基于灰度共生三角阵的炮膛图像分析

为解决炮膛疵病图像粗分类时缺少聚类和分类特征的问题，引入了灰度共生三角阵（Grey Level Co-occurrence Triangular Matrix，GLCTM）的方法。通过对炮膛样本图像GLCTM特征参量的计算与分析，确定了GLCTM的参数；根据特征参量的相关性分析结果，选择了其中7个作为炮膛图像的特征参量。样本图像的实验结果表明，炮膛图像的GLCTM特征参量取值与图像灰度的直观特点之间存在对应关系。     

一种传感器网络时空融合模型

针对多传感器间存在时空相关性和先验知识未知的情况,提出了一种基于核偏最小二乘最优加权的传感器网络时空融合模型。首先用核偏最小二乘法对每个传感器在不同时刻的测量值进行融合,然后将各个传感器同时刻的估计值进行空间最优融合,从而得到被测参量的最终融合估计。该模型还能排除那些取值远离样本点集合平均水平的奇异点。理论分析和融合实验表明,该模型能取得较高的融合精度,并能显著节省网络能量。