基于块仿射分类和HD跟踪的视频分割方法

提出一种自动视频分割方法,分为运动对象检测、对象跟踪、模型更新、分水岭轮廓提取四个阶段。与变化检测方法不同,该基于块的运动分类器能够检测背景具有一致运动情况下的运动对象。自动得到运动对象的二值模型并在随后帧中使用Hausdorff距离进行跟踪。将视频对象运动分为慢变和快变两部分,分别结合背景边缘模型进行匹配更新。最后提出彩色多尺度梯度修正的分水岭算法提取对象的轮廓。实验证明了算法的有效性。     

M相变中K—S关系模型立体图解及数学计算方法

为M相变机制中K-S关系切变过程提供了直观的立体图解。利用矢量运算及矩阵等数学工具计算和校验了K-S关系切变过程中各阶段晶面指数和晶向指数以及在转变前后的对应关系。     

K-S检验与mRMR相结合的基因选择算法

为了解决基因数据集的基因选择难题,提出一种基于K-S检验与最小冗余最大相关（Minimum Redundancy-Maximum Relevance,mRMR）原则的基因选择算法。该算法先采用K-S检验选择出具有一定区分能力的基因,然后对选择到的基因进行mRMR判断,保留与类别高度相关而其间相关性较小的基因构成最终被选基因子集。以SVM为分类器,以F1_measure、分类准确率和AUC为评价指标对本文算法选择的基因子集进行评估,并将本文算法与K-S检验、mRMR,以及经典的RELIEF和FAST算法进行比较。5个经典基因数据集上的平均实验结果揭示：本文算法的运行时间远低于mRMR算法,且其各项评价指标值优于其他比较算法。因此,本文提出的K-S检验与mRMR结合的基因选择算法能选择到非常有效的基因子集。     

ADB610钢冲击功的概率模型及安全冲击功研究

鉴于ADB610钢冲击功(Akv)数据的分散性。采用多种概率统计模型对其进行拟合,并采用相关系数法和柯尔莫哥洛夫～斯米尔诺夫检验法(K-S检验法)检验拟合效果,检验结果显示三参数威布尔分布最优。通过对ADB610钢冲击功置信区间的研究,得到置信度95%、可靠度99.9%的置信区间为[139.5J,217.1J]。最后对冲击功进行求解,以获得一定可靠度下的安全冲击功,分别得到对应可靠度为0.9,0.975和0.99时的安全冲击功228.7J,210.1J和200.7 J。     

武器装备可靠性分布类型的识别方法研究

针对武器装备可靠性分布类型难以确定这一难题, 总结了识别武器装备可靠性分布类型的传统计算方法, 建立了基于柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验法(K-S检验)的识别模型, 并给出了识别可靠性分布的软件流程图, 开创性地将人工神经网络应用于武器装备可靠性分布类型的识别, 并通过建立基于Matlab的仿真模型, 证明了该方法的合理性和科学性.     

相邻板条马氏体间位向关系的TEM研究

研究了1Cr21NiSTi双相不锈钢γ相在0℃以下的马氏体相变，着重测试和分析了相邻板条马氏体间位向关系。结果表明：马氏体与母相奥氏体之间的位向关系(K—S或N—W关系)决定了相邻板条马氏体间的位向关系，K—S或N—W关系条件下板条马氏体变态使得相邻板条马氏体间呈多种位向关系。交替排列的互为孪晶的马氏体板条间不存在残留奥氏体，这是马氏体自协调形成的结果，这一孪晶位向关系与K-S关系马氏体变态的孪晶关系不同。     

氯离子环境下均匀腐蚀钢筋的概率分析

以氯离子环境下检测到的均匀钢筋腐蚀数据为基础,用平均腐蚀深度对钢筋的锈蚀程度进行了描述,探讨了均匀腐蚀钢筋的深度分布类型和规律,通过对数据的K-S检验分析,得出了一定腐蚀时间下腐蚀深度概率分布规律。     

基于Logistic的信用卡套现侦测评分模型

信用卡套现是信用卡产业面临的一种主要风险.单笔的套现交易与正常交易间无显著差异,难以进行基于特征的过滤筛选.为自动、高效地识别套现账户,根据统计学特征先遴选出各相关变量,并结合业务分析,利用Logistic回归模型的非线性曲线特征缺陷,克服其自变量多维相关敏感性缺陷,计算出各变量的影响权重系数,构建了信用卡套现侦测评分模型.实践表明识别准确率达到82.72%.