连续投影算法的润滑油中含水量近红外光谱的分析

应用近红外光谱技术结合连续投影算法（SPA）实现了油中含水量的分析。对57个油样进行光谱扫描,通过比较不同预处理方法,以相关系数（R）和均方根误差（RMSE）作为模型评价指标,建立油中含水量预测的全波段偏最小二乘法（PLS）模型。同时应用SPA提取有效波长,作为PLS的输入变量,建立了SPA-PLS模型。结果表明经连续投影算法提取24个特征波长建立的模型,所用变量数仅占全波段的 4.68%,SPA-PLS优于全波段的PLS模型,其对验证集样本进行预测的相关系数和均方根误差分别为0.994 4和5.455 110-5,获得了满意的预测精度。说明应用光谱技术检测油中含水量是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行油中其他污染物的在线监测提供了新的方法。     

基于连续投影算法提取特征波长的空中目标参考光谱选取

空中目标在相对稳定的状态下具有确定的光谱辐射特性,因而可以利用光谱达到识别其型号的目的。首先,通过建立空中目标光谱辐射特性计算模型,获得了其归一化光谱辐射亮度数据。然后,利用连续投影算法对光谱进行特征波长提取,在保留一定精度的同时有效减少了所需数据量。最后,使用区分能力更强的混合光谱相似性测度SID (TAN)匹配光谱,研究在3~5 μm波段和8~14 μm波段两个大气窗口内,光谱辐射特性在不同飞行高度和飞行时间下的变化规律。结果表明:飞行高度对光谱辐射特性的影响大于飞行时间;3~5 μm波段的变化较8~14 μm波段明显。因此在建立光谱数据库时,为了提高识别的准确率,相对于8~14 μm波段,3~5 μm波段更需要考虑不同因素对光谱辐射特性的影响;相对于飞行时间,应尽可能多地选取不同飞行高度下的光谱作为参考光谱。     

水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法的可行性

使用5段移动平滑法、基线校正、光谱面积归一化、多元散射校正方法对水稻叶片可见-近红外光谱进行预处理,使用连续投影算法（SPA）进行有效波长的选取。分别基于光谱指数RVI、NDVI建立多元线性回归（MLR）模型,基于SPA有效波长建立MLR模型,基于全部波长建立主成分回归（PCR）及偏最小二乘法（PLS）回归模型。利用模型预测水稻叶片氮含量,对比发现基于SPA有效波长建立的模型的预测效果明显好于基于光谱指数RVI及NDVI建立的模型,略差于基于全部波长建立的PCR及PLS模型。基于MSC预处理光谱及SPA有效波长建立的模型预测集预测结果r=0.7943,RMSE=0.4558。在水稻叶片氮含量光谱监测中使用连续投影算法进行有效波长的选取是可行的。     

投影追踪方法在高光谱图像异常点检测中的应用

该文提出了一种基于投影追踪的高光谱图像异常点检测方法。它通过广义似然比检验(GLRT)模型构建二元检测算子,并利用观测数据估计出算子中代表背景的未知参数,而算子的关键参数-目标参数是通过投影追踪算法搜索异常点得到的。此算法消除了传统的基于多元统计模型的目标检测方法对先验信息的依赖,增强了算法的实用性。同时,投影追踪方法能有效的提取目标参数,进一步提高了异常点检测的效果。     

一种改进的局部保持投影高光谱特征提取算法

局部保持投影算法仅能保持近邻样本的局部结构,无法保证提取的特征有利于后续分类识别。为此,提出一种半监督保持投影特征提取算法。SPP算法能够利用标记样本所携带的类别信息来约束未标记样本,从而提高样本的可分性;同时,还在目标函数中加入一正则项,避免了因矩阵奇异导致算法无法求解的问题。利用实际高光谱数据进行对比实验,结果表明,用SPP算法进行特征提取后的分类精度较LPP算法有显著提升,验证了它的有效性。     

多指标混合逐次投影高光谱图像降维算法

降维对于高光谱图像解译具有重要意义。基于二阶统计量分析的经典主成分分析方法在降维过程中会丢失小目标信号。为解决这一问题,本文中引入高阶统计量作为投影指标对主成分分析方法进行拓展,提出了一种基于不同统计量描述的混合逐次投影的高光谱图像降维算法。该方法在保持主成分分析优点的同时,有效结合了非正交向量投影的特点,可以在降维后的低维空间中保留异常信号成分。真实高光谱图像数据的实验结果证明,该方法相对于主成分分析可以提取更加完整的低维信号子空间。     

用于多光谱、高光谱和超光谱成像的、算法与技术XII

1．高光谱图像的结构模型中正交子空间投影探测器与匹配滤光片的分析比较（P．Bajorski,美国罗彻斯特理工学院）     

高光谱遥感图像端元提取的零空间光谱投影算法

端元提取技术是高光谱遥感图像光谱解混的关键.在线性光谱混合分析中,首先引入了高光谱遥感图像经过零空间光谱投影后具有单形体的凸不变性.在此基础上,提出了零空间光谱投影算法,通过设计各种度量和准则,制定不同的单次端元提取策略,灵活地实现算法.经过证明,零空间光谱投影算法是对基于子空间投影距离算法(包括零空间投影距离算法与经典正交子空间投影算法)的进一步延伸,提供了更多的端元提取策略.实验结果表明,零空间光谱投影算法在模拟图像以及真实高光谱遥感图像中都能够有效地提取出图像中的各种端元.     

