结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

Sensor placement in active multistatic sonar networks

The idea of deploying noncollocated sources and receivers in multistatic sonar networks (MSNs) has emerged as a promising area of opportunity in sonar systems. This article is one of the first to address point coverage problems in MSNs, where a number of points of interest have to be monitored in order to protect them from hostile underwater assets. We consider discrete “definite range” sensors as well as various diffuse sensor models. We make several new contributions. By showing that the convex hull spanned by the targets is guaranteed to contain optimal sensor positions, we are able to limit the solution space. Under a definite range sensor model, we are able to exclude even more suboptimal solutions. We then formulate a nonlinear program and an integer nonlinear program to express the sensor placement problem. To address the nonconvex single‐source placement problem, we develop the Divide Best Sector (DiBS) algorithm, which quickly provides an optimal source position assuming fixed receivers. Starting with a basic implementation of DiBS, we show how incorporating advanced sector splitting methods and termination conditions further improve the algorithm. We also discuss two ways to use DiBS to find multiple source positions by placing sensors iteratively or simultaneously. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 287–304, 2017     

基于景象匹配与惯导信息的SAR平台定位方法

利用高度传感器提供高度信息,结合高精度异源图像匹配技术与惯导系统漂移修正方法实现了SAR平台定位。根据成像中间时刻SAR平台与SAR图像中心线上物点在水平面的投影共线的特性,在单帧图像中心线上均匀选取若干点与光学基准图进行高精度景象匹配,计算平台在水平面上投影位置,并利用高度信息确定其空间位置;再使用序列图像定位结果估计惯导系统漂移参数,对惯导系统输出的位置数据进行修正,实现高精度的SAR平台定位。对各误差因素的影响进行了分析,推导了精度估计公式。仿真和实际序列图像实验结果表明,方法正确可行,平台定位精度较高,具备一定工程实用价值。     

融合空间偏好和语义的个体活动识别方法

个体活动识别对用户画像、个性化推荐、异常行为检测、群体行为分析和基于活动的资源配置优化具有重要价值。提出了一种基于稀疏的社交媒体签到数据的个体活动语义识别方法,从签到数据中提取活动行为的时间周期性和趋势性特征,并采用空间偏好量化算法,从个体与群体活动的空间关联中提取群体和个体的空间访问偏好,使用自然语言嵌入工具BERT模型提取访问兴趣点的语义。时间特征、空间偏好特征和访问兴趣点名称语义特征共同构成表征群体、个体偏好的时空联合特征,通过极限梯度提升分类器对其进行分类,得到活动语义识别结果。在Foursquare数据集上的对比实验和消融实验中验证了所提活动语义识别模型可以有效提升活动语义识别的准确性。     

小学语文课外阅读中协同知识建构的特征研究

小学阶段是培养学生阅读兴趣的重要阶段,这一阶段应该以多种形式开展课外阅读以培养学生的阅读素养。知识建构在培养学生语言能力、审美、鉴赏、创造思维、文化传承与理解方面发挥着重要的作用,在小学语文课外阅读中有广泛的应用空间。研究以小学五年级所开展的课外阅读为例,对学生在课外阅读中协同知识建构过程进行了分析,发现课外阅读过程中的协同知识建构具有过程性、自发性、可持续发展性的特征,对培养学生的口语表达能力、审美能力、创作能力和人际交往能力有积极的作用。     

基于随机拟合的悬浮式深弹弹阵特征建模

通过分析悬浮式深弹发射后在空中的弹道特性,建立了深弹弹着点坐标的计算模型。采取蒙特卡洛方法,分别对舰艇六自由度状态下,单管和六联装火箭深弹的弹着点坐标进行了仿真计算,对弹着点的分布规律进行了研究,并得出弹着点的联合密度函数。结果表明,在发射参数存在正态扰动下,弹着点散布区域均呈椭圆形分布,弹着点坐标均仍服从正态分布。     

非相干背景光辐照二波耦合中的最佳匹配随机共振

针对非相干背景光辐照二波耦合中参数的最佳匹配设计问题,提出了一种基于随机共振理论的研究方法。首先,文章通过二波耦合过程进行物理机理分析和数值实验分析,证明了该问题在本质上可归结为一种随机共振现象。其次,从随机共振的角度,研究其中的最佳参数设计问题,给出了一种分布处理的最优参数设计流程。按照该方法,在给定增益要求的情况下,先根据信号光饱和与否来确定晶体长度,最后根据非相干光的比例对增益的影响来确定非相干光的比例。仿真实验表明,经过最佳参数设计后,信号的增益和输出信噪比上均有显著提高。     

微槽结构单点金刚石飞切加工的切削力建模

超精密单点金刚石飞刀切削技术是一种比较新颖的微槽类结构加工方式。在飞切过程中,切削力是切削过程中重要的物理量,对加工后的表面质量、刀具磨损等有着直接影响。提出了一种基于直角微切削理论的动态微槽类结构飞切的力学模型,基于微切削理论,得到了前、后刀面切削力的理论模型。根据飞切的几何运动特征,建立了飞切过程中剪切角的计算模型,并根据单圈飞切实验得到了飞切过程中剪切面的变化规律。为了验证模型的正确性,采用不同切削参数进行了多圈重叠飞切实验,对切削力进行了测量和分析。实验得到的切削力大小和变化规律与理论模型计算得到的基本一致,证明了该切削力模型的有效性。     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

基于相位估计的湍流降质图像盲复原

地基望远镜观测的空间目标图像受大气湍流的影响,其分辨率受到很大的限制。为了提高湍流降质图像的复原效果,提出一种改进的盲解卷积方法。首先,考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰,推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数;然后,根据傅里叶光学原理,利用波前相位表示点扩展函数,将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计;最后,通过参数化表示方式,将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。模拟实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。