预测偏差的LS-SVM预测控制

提出了一种基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制模型.首先介绍了最小二乘支持向量机预测模型,研究了基于预测偏差的控制算法,并给出了基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制结构.通过利用最小二乘支持向量机辨识被控系统模型,同时预测系统的未来输出,然后用预测偏差控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例中,针对同一系统与基于预测偏差的RBF网络预测控制进行对比分析,表明该模型对系统的预测结果有更好的控制作用,并具有一定的抗干扰能力,有效地提高了预测精度.     

利用最小二乘支持向量机求解潜艇内外磁场映射模型

为提高潜艇磁隐身能力,应对潜艇固定磁场进行实时监测,提出利用最小二乘支持向量机的潜艇内外磁场映射方法。结合内外映射法和最小二乘支持向量机原理,通过交叉验证优化模型参数,建立由内到外的潜艇磁场映射模型。以潜艇外部垂向固定磁场变化量为分析对象,仿真和实验结果均与标准值吻合良好。与径向基神经网络算法相比,该方法的泛化能力和推算精度有明显提高,且更符合工程实际,对闭环消磁技术的研究具有指导意义。     

空空导弹攻击区处理的拟合——插值法

用最小二乘拟合与插值相结合的方法对空空导弹的发射包线进行处理,降低了拟合阶次。数字仿真结果表明,该方法不但在平常发射条件下极大地提高了拟合的精度和速度,而且在一些传统方法几乎无法使用的异常情况下仍有较好的结果。     

KPLS-SVM在缺失飞参数据估计中的应用

飞行参数的缺失给飞行事故调查工作带来了很大困难.将核的偏最小二乘法与支持向量机耦合,建立基于状态匹配的飞行参数估计模型可以较好地解决缺失飞参数据的估计问题.首先将初始输入映射到高维特征空间,进而利用偏最小二乘法在特征空间中提取对缺失飞参数据影响较强的得分向量, 最后将提取的得分向量作为输入建立支持向量机模型.既克服了输入变量间的相关性问题, 又降低了支持向量机的输入维数.仿真也说明了使用该方法估计缺失飞行参数的可行性和有效性.     

武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

导弹武器系统研制费用估算方法

针对导弹武器系统研制费用相关数据样本量少,变量之间存在严重共线性等问题,提出了一种基于偏最小二乘法的研制费用估算模型。引入库克距离对原始数据进行识别,并剔除异常数据,采用灰色关联度分析法选取相关度高的自变量,提高模型准确性和稳定性。利用偏最小二乘法进行数据拟合,估算出导弹武器系统的研制费用。应用算例的计算结果表明,该方法建立的研制费用估算模型拟合度良好,计算误差在8%以内。     

基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法

由于卫星轨道测量数据中含有非线性误差,使用传统的最小二乘多项式拟合方法对其进行预处理必然会降低定轨精度.在半参数回归模型的基础上,应用小波阈值去噪算法估计并消除观测数据中存在的非线性误差,提出了基于小波去噪半参数回归模型的卫星轨道测量数据预处理方法,以提高数据预处理的精度.对某卫星USB跟踪数据应用该方法进行了仿真,仿真结果表明:该方法可以分离出观测数据中的白噪声和非线性误差,从而可以在观测数据中消除非线性误差的影响,提高数据预处理的精度.     

基于二进小波变换的MIP纹理映射在OpenGL中的应用

OpenGL中的纹理映射可以增加三维图形的真实性,而mipmapping多分辨率技术可以进一步增加真实性和减少内存占用,因此研究自动产生MIP纹理意义很大。通过采用二维二进小波的分解算法,在原纹理图像基础上可以得到各级低频的二进多分辨率的MIP纹理图像,从而自动产生不同细节的MIP纹理映射图像,而且与MIP映射技术要求相一致。最后通过实例验证了该方法的可行性并指出了不足之处。     

不均匀光照下的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法：首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA（version 2.0）1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。     

