BP网络学习算法研究及其图像模式识别应用

BP神经网络的训练性能主要包括收敛速度和收敛精度等方面，该训练性能在很大程度上取决于所选择的网络学习算法。本文针对模式识别应用领域，通过实例，运用Matlab编程对部分较好的网络学习算法的训练性能进行了比较研究．给出了模式识别应用过程中BP网络学习算法的选择依据。在此基础上，运用BP网络编程实现了对常见单位符号图像目标的模式识别，并通过识别算法的实现过程，分析了用BP网络进行图像目标模式识别的具体思路和方法。     

Depth Control for AUV Based on RS-LSSVM

Aimed at uncertainties and model’s impreciseness, nonlinearity and time-variability of depth control system in autonomous underwater vehicle (AUV), a depth predictive control method was put forward based on rough set (RS) and least squares support vector machine (LSSVM). By using RS theory, the monitor data attribute of AUV was reduced to eliminate the redundant information and to improve efficiency. Then, LSSVM model was trained by using the reduced rules, and its parameters were optimized by using chaos theory for the higher accurate control. Taken an AUV typed NPS Phoenix as an example, its depth step response, horizontal rudder and pitch change were simulated. The simulation results show that the method improves the model’s accuracy and has better real-time response, fault-tolerant ability, reliability and strong anti-interfere capability.     

基于双CCD图像传感器的汽车抗晕光方法研究

利用积分时间一长一短两部CCD摄像机,同步获取同一探测目标两路图像信号,克服了单片CCD图像传感器动态范围小的缺点.采用位图像素亮度置换算法,将积分时间长通道中晕光像素点的亮度值用积分时间短通道中对应像素点的亮度值替代,达到了消除晕光现象的目的.双同步CCD图像传感器适用于晕光图像的采集处理,该方法可使CCD图像传感器动态范围扩展近2倍.     

企业有权职工行使 干部升降群众评议——芙蓉矿务局坚持民主评议干部制度

为了落实职工当家作主的权力,形成对干部的有效监督,芙蓉矿务局自1985年以来,坚持一年一度的民主评议干部制度,大胆让主人选择公仆,调动了职工的积极性,促进了生产的稳步发展,该局的民主评议干部主要有以下三个特点:     

矿岩移动规律基本方程的建立及其讨论

本文在类椭球体放矿理论矿岩移动规律基本方程的基础上继续对矿岩移动规律进行研究,建立了实际散体移动规律基本方程的一般形式并对该方程进行了讨论,结果表明实际散体移动规律基本方程的一般形式包含了实际散体移动规律基本方程的特殊形式,且在一定条件下可以转变成理想散体移动规律基本方程,能够反映矿岩移动的基本规律。     

基于混合核深度适配网络的HRRP目标识别

为了改善基于卷积神经网络（CNN）的雷达目标识别模型的泛化能力,本文将深度适配网络（DAN）方法引入到高分辨一维距离像（HRRP）目标识别中。为了进一步提高DAN方法的性能,创新性地提出了混合核函数MMD代替传统DAN中的多核MMD,设计了基于混合核函数的MMD损失函数。本文使用服从瑞利分布的海杂波来干扰目标域数据。网络模型中使用一维CNN提取特征,使用混合核函数DAN来减少源域和目标域间特征分布的差异。实验表明,相对常规迁移学习方法和DAN方法, 在海杂波影响下该方法可将目标域数据识别率提高15%左右,显著提高了模型的泛化性能和鲁棒性。     

基于显著性区域和蚁群算法的图像检索研究

针对提取到的图像特征受背景信息干扰,不能有针对性地提取到所需要的图像信息影 响检索精度。为了解决这一问题,本文提出一种基于改进VGGNet(visual geometry group network)和蚁群算法的图像显著性区 域检索算法。首先,利用类激活映射(class activation mapping, CMA)算法对图像显著性区域进行提取,剔除图像背景信息;然后使 用训练好的RS-VGG16模型提取图像显著性区域特征来表征图像。引入主成分分析(principal component analysis, PCA)算法,对高维特征 进行降维的同时减少特征信息的损失。最后,引入蚁群算法对检索结果进行优化。在corel_ 5000数据集上,选取基于VGG16网络的图像全局特征检索算法以及传统的BOF (bag of features)图像检索算法进 行对比试验。本文提出算法相较于基于VGG16网络的图像检索算法,平均查准率(mean average precision, MAP)值平均提升约4.36% ,相较于传统的BOF算法,MAP值平均提升约16.99%。实验结果表明本 文提出算法能够很好地去除图像背景信息的干扰,具有更优的检索性能。     

室内线阵CCD交汇测量系统研究

针对现有测试设备无法解决室内大靶面高精度立靶坐标的测试问题,提出了采用线阵CCD交汇测量与人工光源相结合的测量方法．分析了探测光幕的形成及CCD的灵敏度,提出以波长为680nm的高亮度LED作为发光器件,通过对KED阵列光能量分布的计算,设计了n形线光源的结构参数．实弹测试结果表明：设计的n形线光源满足线阵CCD交汇测量系统的背景照明要求,室内线阵CCD交汇测量系统能够可靠捕获弹丸,坐标测量误差小于10mm,扩展了线阵CCD交汇测量系统的应用范围．     

基于RS-LSSVM的AUV耦合控制方法

针对AUV不可避免的横滚运动引起的俯仰和偏航运动间的耦合效应,提出了基于RS-LSSVM的综合解耦控制方法。首先分析建立了AUV的俯仰-偏航模型,并构建了RS-LSSVM解耦控制模型,重点研究其解耦控制方法。以某型号的AUV为研究对象,着重对非零横滚角引起的俯仰与偏航间的耦合进行解耦控制仿真,其结果与标准PID解耦控制仿真结果对比表明,该方法有效地消除了俯仰和偏航运动的耦合,为AUV的解耦控制提供了一种新的方法。     

摄影测量中相机倾斜引起的射影失真研究

根据成像原理,建立了理想光学系统成像的数学模型。通过分析该模型中物与像的对应关系,得出了射影失真产生的根源是光学系统放大率的不恒定,并与相机的外参数:倾角及视场的大小有着非线性的变化关系。提出了正射影失真与负射影失真的概念,对其进行了详尽的理论分析,并给出了数学模型及分布规律。依据上述结论,分析了二维射影对应与仿射对应在摄影测量应用中的实质区别,并利用物像平面间的射影对应关系,使试验中的测量精度达到了测试的要求。