结合HVS及SSIM的无参考模糊图像评价方法

针对传统无参考模糊图像质量评价算法未考虑人类视觉系统在模糊检测时的有限性这一缺点,提出了一种结合人类视觉特性及结构相似度的无参考图像质量评价方法。该方法向原始输入图像增加低通滤波器生成重新模糊图像;之后创建一个以原始输入图像的边界点为中心的强边界像素块集合;分别计算集合中像素块与对应的重新模糊图像中像素块间的结构相似度指数;所得的全部结构相似度指数的均值作为最终的原始输入图像的模糊值。基于LIVE模糊图像数据库的实验结果表明,该方法有较好的性能,其计算结果与主观统计值的线性相关系数及斯皮尔曼等级相关系数分别为0.9298及0.9318。     

基于差分蜂群算法的电力系统经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配问题,提出一种有效的差分蜂群算法．受差分进化算法的启发,该算法基于差分进化操作改进了雇佣蜂的搜索方式,提高了探索能力和收敛速度．此外,提出一种有效的修复机制以保证新个体的可行性．该算法在带有阀点效应和多燃料特征的典型电力系统经济负荷分配问题上进行了测试．仿真结果验证了所提算法的有效性．     

t分布下基于核函数的最大后验概率分类方法

针对多元正态分布不能适应样本数据严重拖尾现象的问题,提出t分布下的多分类识别方法。利用核技术将样本数据扩展到高维特征空间中,采用贝叶斯分类器得到最大后验概率,进而得到分类结果。由于可以调整t分布中的自由度参数v,因此更容易满足数据样本的不同拖尾情况,具有较好的稳健性。在5个国际标准UCI数据集和3个人脸数据集上进行了大量实验,实验结果表明,该方法有较好的分类效果,具有可行性。     

Bounded error identification of Hammerstein systems through sparse polynomial optimization

In this paper we present a procedure for the evaluation of bounds on the parameters of Hammerstein systems, from output measurements affected by bounded errors. The identification problem is formulated in terms of polynomial optimization, and relaxation techniques, based on linear matrix inequalities, are proposed to evaluate parameter bounds by means of convex optimization. The structured sparsity of the formulated identification problem is exploited to reduce the computational complexity of the convex relaxed problem. Analysis of convergence properties and computational complexity is reported.     

基于N相位的60GHz无线通信波束赋形码本设计方案

提出了一种支持60 GHz毫米波通信波束赋形机制的码本设计方法.为满足低功耗需求,码本设计仅进行相位移动而未作幅度调整,其中码本矩阵采用相位间隔相同、幅度为1的N个复数权值构建.仿真结果证实,与IEEE802.15.3c码本设计相比,高阶相位码本可获得相似的波束主瓣形状,同时波束将具有更低的旁瓣电平和更高的主瓣增益.该码本方案可在多用户环境下显著抑制空间干扰,提高网络累计信道容量,且对相位误差产生的波束偏移同样具有稳健性.     

基于层次关联边条件随机场的Web对象抽取

提出一种基于层次关联边条件随机场(HCC-CRFs)模型的Web对象抽取方法.将数据块检测和属性标注合并为标签分配问题,避免误差传播现象.通过在数据块之间增加条件依赖关系,使HCC-CRFs模型能充分利用Web页面的内容层次结构.实验结果表明,该方法具有较好的抽取效果.     

电压畸变条件下三相三线有源电力滤波器的T–S模糊H∞控制

有源电力滤波器(APF)是解决电力系统谐波治理的有效方法, 由于电源电压存在畸变影响了APF的补偿参考电流的检测精度并影响补偿的效果. 本文采用T–S模糊控制的方法对三相三线APF进行建模, 将电源电压的畸变成分作为理想情况的干扰, 在保性能的前提下给定性能指标, 实现T–S模糊H∞控制性能. 在满足稳定性的要求条件下, 设计的T–S模糊H∞状态反馈控制器使APF在电源电压畸变的情况下, 将电源电流补偿为正弦特性, 满足了APF谐波综合补偿的控制要求. 仿真结果验证了所建T–S模糊模型的有效性, 展示出所设计的H∞控制器的有效性能. 补偿电流可以准确的检测, 在电源电压非正弦条件下可以进行有效的控制.     

基于多传感器融合的机器人蒙特-卡洛定位决策

在复杂的不确定环境里,采用单一传感器对机器人进行定位时精度较低,并且易受干扰,可靠性较差。针对这一问题,先将激光测距仪和超声波传感器得到的观测信息利用平方根无迹卡尔曼滤波(SR-UKF)进行融合。根据更新的状态值和误差方差,构造出机器人蒙特—卡洛定位(MCL)的重要性密度函数,充分利用各种传感器采集的冗余信息,综合2种传感器各自的优点。仿真实验表明:基于多传感器融合的机器人蒙特—卡洛定位决策(SR-UKF-MCL)在定位精度和鲁棒性上都有较大的提高,证明了该种方法的可行性。     

基于MP稀疏分解原子参数的乐器分类

Mel频率倒谱系数(MFCC)等传统声学特征不能精确地体现出不同乐器信号间的差别。为此,提出一种基于匹配追踪(MP)稀疏分解原子参数的乐器分类方法。利用MP算法提取各类乐器信号的稀疏分解原子,将得到的原子参数作为特征,通过支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法的分类正确率达到89.17%,相对于MFCC提高了17.37%。     

基于混沌加密和SVD的数字图像水印算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性,提出一种基于混沌加密和奇异值分解的水印算法.采用Chebyshev混沌映射产生的混沌序列加密水印图像,将加密后的水印图像与原始图像进行分块,再对每一块进行奇异值分解,从而实现水印的嵌入.仿真实验结果证明,该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、滤波等具有较高的鲁棒性,同时能较好地抵抗剪切攻击.