一种求解高维数据最佳鉴别向量的新算法

针对线性鉴别分析LDA(Linear Discriminant Analysis)方法在高维人脸图像识别领域的应用,提出一种计算最佳鉴别向量的新算法,无需对高维图像数据进行降维预处理,直接计算最佳鉴别向量。算法得到的鉴别向量相互正交,与已有的算法得到的鉴别向量相比,具有更好鉴别性能。在ORL和VALID人脸数据库上的实验结果证明了本算法的有效性。     

基于矩阵分解的DLDA特征抽取方法分析

提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法。通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息。该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于二维复判别分析的人脸识别研究

为了提高人脸正确识别率和效率,在行列方向的二维线性判别分析((2D)2LDA)基础之上,提出了一种二维复判别分析(2DCCDA)的人脸识别方法.该方法通过(2D)2LDA并行提取到的行和列特征矩阵,利用复二维鉴别式分析(C2DLDA)将行和列特征融合成复数特征矩阵,从复数特征矩阵中提取出最具分类能力的系数组成特征向量.相比较二维线性判别分析(2DLDA)和(2D)2LDA方法,2DCCDA需要更少的特征系数来表征一幅图像,并且正确识别率也相应提高.     

基于时间序列相似性聚类的应用研究综述

在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上从时间序列分割、相似性度量、时间序列聚类等方面对时间序列数据挖掘进行了综述,简要分析了基于时间序列相似性聚类的研究现状,对比较流行的算法进行了比较分析,对当前一些未解决的问题进行了简要介绍,并在此基础上对未来的发展趋势进行了展望,为研究者了解最新的基于时间序列相似性聚类研究动态、新技术及发展趋势提供了参考.     

基于多维时间序列挖掘的降雨天气模型研究

为研究降雨天气中降雨量和相关气象要素的关系,找出降雨前后相关气象要素的变化规律,提出了多维时间序列数据挖掘模型.该模型首先对气象要素时间序列进行维度选择预处理,剔除不相关及冗余维度,然后运用提出的极值斜率分段线性拟合法对时间序列进行分段、数据压缩及特征值提取,最后使用k-means聚类算法对处理后的多维序列进行符号化,利用规则提取得到降雨天气模型.实验结果表明了该模型具有较好的实用价值.     

模型相关时变时滞马尔可夫跳变系统低保守稳定性

本文研究了时变时滞与模型相关的随机马尔可夫跳变系统的时滞相关稳定性问题. 通过建立时变时滞与模型相关的系统模型, 构造不同的Lyapunov-Krasovskii函数, 并通过引入改进的积分等式, 以线性矩阵不等式的形式提出了具有较小保守性的时滞依赖稳定性条件. 最后用几个数值算例说明本文结论的有效性及较低的保守性.     

带宽受限网络化系统的广义H2滤波

研究了一类带宽受限网络化系统的广义H2滤波问题. 滤波器采用量化后的测量信号作为其输入信号, 采用对数量化器, 将滤波误差系统建模成范数有界不确定时滞系统. 利用Lyapunov 稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技术, 得到了滤波误差系统渐近稳定的充分条件以及滤波器的设计方法. 数值示例验证了所给算法的可行性.     

基于Delta算子的永磁直线同步电机非脆弱保性能速度控制器设计

利用Delta算子离散化系统采样周期是显式参数的特点,基于Delta算子方法对永磁直线同步电机(PMLSM)不同采样周期下的非脆弱保性能速度控制器的统一化设计问题进行研究.以线性矩阵不等式(LMI)给出该控制器的存在条件.通过对PMLSM闭环系统极点的分析,表明所设计的非脆弱保性能速度控制器不但能保证PMLSM在其对象参数和控制器参数同时发生范数有界摄动时闭环系统仍保持渐近稳定,而且系统的二次型性能指标上界的数学期望值不超过某个给定的上界,而不考虑控制器参数摄动情况所设计的控制器在其参数摄动时闭环系统将无法保持稳定.     

基于最近邻聚类支持向量机辨识的电弧炉电极逆控制

基于核函数的支持向量机(support-vector-machines, SVM)与三层神经网络等价关系, 构造基于SVM的多变量阶时延逆系统实现对原系统的伪线性化解耦, 提出最近邻聚类的SVM模型辨识算法, 设计了一种带前馈的参数自适应PD调节器和SVM逆控制相结合的控制策略. 通过对典型的MIMO离散非线性可逆系统和电弧炉电极系统的仿真研究, 表明该控制策略对于数学模型未知的不确定系统, 只需要一定量的输入输出数据作为样本学习, 就可实现对系统逆模型的高精度逼近, 控制系统具有良好的动态响应和跟踪精度. 当模型严重不确定、参数摄动、有外界干扰时, 系统具有很好的抗干扰能力和鲁棒性.     

一种高效语音基音检测方法的研究

根据语音信号产生的机理,综合考虑基音频率检测的准确性与高效性,提出了一种基于下采样的基音检测方法.该方法以传统的自相关函数法为基础,结合线性预测逆滤波及下采样技术,有效地提高了抗噪性,降低了计算复杂度.通过Matlab软件对计算结果进行仿真分析,证明新算法计算简便、准确,基音频率平滑性好,算法鲁棒性好,适用于实时语音信号的基音检测.