领域信息在信息融合进程中的优化处理

提出一种新的局部领域信息最优化组合函数算法,以解决融合过程中局部领域最优信息合理利用问题。引入最小鉴别信息熵的概念后,得到局部领域最小鉴别信息熵的概念与表示方法,应用于信息融合,得到局部领域信息最优化组合函数算法。该算法为避免其他融合方法主要考虑整体的结果而忽略具体过程提供了一种新的方法和思路。     

一种新的异类传感器信息融合算法

针对典型的雷达和红外异类传感器信息融合系统,提出了一种新的雷达和红外信息融合算法。对雷达和红外传感数据进行了预处理,分别滤波得到各自的局部航迹,基于线性最小均方误差准则（Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE）对局部航迹进行融合以得到最终航迹。仿真结果表明：该算法可以对雷达和红外传感器进行有效融合并大幅提高航迹跟踪精度。     

基于局部熵的主动轮廓模型

针对传统C-V模型对灰度分布不均匀图像分割效果不理想的问题,研究了一种基于局部熵的主动轮廓模型.首先,算法将局部熵的概念引入到C-V模型中,通过核函数获得局部区域的不均匀信息,来构建局部熵能量函数;其次,采用变分水平集的方法,最小化局部熵能量泛函,得到水平集的梯度下降流,根据梯度下降流不断更新水平集,获得目标轮廓图;最后,对4组灰度严重不均匀的图像进行仿真实验,并将本文算法与LBF方法和LGDF方法进行对比.实验结果表明,与LBF方法和LGDF方法相比,本文算法实现了灰度不均匀的图像的精确分割.     

双极隶属度F_KNN分类算法在算法管理中的应用

算法管理是信息融合领域中一个新的研究课题,其过程涉及到对信息融合数据源的分类问题.针对信息融合数据源样本的特征,提出一种双极隶属度F_KNN分类算法,通过邻居质量优先隶属度函数和双极隶属度判决规则,得到理想的数据源分类结果.     

基于局部隶属度和邻域信息的GIFP-FCM图像分割算法

基于一般化的模糊划分GIFP-FCM聚类算法是模糊C均值算法(FCM)的一种改进算法,一定程度上克服了FCM算法对噪声的敏感性,但由于其没有考虑图像的邻域信息,对含有较大噪声的图像分割效果不理想。为此,提出将局部隶属度和局部邻域信息等引入到GIFP-FCM算法的目标函数中,通过重新计算每个像素的局部隶属度和邻域信息,较好地克服了噪声影响。利用该算法对合成图像、脑图分割的实验结果表明,对于含有高斯噪声、椒盐噪声和混合噪声的图像,新算法得到的划分系数值最大,划分熵最小,是一种去噪效果较好的图像分割算法。     

基于QR分解的鉴别维数压缩及其在人脸识别中的应用

维数压缩是当前模式识别研究领域中的一个重要研究方向．但是当前部分维数压缩方法缺乏有效的鉴别信息保留机制，并且在利用Fisher鉴别准则的时候经常会遇到小样本问题．简单介绍了维数压缩中的鉴别信息保留，并且提出了一种新的直接线性鉴别分析方法——DLDA／QR算法．该方法首先利用矩阵的QR分解算法实现目标函数的优化，再在一个较小的空间内实现有效鉴别信息的提取．在ORL人脸数据库上的实验结果验证了算法的有效性．     

基于SCEC的信息特征压缩算法

对交互熵理论进行了研究，提出了对称交互熵的概念，并论证了它是一种距离测度，可以用以度量两个随机变量的差异程度，我们把它作为信息特征压缩的类别可分性判据，称之为对称交互熵判据(SCEC)，建立了基于SCEC的信息特征压缩算法．模拟应用表明，提出的算法是一种有效的、可靠的算法，为模式识别理论的研究提供了一种新的数据压缩方法．     

局部熵驱动的模糊区域竞争图像分割

针对现有图像分割模型对光照敏感,提出一种新的基于区域的主动轮廓线模型。该模型能量泛函包含一个惩罚区域弧长的几何正则项和一个区域数据拟合项,特别的是数据拟合项采用局部熵来区分不同的区域。首先,根据图像像素空间排列之间的相关性,采用一个滑动窗函数提取图像局部熵特征,将图像从灰度空间转化到相应局部熵特征空间;然后,在局部熵空间计算最大后验分割概率得出两相区域竞争模型,为了能够快速求解该模型,采用隶属度函数替换特征函数得到了凸的模糊区域竞争模型。最后,采用快速的Chambolle对偶方法得到全局最小解。实验结果表明,该算法可以得到令人满意的分割效果且收敛速度快和对光照稳定。     

