一种基于改进地貌形状上下文的形状匹配方法

在基于地貌形状上下文的形状匹配方法中,计算地貌空间测地距离消耗时间较高,对应形状特征提取过程的效率较低.针对这一问题,本文提出了一种基于地貌模糊形状上下文的快速形状匹配方法.在形状特征提取过程中,通过引入最短路径算法对轮廓采样点间的测地距离进行快速计算.在此基础上结合对数极坐标模糊直方图构造地貌模糊形状上下文,其能够更好地描述轮廓点分布情况进而有效提升形状描述符的表达能力.考虑到轮廓点集顺序已知,进一步引入动态规划分析不同地貌空间下形状片段间的对应关系,以获取准确的形状匹配结果.通过对不同的数据集进行实验仿真分析,验证了本文方法能够有效地提升运算效率并取得较好形状检索精度.     

基于模糊形状上下文特征的形状识别算法

利用形状上下文特征进行形状匹配的过程中,各采样点被直接二值划分至不同的直方图栅格,致使特征表达不精确,进而导致匹配结果存在偏差.本文在对数极坐标系中引入模糊隶属度函数,利用采样点分布的模糊划分结果建立直方图,生成模糊形状上下文特征,从而更精确地描述形状信息.在极坐标系下对采样点集合进行分割,提出分割匹配的方法,减少不必要的特征匹配次数.在此基础上,利用循环移位匹配方法解决形状在不同角度姿态下利用形状上下文特征匹配的问题.通过对不同数据进行仿真分析,证明本文所提出的方法能有效实现形状识别和检索.     

基于L1范数的形状快速匹配算法

针对内距离形状上下文IDSC（inner-distance shape context）和轮廓点分布直方图CPDH（contours points distribution histogram）在形状相似性度量中直方图匹配耗时长,工程应用性不佳的问题,提出了一种用EMD-L1测量轮廓特征直方图的距离的方法。EMD-L1在原始EMD (earth mover’s distance)的基础上融合了L1范数,通过替换地面距离计算方法,减少了目标函数的变量,加快了直方图匹配的速度,能够快速实现形状匹配并保持较好的检索性能。对形状数据集进行仿真实验的结果证明,该方法能够有效地进行数据集的形状识别和检索,并且在MNIST数据集下的匹配速度优于其他算法。     

基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进.基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度.实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性.     

一种基于广义期望首达时间的形状距离学习算法

形状距离学习是形状匹配框架中引入的后处理步骤, 能够有效改善逐对计算得到的形状间距离.利用期望首达时间分析形状间相似度可能导致距离更新不准确, 针对这一问题提出了一种基于广义期望首达时间 (Generalized mean first-passage time, GMFPT) 的形状距离学习方法.将形状样本集合视作状态空间, 广义期望首达时间表示质点由一个状态转移至指定状态集合所需的平均时间步长, 本文将其视作更新后的形状间距离.通过引入广义期望首达时间, 形状距离学习方法能够有效地分析上下文相关的形状相似度, 显式地挖掘样本空间流形中的最短路径, 并消除冗余上下文形状信息的影响.将所提出的方法应用到不同形状数据集中进行仿真实验, 本文方法比其他方法能够得到更准确的形状检索结果.     

基于形状上下文的人脸匹配算法

提出一种基于形状上下文的人脸形状匹配算法。在形状匹配中,将2个目标进行相似度比较,得到2幅图的对数极坐标直方图的Cost值,计算相似度是否达到预设的阈值来判定其人脸是否匹配。实验结果表明,该算法在二维目标的不变性中,具有准确的匹配效果。     

基于期望首达时间的形状距离学习算法

由于逐对形状匹配不能很好地反映形状间相似度,因此需要引入后期处理步骤提升检索精度. 为了得到上下文敏感的形状相似度,本文提出了一种基于期望首达时间（Mean first-passage time,MFPT）的形状距离学习方法. 在利用标准形状匹配方法得到距离矩阵的基础上,建立离散时间马尔可夫链对形状流形结构进行分析.将形状样本视作状态,利用不同状态之间完成一次状态转移的平均时间步长,即期望首达时间,表示形状间的距离.期望首达时间能够结合测地距离发掘空间流形结构,并可以通过线性方程进行有效求解.分别对不同数据进行实验分析,本文所提出的方法在相同条件下能够达到更高的形状检索精度.     

基于形状分布的三维骨骼的相似性度量

文中应用形状分布算法度量由CT数据重建出的三维骨骼的相似度,并提出了改进。基本步骤是:在模型表面选择随机点,计算每两点间的距离,以形状分布函数来构建形状分布直方图,通过比较形状分布直方图来给出不同骨骼间的相似度。实验表明,该方法能够准确度量骨骼的相似性。     

基于改进典型形状上下文特征的形状识别方法

针对形状上下文特征难以解决大规模样本的形状识别问题,提出一种利用角点典型形状上下文特征进行快速形状识别的方法.该方法仅以少数角点作为代表点生成直方图,对目标形状关键特征进行描述,通过减少匹配的特征数目降低了采样点匹配时间;在此基础上提出了局部约束匹配的方法,能够快速实现形状匹配并解决特征旋转不变性的问题,最终通过结合快速剪枝和精确匹配完成形状的识别.对形状数据进行仿真实验的结果证明,文中方法能够快速、有效地实现大规模数据的形状识别和检索.     

