尺度方向自适应的减法聚类视频运动目标定位

针对减法聚类算法对视频运动目标进行定位时无法获取目标尺度及方向参数的问题,本文提出了一种可获取待定位目标尺度及方向参数的视频运动目标定位算法.该算法在减法聚类算法预定位目标位置及获得目标个数的基础上,进一步采用模糊C均值聚类对目标前景样本进行归类,最后通过对目标前景样本协方差矩阵特征值和特征向量的分析获得目标的尺度及方向参数,从而实现对视频运动目标的定位.实验结果表明,所提出的方法与原减法聚类定位方法相比可获得更合理的目标定位结果.     

基于Nystr(o)m密度值逼近的减法聚类

针对大规模数据集减法聚类时间复杂度高的问题,提出一种基于Nyst(o)m密度值逼近的减法聚类方法.特别适用于大规模数据集的减法聚类问题,可极大程度降低减法聚类的时间复杂度.基于Nystr(o)m逼近理论,结合经典减法聚类样本密度值计算的特点,巧妙地将Nystr(o)m理论用于减法聚类未采样样本之间密度权值矩阵的逼近,从而实现了对所有样本的密度值逼近,最后沿用经典减法聚类修正样本密度值的方法,实现整个减法聚类过程.将本文算法在人工数据、标准彩色图像及UCI数据集上进行了实验,详细说明了本文算法利用少数采样样本逼近多数未采样样本密度权值、密度值以及进行减法聚类的详细过程,并给出了聚类准确率、耗时及算法性能加速比.实验结果表明,与经典的减法聚类相比,本文算法在不影响聚类结果的情况下,对于较大规模数据集,可显著降低减法聚类的时间复杂度,极大程度地提高减法聚类的实时性能.     

基于Internet的三相异步电机网络实验系统

本文以机械特性实验为例介绍了基于Internet的三相异步电机实验系统。该系统融合了网络、计算机实时控制、面向对象编程、电气电子等技术，使学生可以通过因特网远程登陆该系统进行电机相关实验。系统利用最小二乘法对实验数据进行处理，自动生成机械特性曲线，并在远程教育电气专业实验应用上取得了很好的效果。     

近邻自适应局部尺度的谱聚类算法

提出一种在LUV空间中基于多层次化结构Nystrm方法的自适应谱聚类算法。首先引入LUV色彩空间,避免了RGB色彩空间中色彩辨别阈对分割的影响,在纹理、边缘区域取得了更好的分割效果;其次将谱聚类算法中基于多层次化结构的方法和基于Nystrm采样的方法结合起来,有效减少了运算时间、解决了数据量较大时计算过程中内存溢出的问题;最后在K均值聚类中通过对特征间隙(eigengap)的分析,自适应地选择K值的大小,解决了自动确定聚类数目的问题。将提出的方法在LUV色彩空间中和RGB色彩空间中分别进行图像分割实验,结果表明在LUV色彩空间中取得效果更加理想。同时也将提出的算法与基于Nystrm方法的谱聚类算法(spectral clustering-Nystrm,SC-N)进行比较。实验结果表明,该算法在数据运算量、运行时间和分割结果上都优于SC-N方法。     

基于广义微状态的运动想象分类研究

该文根据传统微状态的概念,提出了一种广义微状态定义,并基于该定义实现了一种多分类运动想象任务特征提取算法。该文使用实验室2分类数据和2008年国际脑机接口竞赛4分类数据集对提出的特征提取算法进行了测试。对2分类数据特征用最小夹角算法分类,准确率最高达到95.56%;对多分类数据特征用SVM算法分类,效果稳定,其中竞赛数据4分类kappa分析结果接近2008年竞赛获胜者水平,测试结果验证了算法的有效性。     

μ分析在网络控制器设计中的应用

为了解决网络诱导延时对网络控制系统带来的不良影响,本将网络控制系统的延时环节转化为不确定块,利用鲁棒控制中μ分析的D-K迭代法设计出网络控制器该控制器可以在延时大于采样周期并且无需知道系统延时统计规律的基础上,保证系统在一定的延时范围内的稳定性和鲁棒性。     

一种自动确定类个数的谱聚类算法

自动确定聚类数和海量数据的处理是谱聚类的关键问题。该文提出了一种能自动确定类个数的谱聚类算法,该算法通过数据亲合矩阵的谱分解得到一系列特征值,再利用特征值差值分析来自动确定类个数。并通过对复杂分布数据和UCI数据库中的数据集进行实验,结果表明该算法不仅能找到合适的类个数,并且有较好的分类准确性。     

基于切割子模块的单样本人脸识别

针对单样本人脸识别问题,本文提出了一种基于单样本切割的子模块主成分分析方法.该方法将单样本人脸图片切割成大小相同、互不重叠的多个子模块,切割后的子模块集构成新的样本集.对所有子模块作主成分分析(PCA)并提取特征,同一人脸的子模块特征系数作为分类识别的依据.在ORL人脸库上的测试结果表明,同PCA,(PC)2A,Sub-pattern LDA相比,该方法具有更好的识别率.     

基于BCI的下肢辅助康复系统的研究

脑-机接口作为一种新颖的人机接口方式,为人脑和外界事物进行信息交流和控制提供了一种全新的通道。该文把脑一机接口技术成功的应用到医疗康复中,利用运动想象时大脑感觉运动区域产生的事件相关同步和事件相关去同步现象来分析左右手运动想象时的脑电信号特征,进而来判断想象者的运动意图,从而实现脑电信号对下肢辅助康复设备的控制,为中风患者做下肢的运动康复性训练。     

基于脑电“微状态”的驾驶员脑负荷研究

驾驶疲劳影响驾驶员的警觉度和注意能力,同时严重影响道路交通安全。该文在实验室驾驶平台中模拟疲劳驾驶的基础上,提出了一种评估驾驶过程中大脑工作负荷的方法。实验结果表明,当大脑工作负荷较小时,在theta频段左前额高电势微状态出现的频率升高;当大脑工作负荷较大时频率降低。以此为指标,可以对驾驶员的放松和警觉状态进行检测。