动态鉴别结构保持投影的故障诊断方法

针对动态稀疏保局投影考虑数据的局部相似度信息,忽视局部差异度信息的问题,在综合考虑数据相似度信息和差异度信息的基础上,融合数据类标信息,提出了一种新的基于动态鉴别结构保持投影的故障诊断方法。该方法首先构造原始数据的扩展矩阵,利用稀疏表示获取数据的全局稀疏重构关系,并融入到相似度信息中;同时,考虑数据差异度信息和鉴别信息,构建的结构保持投影目标函数进行数据降维,最后利用鉴别函数值进行故障诊断。田纳西-伊斯曼过程的仿真结果表明,与保局鉴别分析方法相比,所提方法具有更好的诊断精度和更强的稳定性。     

多传感器自主在线融合方法

在先验知识未知的情形下,针对现有融合算法的不足,提出了一种新的融合算法。为了进一步提高融合精度,算法用均值和自熵两个概念充分挖掘测量中的冗余信息,进而确定传感器的融合权重。此外,为了预防“数据饱和”的发生,算法在迭代过程中引入限定记忆项,保证算法对数据变化的灵敏性。用均值融合算法、冲突证据预处理算法和新算法对样本数据进行仿真。仿真结果表明,运用新算法得到的权值分配方式更加合理,可进一步提高融合精度。     

网络信息资源的信息安全

文章通过列举网络信息资源的各种隐蔽来源,分析了网络信息资源的特点,进一步列举了影响网络信息资源安全的各种元素,从信息资源的可用性、真实性、完整性、可知性及安全性等方面论述了网络信息资源的信息安全,最后提出了可行的网络信息资源安全的几种防范措施。     

信息模型驱动的信息系统开发与元信息系统

信息系统开发经历了以计算为中心、数据为中心、对象为中心(数据与处理一体化)和正在发展的以模型为中心的四个阶段。以模型为中心的阶段的出现,使信息系统开发成为一个由信息模型(Information Model)驱动的过程,信息模型将贯穿于信息系统的分析、设计、实现、配置、维护和管理的各个阶段,从而需要一个基于信息模型的、辅助和管理信息系统开发与运行过程的信息系统,即元信息系统。     

信息准则在信息融合中的应用

在图像识别时,如果样本较小,往往会造成识别结果的不准确.采用信息融合的方法可以改善这一问题.在这一过程中,通过引入信任度系数对信息源的质量作出评价,可以提高图像识别的准确性.提出了一种利用信息准则来确定信息源信任度系数的方法,并以此作为衡量信息源质量的依据.其中着重比较了根据两种不同的信息准则所确定的信任度系数对于识别结果的影响.实验结果表明利用BIC准则确定的信任度系数可以得到更好的图像识别结果,同时也证明了该方法应用在信息融合中的可行性.     

信息隐藏技术与信息安全

介绍了信息隐藏技术的原理、实现方法及应用.     

信息安全与信息隐藏

近年来,随着网络和多媒体的快速发展,信息隐藏技术已经成为信息安全领域的一个研究重点。该文首先介绍了信息隐藏的一般概念,然后介绍了信息隐藏的基本原理,最后简要介绍了常用技术以及应用。     

信息安全等级保护中的信息和信息系统安全分类

安全分类直接决定下一阶段中要为相应的信息和信息系统选择何种安全强度的安全措施(这些措施包括管理、技术等类别)才能保证实现对信息和信息系统的适度安全保护。因此,如何为信息和信息系统建立安全分类标准并提供具体可操作的分类指南是信息安全等级保护的关键。一、信息和信     

Information Equilibrium: Punctual Structures of Information Distribution

For the reflexive game where the agents make decisions on the basis of a hierarchy of beliefs about the fundamental parameters, beliefs about beliefs, and so on, a concept of information equilibrium was proposed which is a generalization of the Nash equilibrium in the noncooperative games.     

信息系统信息安全保障工程

本文论述了信息系统安全保障的概念,分析了信息安全保障的安全内涵,提出了信息安全保障工程的三维结构模型,以及信息系统安全保障工程的规划与实施策略。     

信息系统的信息负载能力分析

本文利用有关语义信息理论提出了一个多层多级的信息系统的信息负载能力分析的理论框架,应用可靠性和完备性分析确定信息系统的信息负载能力,同时根据信息系统的信息负载能力对信息系统满足用户的信息需求进行分类。本研究工作可用于指导信息系统的设计和信息系统的评价。     

湖南信息化中信息资源整合探讨

"两型四化"是湖南经济发展的指导性纲要,文章针对"两型四化"主要内容之一的信息化建设中信息资源利用所存在的问题进行分析与探讨,提出湖南信息化整合与利用的个人看法与建议,对信息化建设有参考作用.