基于模糊核C-均值聚类分析的HRRP识别

由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致目标之间的关系往往是非线性的,因此,基于核方法的模式识别方法被广泛应用于雷达目标识别中。在对模糊核C-均值聚类算法深入研究的基础上,提出一种基于模糊核C-均值聚类的高分辨距离像识别算法。该算法针对特征提取后一维距离像数据的特点,采用组合核函数以降低由于数据属性数值过大造成的权重过大对识别效果的影响;同时,算法可以在训练过程中通过有效性函数自适应地确定最佳聚类数目。仿真实验结果表明,基于组合核函数的识别算法同基于传统的高斯核的算法都能有效识别雷达目标,但前者具有更高的目标识别率。     

基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别

研究了核主分量分析(KPCA,Kernel Principal Component Analysis)在高分辨雷达目标特征提取与识别中的应用。首先讨论了KPCA算法原理,然后将KPCA应用于雷达目标距离像特征提取,并采用支持向量机进行分类,提出了基于核主分量分析的高分辨雷达目标特征提取与识别方法。在核函数的选取上构造了一个组合核函数,最后用4类目标数据进行了实验,并与采用高斯核函数方法进行了比较,实验结果表明,该方法能够提高目标识别性能。     

基于Fisher判别和GKF-RELM算法的多特征步态模式识别

为提高下肢表面肌电信号步态识别的识别精度和计算效率,采用一种基于高斯核函数优化正则化超限学习机(GKF-RELM)算法,对肌电信号提取时域、频域和非线性动力学三类特征并分别计算步态识别率,运用Fisher判别函数分析所提特征的可分性,得到多类特征的融合特征作为输入数据对分类器进行训练,再用训练好的分类器进行步态识别,从识别率和计算时间两方面,分别与支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)方法进行了对比分析.结果表明,基于Fisher判别可分性指标确定的多类特征组合,能得到最优识别效果,并在提高分类精度的同时,优化了计算效率.此外,GKF-RELM方法的识别率也优于传统的ELM方法.     

基于径向基函数网络的雷达目标一维像识别技术研究

本文研究了利用递推最小二乘(RLS)方法训练的径向基函数网络(RBFN)用于雷达目标一维像的识别与分类问题。证明了RBFN与Parzen窗函数概率密度估计的等价性,指出RBFN隐层单元传输函数可以推广到一般的Psrzen概率核函数或势函数形式。还就高斯、三角、双指数三种核函数讨论了径向基函数网络形状参数、递推最小二乘算法的遗忘因子对识别结果的影响以及与网络训练时间的关系。     

一种自适应的图像型火灾探测算法

提出了一种自适应图像型火灾探测算法。选择核函数时充分考虑样本数据的影响,在确定核函数基本类型后,根据信息几何中保角映射的方法对核函数进行修正,在此基础上,利用修正后的核函数训练支持向量机并进行分类识别。实验结果表明该算法进一步提高了火灾图像的分类精度和火灾识别的准确率。     

基于仿生模式识别与传统模式识别的 人脸识别效果比较研究

本文实现了一种基于仿生模式识别的人脸识别系统,并将其识别效果同最近邻分类器与不同核函数的SVM进行了分析比较.以ORL人脸库为识别对象,针对有"拒识"的情况下,通过改变不同识别算法的可调参数,在保证参与训练人的正确识别率在大致相同水平的条件下,分析了参与训练人的错误识别率(错识别为参与训练的其他人)与未参与训练人的错误接受率(错识别为参与训练的某人)的优劣.比较结果表明,基于仿生模式识别的方法明显优于其它模式识别方法.     

基于类间距判据的高斯过程分类模型核参数选择方法研究

文中提出了一种基于类间距判据的高斯过程分类(GPC)模型核参数选择方法.将核参数作为自变量,类间距作为因变量,获得类间距随核参数变化的目标函数,然后采用共轭梯度法求取目标函数极值,最终获得核参数的最优值.实验表明,用DBTC作为判据进行核参数选择,分类正确率与原有参数选择方法基本相当,但GPC模型在进行参数选择时的耗时大幅减少,因而模型训练速度得到大幅提升.     