基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

均匀面积映射及其在均匀纹理映射中的应用

为形成一个具有更小拉伸的网格参数化映射,在三角形网格面片面积均匀分布的情况下,采用分两步走的均匀面积映射法。通过均质化参数域里的三角形面积,用均匀或不均匀方式有效地降低了采样稀疏问题的影响,避免了传统方法中矩阵奇异值的计算。对三角形网格,先进行均值协调参数化,然后通过一个凸组合让参数域更加均匀,得到一个拉伸较低、面积更加均匀的三角形分布,从而可以更好地取样且适合于纹理映射。通过实验和对比,可以证明在均匀纹理映射方面,均匀面积映射法比保角映射法和等积投影映射法都有明显的提高。     

单调光滑函数的保形插值算法

对于给定的单调数组,本文描述了一种保形二次插值样条函数。插值函数结构简单、计算方便。最后估计了插值函数的误差。     

野外复杂背景下轻武器射击目标的图像识别算法

针对野外复杂背景下轻武器射击目标图像的分析判别,首先采用一种彩色空间聚类分析和阈值分割相结合的混合算法,即基于S、I通道的目标图像两步分割算法,将目标区域从背景图像中分离出来.然后基于机器学习理论中的Boosting算法,利用区域的形状特征和纹理特征等组成一个强分类器,将目标区域从其他区域分离出来,同时判断出目标的类型.     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

坦克射击模拟器视景三维数学模型的建立

针对研制坦克射击模拟器的要求,利用三维图形技术,建立起了一套三维数学模型,并在该模型基础上提出一种快速纹理生成算法,克服了传统纹理映射方法耗时多的缺点,在微机上达到实时生成,从而能模拟坦克前进动态效果,使得模拟逼真度得以提高.     

基于表面电荷法的像管静电场计算

与传统的有限差分法和有限元法相比,表面电荷法可降低单元剖分难度并能处理开放边界,更适于计算静电透镜的静电场。针对轴对称及非轴对称两类结构,采用样条函数及奇异形状函数改进电极表面的电荷密度估计,讨论了二维及三维表面电荷法的实现。与具有解析解的单位圆盘进行比较,分析了表面电荷法的电位计算精度,并用于轴对称及非轴对称像管计算。结果表明：对轴对称系统,在文中给定步长下,二维及三维表面电荷法与有限差分法计算相对误差不超过10^-3,且二维方法精度整体高于三维方法,二维、三维表面电荷法对3种像面位置的计算结果与有限差分法结果相比,最大误差不超过0.6mm;对非轴对称系统,3种方案下轴外电子运行轨迹的差异明显,非对称因素所产生的干涉场影响是不可忽略的。     

基于相关度和注意力聚焦的图像内容检索

基于内容的检索中对图像和视频帧的处理是以色彩、形状和纹理等为基本特征,这些特征在图像背景比较单一的情况下容易获得。一旦图像背景为色彩和纹理均很复杂的图像时,图像中目标的颜色和形状等特征就很难获得。若将从计算机视觉中引出的相关度和注意力聚焦两个概念用于从复杂背景图像中定位和选取最有关的信息,则能够有效地检索到最匹配的图像。本文通过对相关度和注意力聚焦两个概念的讨论,介绍了计算机视觉对基于内容检索的作用,尤其是在可视示例查询ＱＶＥ（ＱｕｅｒｙｂｙＶｉｓｕａｌＥｘａｍｐｌｅ）的情况下从大图像数据库中检索图像的情况     

RDWT和NVF的自适应彩色图像水印算法

提出一种基于冗余小波(RDWT:Redundant Wavelet Transform)和噪声可见度函数(NVF:Noise Visibility Function)的彩色图像水印嵌入新算法,该算法利用主体图像的稳态广义Gaussian模型描述图像的局部特性,建立了水印信息的加权系数计算公式。在水印嵌入过程中先对主图像在YIQ空间的Y分量进行RDWT变换。同时利用NVF函数对经过加密变换的水印进行加权处理,然后利用奇异值分解将水印嵌入到变换域复杂纹理和边缘区域。实验结果表明该算法在保证水印不可见性的同时能很好地抵抗多种几何攻击和图像处理攻击,实现了水印鲁棒性、不可见性和容量的统一。     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。