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.     

美军作战理论创新的六大特征

自20世纪90年代以来,美军不断加强其作战理论创新,各种新的作战思想和理论层出不穷。本文结合近年来美军新作战理论的开发过程,从观念突破、理论支撑、设计理念、生成方式、“物化”成果、创新人才六个方面,对美军作战理论创新的主要特征进行了初步探讨。     

二语熟练度及语言使用特征对双语者抑制控制能力的影响

本文考察双语者二语熟练程度及不同语言使用特征对其抑制控制能力影响的差异。根据二语的熟练程度将被试分为熟练双语者组和不熟练双语者组,在熟练组和不熟练组中根据不同的语言使用特征划分为以口语为主和以阅读为主的两个被试组。所有被试都参与Stroop任务、Simon任务和Flanker任务。结果发现:熟练度高的双语者在三种任务中均表现出了优势反应。说明二语熟练程度对双语者的抑制控制能力有着促进作用;在不同语言使用特征组中,两组被试在simon任务与stroop任务中表现无显著差异,但表现出明显的CA效应。表明二语熟练度影响双语者的抑制控制能力;语言使用特征的不同对双语者的抑制控制能力无显著影响。     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

自由旋涡气动窗口非对称喷管的设计

对于高能激光器来说 ,晶体材料输出窗口因吸收致热而无法正常工作。自由旋涡气动窗口利用超音速自由旋涡来密封低压的激光腔。本文提出了确定气动窗口所需自由旋涡气动特性的过程 ,讨论了特征线方法在非对称超音速喷管设计中的应用 ,该喷管被用来产生自由旋涡流动。     

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。     

高超音速流场的隐式TVD格式并行计算

本文采用区域分割技术和拼接网格的并行策略，发展了一个适合于分布式存贮多机系统的ＴＶＤ隐式有限体积并行算法；并在ＰＶＭ并行环境下，对三维高超音速绕流流场实现了多机并行计算，通过负载平衡等方法得到了较高的加速比（在二处理机系统上加速比为１∶８４，在四处理机系统上为３∶４４）。     

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。     

基于多特征模糊融合的疲劳状态判决

在基于视觉的疲劳驾驶识别过程中,使用单个特征进行疲劳驾驶判断,常常会受到非普遍适用性、噪声等因素的影响,从而导致识别率降低。为了解决眼部特征参数或者是嘴巴特征参数单个特征识别率低甚至特使环境无法识别的问题,提出一种基于多特征融合的判决方法,利用了各种特征之间的优势互补,可以降低噪声和类内类间差异的影响,从而提高系统的性能,并且能增强适用性。最后通过实验结果证明,使用眼部和嘴巴特征融合的方法比单一的判决方法准确率更高。