基于KPCA和类峰值特征的模拟电路诊断方法

针对传统的核主成分分析方法(KPCA)无法解决在故障样本交叠严重时多分类性能较差的问题,提出一种基于改进KPCA的特征提取和类峰值特征辅助识别分类相结合的模拟电路故障诊断方法.在预处理阶段,提出了一种图像混合欧氏距离用于建立核函数,进行核主成分分析特征提取,克服了传统KPCA的局限性;并且设计了一种用类峰值特征识别的方...     

基于径向基函数网络的雷达目标一维像识别技术研究

本文研究了利用递推最小二乘方法训练的径向基函数网络用于雷达目标一维像的识别与分类问题，证明了ＲＢＦＮ与Ｐａｒｚｅｎ窗函数概率密度估计的等价性，指出ＲＢＦＮ隐层单元传输函数可以推广到一般的Ｐａｒｚｅｎ概率核函数或势函数形式。还就高斯、三角、双指数三种核函数讨论了径向基函数网络形状参数ａ，递推最小二乘算法的遗忘因子λ对识别结果的影响以及λ与网络训练时间的关系。     

基于小波核主成分分析的相关向量机高光谱图像分类

相关向量机(RVM)高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法,然而算法本身存在对于高维大样本数据训练时间过长、分类精度不高的问题。针对这些问题,该文提出一种基于新型核主成分分析的RVM分类方法。该方法首先将核函数引入到主成分分析中,然后应用小波核函数代替传统核函数,利用小波核函数的多分辨率分析特点,进一步提高核主成分分析(KPCA)非线性映射能力,最终将新型核主成分分析算法与相关向量机相结合,对高光谱图像进行分类。仿真实验结果表明,将所提出的方法应用于AVIRIS美国印第安纳州实验田高光谱数据预处理后,类内类间距离比降低20%,方差整体增幅较大,最终将处理后的数据应用于相关向量机的高光谱图像分类中,分类精度提升3%~5%。     

有噪声标注情况下的中医舌色分类方法

舌色是中医(TCM)望诊最关注的诊察特征之一,自动准确的舌色分类是舌诊客观化研究的重要内容.由于不同类别舌色之间的视觉界限存在模糊性以及医生标注者的主观性等,标注的舌象数据中常含有噪声,影响舌色分类模型的训练.为此,该文提出一种有噪声标注情况下的中医舌色分类方法:首先,提出一种两阶段的数据清洗方法,对含有噪声的标注样本...     

基于Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法

针对目前主流人脸识别算法,在单样本条件下,当性能严重下降根本无法工作时,提出了一种结合Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法.选取数据库中中性表情的近正面人脸图像作为训练样本,通过几何变换产生15幅虚拟样本,对每幅样本图像提取Gabor特征,采用核监督局部保持投影方法进行特征提取,欧氏距离最近邻分类器进行分类.根据ORL数据库、Yale数据库和FERET数据库上的实验结果表明,核监督局部保持投影(GKSLPP)算法具有较好的识别效果.     

卷积神经网络（CNN）训练中卷积核初始化方法研究

本文提出了一种基于样本图像局部模式聚类的卷积核初始化方法,该方法可用于卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）训练中卷积核的初始化。在卷积神经网络中,卷积核的主要作用可看成是利用匹配滤波提取图像中的局部模式,并将其作为后续图像目标识别的特征。为此本文在图像训练集中选取一部分典型的样本图像,在这些图像中抽取与卷积核相同大小的子图作为图像局部模式矢量集合。首先对局部模式子图集合应用拓扑特性进行粗分类,然后对粗分类后的每一子类采用势函数聚类的方法获取样本图像中的典型局部模式子图,构成候选子图模式集,用它们作为CNN的初始卷积核进行训练。实验结果表明,本文方法可以明显加速CNN网络训练初期的收敛速度,同时对最终训练后的网络识别精度也有一定程度的提高。      