视频检测的颜色直方图目标匹配算法

文章通过对视频检测系统中运动目标跟踪问题的描述,对颜色直方图、颜色空间和直方图距离进行了介绍.基于RGB颜色模型的直方图,对Euler距离、交集距离、二次方距离以及EMD距离等四种直方图距离进行比较,提出了改进的Euler距离匹配算法,并建立了运动目标的匹配模型.该算法理论上简化了算法复杂度,并去掉了直方图量化的过程.实验中,该算法能满足实时性要求,计算量小,具有很强的鲁棒性.     

一种基于C-Tree的属性约简增量式更新算法

针对以往文献为克服基于差别矩阵的属性约简算法存储代价高的不足而提出的基于浓缩树(C-Tree)的高效属性约简算法仅考虑决策表不变的情况,提出了一种基于C-Tree的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新C-Tree,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新.理论分析和实验结果表明,所提出的算法是有效可行的.     

GM(1,2) 模型改进方法研究及应用

针对 GM(1,2)建模难点和模型缺陷提出两种改进方法:一是运用相关匹配算法,在历史数据库中搜索与主序列具有强关联特性的数据序列,确定为模型参考序列;二是引入粒子群算法,以模型预测性能评价指标为目标函数对模型参数进行辨识,改善模型预测性能.算例结果表明了改进方法的适用性和有效性.     

基于改进型NSCT 变换的灰度可见光与红外图像融合方法

针对灰度可见光与红外图像融合,提出一种基于改进型非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合方法.不同于经典NSCT模型,改进型NSCT变换摈弃了细节捕捉能力不强的非下采样金字塔分解机制,采用冗余提升不可分离小波变换实现对源图像的多尺度分解;然后,分别采用基于区域平均能量匹配度、邻域系数差和信息熵的融合规则,得到融合图像的低频系数和高频系数;最后,通过改进型NSCT逆变换得到了融合图像.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于强基因模式组织算法的VRPTW研究

提出一种强基因模式组织算法,给出了强基因模式、连续模式以及对称模式的定义,使用节约法提取强基因模式.设计了选择、变异和模式重组算子,同时建立了以运输成本为目标、具有时间窗等约束的车辆路径问题模型.将该算法与改进的遗传算法、改进的差分进化算法和节约法对模型进行仿真实验.结果表明,强基因模式的应用及模式重组算子大大缩小了解的搜索空间,提高了算法的收敛速度和解的精度,其性能优于其他3种算法.     

铜闪速熔炼过程操作模式快速匹配策略

在利用相似模式的归纳与综合实现铜闪速熔炼过程多操作参数同步优化的过程中,针对模式库庞大引起相似模式发现效率低的问题,提出了两级模式快速匹配方法.该方法采用主元分析实现属性权重设定,通过构造模式间相似性度量准则,并在初级匹配准则中引入柯西不等式,以减少计算复杂度,快速缩小次级匹配的搜索范围,提高模式匹配速度. UCI数据集仿真和实际生产数据应用结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于Maclaurin 展开的PID 设计与无模型自整定

针对自衡对象,提出一种基于期望模型的PID自整定方法,该方法无需被控对象的数学模型.利用Maclaurin展开技术,给出了PID控制器的整定公式;并通过开环阶跃响应,实现了PID控制器的无模型自整定.仿真结果表明,利用该自整定方法所得的PID能有效地提高高阶被控对象的系统性能;即使在噪声环境下,该方法仍具有很好的鲁棒性.     

新的可分辨矩阵及其约简方法

为了解决因决策表存在不相容性造成求核和属性约简的错误,首先通过增加一个属性列,将原始决策表相容化;然后创建可分辨矩阵,并给出核属性和属性约简的性质,同时证明了由该性质获得的核和属性约简与正区域的核和属性约简是等价的;最后设计属性约简算法及其改进算法,并通过实例验证了该方法的正确性.     

基于近似熵测度的变权组合预测方法

提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法.首先,不同于传统的预测效果评价准则,从衡量样本序列复杂性的角度出发,以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则,建立变权组合预测优化模型;然后,在变权组合预测权值分配问题上,为克服常规的均值估计法和回归分析法的不足,采用在线最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归法,实现预测点加权系数的准确预测;最后,通过实例表明了该方法的可行性和有效性.     

基于分布式传感器信息融合的辐射源识别

针对辐射源识别中基本概率赋值函数(BPAF)获取的难题,提出基于模糊集、灰关联分析和特征参数相似度的3种BPAF获取法,推演了获取BPAF的数学关系,建立了基于分布式传感器数种基本概率赋值获取法的信息融合辐射源识别模型,利用该模型进行了识别实验.识别过程中进行了多周期时域融合与分布式传感器窄域融合,并在不同信噪比下与模板匹配法作识别率比较.实验对比结果表明,分布式传感器信息融合识别法是有效的,辐射源平均识别率超过90%.     

基于信赖域Newton 算法的ELM网络

针对极端学习机(ELM)网络伪逆输出权值计算方法的运算复杂度制约其训练速度问题,提出一种基于信赖域Newton算法的新型ELM网络(TRON-ELM),并采用信赖域Newton算法求解ELM网络的输出权值.该算法首先构造一个ELM网络代价函数的Newton方程,并将其作为一个无约束优化问题,采用共轭梯度法求解,避免了求代价函数Hessian矩阵逆的运算,提高了训练速度,信赖域条件的存在保证了算法的整体收敛性.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.