基于正交指数局部保留投影的高光谱图像特征提取

针对高光谱图像,在判别局部保留投影(Discri minant Locality Preserving Projection,DLPP)的基 础上,提出了一种名为正交指数判别局部保留投影(Orthogonal Exponential Discriminan t Locality Preserving Projection,OEDLPP)的特征提取方法。该算法不但保留了DLPP算法的有监督特性,还利用 了指数矩阵(the matrix exponential)来获取更有效的样本信息,避免了小样本问题。同时,OEDLPP 对投影矩阵进行 施密特正交化,解决了特征的冗余性问题。应用OEDLPP算法对高光谱图像进行特征提取后, 并采用支持 向量机(SVM)对降维后的数据进行分类。与主成分分析(PCA)、局部保留投影(LPP)、 判别局部保 留投影(DLPP)、指数判别局部保留投影(EDLPP)、正交判别局部保留投影(ODLPP)等对 比实验结 果表明,本文算法对样本有效信息的获取具有一定的优越性,分类精度提升了2%~3%左右。     

The Application of Successive Quadratic Programming Algorithm to Multiuser Detection in CDMA

In this paper, based on the semidefinite programming relaxation of the CDMA maximum likelihood (ML) multiuser detection problem, a detection strategy by the successive quadratic programming algorithm is presented. Coupled with the randomized cut generation scheme, we obtain the suboptimal solution of multiuser detection problem. Comparing with the reported interior point methods based on semidefinite programming, simulations demonstrate that the successive quadratic programming algorithm often yields the similar BER performances of the multiuser detection problem. But the average CPU time of this approach is significantly reduced. Xuewen Mu received the MS degree in applied mathematics from the Xidian University in 2004 and the PhD degree in applied mathematics in 2006. His current research interests include the applications of the semidefinite programming and the combinatorial programming.     

定量分析法在网络风险评估中的应用

介绍了网络风险评估的内容,分析了网络风险评估的过程,重点论述了定量分析法在网络风险评估中的应用。     

BP神经网络结合变量选择方法在牛奶蛋白质含量检测中的应用北大核心CSCD

牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。     

油品定量装车提前量控制算法研究

介绍了油品定量装车控制系统装车精度的影响因素,提出了利用渐消记忆法来确定的油品定量装车提前量控制算法。     

雷达对抗侦察无人机作战运用定量分析

在分析雷达对抗侦察无人机侦察距离和瞬时侦察区域面积的基础上,对侦察无人机作战运用进行定量分析。首先,在假设无人机飞行高度固定的前提下,建立无人机相对目标雷达航路捷径与最大侦察航路长度的函数关系,而后在此基础上分析了无人机飞行高度对最大侦察航路长度和最佳航路捷径的影响,最后对侦察任务中无人机的兵力需求进行了分析。     

高分辨电子显微像的定量分析与应用I.基于图像处理的高分辨像定量分析方法

本文通过研究高分辨电子显微像的图像处理技术,系统地建立了两种高分辨原子像亮点中心精确定位的处理方法:灰度梯度检测法和峰谷提取-灰度平均法.基于原子像亮点中心定位技术,使用最小二乘法,建立了测量高分辨像中局部点阵参数和晶格畸变的实际处理过程.结合像模拟、图像匹配等手段,详细研究了从高分辨像中提取元素分布、原子结构等信息的定量分析方法;并建立了一套UNIX平台上的高分辨像定量分析程序包,具有较高的精度和广泛的用途.     

改进的遗传算法在频率分配上的应用

由于蜂窝移动通信网络中可用的频率资源是有限的,为了有效利用这些频率资源来满足不断增加的客户需求,因此获得一种较优的频率分配方法就显得非常重要。提出了一种改进的遗传算法,该算法采用了新的选择策略和交叉策略,并且在选择个体时还采用了精英保护机制。仿真结果表明,改进后的算法能够很好地解决频率分配问题。它有效地保证了种群中个体的多样性,而且不仅提高了算法的收敛率,还加快了收敛速度。     

激光微区光谱定量分析及其在激光晶体研究与检验中之应用

本文概括介绍了激光微区光谱定量分析激光晶体中掺元素浓度的研究成果，着重讨论了定量分析中的几个主要问题。     

战场电磁兼容定量分析研究

战场上各种无线电电子设备的大量增加,发射的功率不断提高,使占用的频谱不断扩展与无线电电子设备的密度增大,因此战场上无线电设备(系统)间的电磁干扰问题越来越严重,解决战场电磁兼容问题已经刻不容缓。通过对干扰的3个要素模型,对战场电磁兼容情况进行定量分析,得到战场电磁兼容性的结论,为战场电磁兼容控制提供数据基础。     

子空间中的克隆选择人体运动分析方法

将基于视频的人体运动分析归结为高维空间中的优化问题,提出一种基于子空间构造和克隆选择的人体运动分析方法.该方法首先采用等距映射算法建立人体运动的低维流形空间,其次采用克隆选择算法在流形空间中进行姿态优化,最后通过引入时序信息提出序列克隆选择方法实现运动跟踪.该方法能准确分析视频中的人体运动,具有良好的计算效率和精度.