行列分块的核独立成分分析的人脸识别

提出一种行列分块的核独立成分分析(RC-KICA)的人脸识别方法。RC-KICA先对人脸图像矩阵按行列分块;然后对训练样本集依次进行行和列的核独立成分分析,得到左右解混矩阵;最后把训练样本子块投影到解混矩阵构成的特征空间进行特征提取及分类识别。RC-KICA更大程度地降低了样本维数,更好地解决了KICA高维小样本的缺陷。在YALE人脸库上的实验结果表明RC-KICA优于KICA和B-KICA。     

多特征融合技术应用于中医舌象分析的初步研究

本文对中医舌象信息的融合方案进行了初步探讨.对于舌象多特征融合,通常认为可采用特征层、决策层或特征层与决策层联合融合等不同方案.本文进行有关算法实验的结果表明,由于诸多因素影响,这些方案对于舌象多特征融合难以获得理想的效果.我们认为基于粗糙集理论的方法在舌象多特征确定中医证候方面可以获得比较好的结果,并进行了初步探讨.采用粗糙集理论可根据舌象特征确定部分证候,对于不能确定证候的样本可获得可能的结果,这在一定程度上避免了误判,对于中医辅助诊断是非常重要的.     

穿墙雷达多维参数人体姿态识别方法

现有的人体姿态识别方案大多数是从单一的角度来考察人体的姿态特征,但是仅采用距离像很难体现人体关节的位置信息,仅提取微多普勒特征有时会覆盖掉径向速度不明显的特征.为此,本文首先利用慢时间-距离像和慢时间-微多普勒谱图构建出人体姿态的三维张量数据集,扩展了人体姿态的特征维度,然后采用改进型瓶颈残差模块构成的神经网络提高了人...     

自适应核协同表示在SAR目标识别中的应用

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别中方位角差距大的训练样本之间存在干扰的问题,对传统协同表示字典进行了改进,得到更适应于当前测试样本且能够降低弱相关原子对系统影响的自适应字典,基于此提出了一种自适应原子选择的核函数变换协同表示算法,并在美国DARPA中的运动和静止目标获取与识别计划公开发布的SAR图像数据库上进行了验证实验.实验结果表明,相较于基于全部训练样本字典的核协同表示模型,基于自适应原子选择的核协同表示方法降低了干扰原子的不良影响,提高了对SAR目标识别的可靠性和鲁棒性.     

基于最优参数搜索的车辆中网识别方法研究

目前国内外车型识别方法中基于中网区域特征的研究较少,且分类识别的效率和精度较低。该文在分析中网格栅区域结构特征、中网窗口形状特征及区域纹理特征的基础上,提出基于最优参数搜索的改进型C参数的支持向量分类(C-SVC)车辆中网分类识别方法,该方法采用双角度约束以提高分类的效率和精度,即一方面设计基于马氏距离和a-原则对样本数据进行优化分选,并结合加权判别算法加快支持向量机的训练测试速度,以提高算法泛化效率;另一方面在核函数参数设定过程中,设计了基于先验知识的迭代最优参数搜索算法,以提高分类器的分类识别精度。实验表明,上述车辆中网识别方法检测准确率达到97.53%,具有精度高、误检率低的优点,同时极大优化分类识别效率,能够满足识别分类的实时性要求。     

STUDY OF RECOGNITION TECHNIQUE OF RADAR TARGET''''S ONE-DIMENSIONAL IMAGES BASED ON RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK

This paper studies the problem applying Radial Basis Function Network(RBFN) which is trained by the Recursive Least Square Algorithm(RLSA) to the recognition of one dimensional images of radar targets. The equivalence between the RBFN and the estimate of Parzen window probabilistic density is proved. It is pointed out that the I/O functions in RBFN hidden units can be generalized to general Parzen window probabilistic kernel function or potential function, too. This paper discusses the effects of the shape parameter a in the RBFN and the forgotten factor A in RLSA on the results of the recognition of three kinds of kernel function such as Gaussian, triangle, double-exponential, at the same time, also discusses the relationship between A and the training time in the RBFN.