出一种约简和去噪的方法.随后,建立了粗糙集和LVQ神经网络的联合模式识别系统.最后,比较了用该系统和仅用神经网络进行识别的效果,证明了该方法的有效性.     

综合目标识别的输入信息源研究

利用多源信息进行综合目标识别能提高识别的准确性和及时性,为了解决综合目标识别中输入信息源的运用问题,通过分析各种输入信息源的特点,根据这些特点分别采用了针对性的技术手段转化和处理,为最后的识别决策提供了有效的信息,对进一步深入研究综合目标识别具有参考价值。     

基于RCS序列的空间目标分类识别方法

结合三轴稳定卫星、自旋稳定卫星、翻滚目标和空间碎片的运动特征,依据强散射中心理论分别建立这四类空间目标的电磁散射模型,通过计算机仿真得到其RCS序列仿真值.针对这四类空间目标的RCS序列特点,提出了一种三轴稳定卫星与空间碎片的判别方法和利用RCS的周期性对空间目标分类识别算法,计算机仿真实验验证了算法的有效性.     

基于D-S证据理论的机载雷达模糊识别方法

针对机载雷达信号的复杂性和模糊性等特点,提出一种D-S(登普斯特-谢弗)证据理论和模糊理论组合应用的方法用于对机载雷达的识别。通过对信号的积累和对信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了机载雷达信号的不确定性问题以及如何利用信号在时间上的冗余信息问题,提高了信号的正确识别率。仿真实验和正确识别率的统计结果验证了这种方法十分有效。     

基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法

通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列图像目标识别方法,在分析权值选择特点的基础上,根据特征信息的置信指派组合有效权值,并且给出了基于加权DSmT融合规则的序列图像目标识别的流程,仿真结果表明,该方法提高了序列图像目标识别的准确性.     

分布式BGP协议体系结构

随着Internet规模的扩展和连接密度的增加,作为域间路由标准的BGP协议面临严峻挑战。集群路由器的出现,其分布式的计算资源、存储资源以及体系结构上的高度可扩展,有利于解决BGP协议面临的这些问题。在分析BGP协议体系结构无法适应集群路由器分布式特点的基础上,通过对BGP协议功能的解耦合,提出一种新的、分布式的BGP协议体系结构。与传统方式相比,分布式BGP体系结构能够充分利用集群路由器的分布式的计算资源和存储资源,在协议可靠性、管理维护成本、协议多维可扩展性和简化BGP网络设计等方面具有极大优势。     

A novel facial emotion recognition scheme based on graph mining

Recent years have seen an explosion in graph data from a variety of scientific, social and technological fields. From these fields, emotion recognition is an interesting research area because it finds many applications in real life such as in effective social robotics to increase the interactivity of the robot with human, driver safety during driving, pain monitoring during surgery etc. A novel facial emotion recognition based on graph mining has been proposed in this paper to make a paradigm shift in the way of representing the face region, where the face region is represented as a graph of nodes and edges and the gSpan frequent sub-graphs mining algorithm is used to find the frequent sub-structures in the graph database of each emotion. To reduce the number of generated sub-graphs, overlap ratio metric is utilized for this purpose. After encoding the final selected sub-graphs, binary classification is then applied to classify the emotion of the queried input facial image using six levels of classification. Binary cat swarm intelligence is applied within each level of classification to select proper sub-graphs that give the highest accuracy in that level. Different experiments have been conducted using Surrey Audio-Visual Expressed Emotion (SAVEE) database and the final system accuracy was 90.00%. The results show significant accuracy improvements (about 2%) by the proposed system in comparison to current published works in SAVEE database.     

目标识别的D-S融合算法

从防空角度出发,详细地阐明了D-S理论中关于多传感器数据融合的原理和目标识别的方法,同时结合应用实例给出了详细和可行的算法.