在线手写签名认证研究

手写签名认证是人工智能领域的一个重要课题,对它的深入研究具有重要的现实意义。文章采用基于概率统计的方法表示手写签名的速度特征,用vague集相似度表示书写压力特征,并通过细分的拐点表示笔画特征进行签名认证,最后,构造了一个在线手写签名认证系统。实验证明了该方法的有效性。     

低码率图像的快速SV拟合及其最优码流结构的描述方法

给出了一个在低码率图像描述中应用最优支持向量(SV)描述的编码算法,提出一个训练样本集缩减策略,在支持向量机(SVM)模型中用于快速拟合重要的交流(AC)系数,它能够在基本保持原有精度的前提下,有效地提高SVM的回归速度,减少输出参数;提出了直流(DC)系数的按位差分预测编码方法和压缩性能更好的码流产生方法。实验结果表明,该方法不仅缩减了编码时间,而且在相同码率下能获得更好的图像质量。以往基于SV的编码未提及码流结构的描述方法,而快速SV拟合和数据组织方法克服了以往算法可行性差的缺点。     

一种新颖的快速水平集初始化方法

水平集方法是偏微分图像分析的一个重要的数值方法,其最大的问题是计算量大,速度缓慢,特别是需要频繁的初始化。针对这个问题进行深入研究,提出了基于数学形态学的水平集初始化方法。形态学方法分为平滑和重建两个步骤,利用基本的开、闭和膨胀运算来分别平滑数值不精确的距离函数和重建窄带。新的方法不仅具有很高的效率,而且可以适应各种拓扑变化,完全可以替代常规方法,运用于数字图像的实时处理中。     

隐式曲面上两相图像分割的变分水平集方法

在平面图像分割的Chan-Vese模型基础上,提出隐式曲面上两相图像分割模型。用静态水平集函数的零水平集表达图像所在的闭合曲面,用另一动态水平集函数的零水平集与静态水平集函数零水平集的交线表达静态曲面上图像分割的动态轮廓线。所研究模型的能量泛函的数据项即为曲面上两分割区域的图像强度与对应区域平均图像强度的差的平方,其轮廓线长度项为两水平集函数的零水平集交线的长度。为避免动态水平集函数的重新初始化,在能量泛函中引入水平集函数为符号距离函数的约束惩罚项。通过变分方法得到图像分割空间轮廓线演化的梯度降方程。通过显式差分格式对演化方程进行离散。实验结果表明,该模型能有效实现复杂封闭曲面上图像的两相分割。     

隐式曲面上图像扩散的高阶模型

用零水平集函数表达3维曲面,应用曲面上图像梯度的切投影表达其内蕴梯度,把基于梯度的图像扩散变分模型从平面图像拓展到了隐式曲面上的图像处理。基于内蕴梯度的变分模型对曲面上的图像进行扩散的同时可有效地保持其边缘,但像平面图像扩散的变分模型一样会在本该光滑的区域产生明显的阶梯效应。为消除阶梯效应,引入内蕴散度建立了基于内蕴梯度和内蕴散度的隐式曲面上图像扩散的变分模型,并以TV (total variation) 模型、PM(peronamalik)模型为例对所提出的模型的有效性进行了数值验证,实验结果表明该类模型在保持图像边缘的同时可以有效地抑制阶梯效应。     

随机线性重复过程的鲁棒H∞模型降阶

研究随机线性重复过程的鲁棒H∞模型降阶问题,针对一个给定的随机线性重复过程,为构造降阶模型使误差随机线性重复过程均方渐进稳定且具有H∞性能约束,提出建立随机线性重复过程的H∞性能准则,利用投影引理求解模型降阶问题。将容许的降阶模型存在的充分条件表达成具有逆约束的线性矩阵不等式（LMI）形式。所得的条件不是严格的线性矩阵,可利用锥补线性化的方法转化为受线性矩阵不等式约束的非线性最小问题要标准软件上进行仿真。仿真结果证实设计方法的有效性。     

子空间聚类改进算法研究综述

高维数据聚类是聚类技术的难点和重点,子空间聚类是实现高维数据集聚类的有效途径。CLIQUE算法是最早提出的基于密度和网格的子空间聚类算法,自动子空间聚类算法的实用性和高效性,带来了子空间聚类算法的空前发展。深入分析CLIQUE算法的优点和局限性;介绍了一些近几年提出的子空间聚类算法,并针对CLIQUE算法的局限性作了改进,聚类的效率和精确性得到了提高;最后对子空间聚类算法的发展趋势进行了讨论。     

基于RGI的浮空器任务规划问题研究

侦察任务规划是浮空器军事应用中的重要问题,对于最大化满足侦察任务需求、提高浮空器资源利用率具有重要作用。针对浮空器侦察系统的任务规划问题,考虑任务需求约束、载荷约束等条件下,构建了浮空器连续侦察监视的混合整数规划模型,并采用贪婪随机插入(RGI)算法对模型进行了求解。该算法结合了贪婪算法和模拟退火算法的设计思想,既保留了一定贪婪特征又提高了跳出局部最优解的能力。最后通过一个多浮空器多目标的仿真实例验证了算法的有效性。     

基于随机加权法的小子样数据评估研究

在武器装备研制过程中成本控制问题的研究中,采用一种针对小子样试验数据的评估方法,由于它具有较强的通用性,被广泛的应用于工程实践中.但方法也存在着一定的局限性,由于其忽略了先验信息的作用,并受试验样本采集信息量的限制,经常导致被估参数在较大范围内波动.为解决上述问题,提出了两种分别基于验前概率密度函数产生随机加权值和验前概率分布函数产生随机加权值的方法,用于样本分布参数评估.并且以正态分布为例,分析可行性,通过仿真结果的比较,验证了优化方法的有效性,可以看到通过两种优化方法的样本分布参数估值的精度和收敛性都较原方法有较好的改善.     

微波低通滤波器电路设计

以集总元件来设计滤波器电路,那么当电路在微波频率下使用时,分立元件在这种频率下就会产生寄生效应,甚至不能正常工作,因此需要用分布元件代替。根据理查德定理和科洛达恒等关系论述了如何以传输线来代替集总元件完成低通滤波器在微波频段的电路功能。并在ADS仿真软件中将以分立元件构造的截止频率为1GHz的三阶巴特沃斯低通滤波器转换为以微带线构造的低通滤波器,利用ADS的矩量仿真法对电磁场进行计算,该滤波器在1GHz下的插入损耗为-3dB,在1.448GHz下插入损耗为-20dB,完全适用于微波频段。