分布式光纤入侵信号检测与识别

分布式光纤声波传感(DAS)技术通过接收相干瑞利散射光的相位信息来探测声波或振动信号,具有灵敏度高、动态范围广等特性,可利用线性定量测量实现对信号的高保真还原.随着实际应用的需求不断提高,光纤入侵检测领域对事件的定位和识别提出了更高的要求,表现为对入侵事件的准确分类,因此将分布式光纤声波传感技术与模式识别(PR)技术相...     

A novel grey‐based feature ranking method for feature subset selection

Abstract

In this paper, a novel grey‐based feature ranking method for feature subset selection is proposed. The classification effectiveness of each attribute of a specific classification problem is proposed and then each attribute can be ranked. Features with higher classification effectiveness are more important and relevant and thus considered as the final feature subset for pattern classification. Experiments performed on various application domains are reported to demonstrate the performance of the proposed approach. The proposed approach yields better performance than other existing feature subset selection methods and is helpful for improving the classification accuracy in pattern classification.     

相关分析在特征选择中的应用

目的 研究模式识别中特征选择的理论和方法。方法 利用相关分析法实现高效率的特征选择。 结果 在4种车辆声信号特征选择的实际应用中取得了良好的效果。结论 该方法具有运算量小,所选特征识别效果好等明显优点。     

被动声纳目标识别系统设计研究

目标识别是声纳的主要功能之一,其性能包括识别正确率、泛化能力和识别距离。由于数据样本的保密特性,声纳目标识别系统设计有其自身特色。在设计过程中,应首先降低对数据样本的依赖,把目标辐射噪声的机理分析、组成、运动规律等知识巧妙地运用到系统设计中;其次还应尽可能提高泛化率,以提高声纳目标识别系统对未见过的样本的正确识别能力。讨论了声纳目标识别流程、声纳目标识别系统的设计方法;在声纳目标识别系统的性能评估中,给出了目标识别距离的估算方法。     

Ultrasonic evaluation of solid-state welds

Ultrasonic techniques for evaluating the quality of solid-state weld interfaces have been investigated over the past several years. Promising results have been obtained on a variety of solid-state welds by extracting features from the ultrasonic wave forms and applying pattern recognition algorithms to separate acceptable from unacceptable welds. The general conclusion is that the ultrasonic features most sensitive to interfacial bonding are those dependent on high frequencies. However, no single feature has been discovered that is adequate to yield separation of good vs. poor welds, since the microstructural response is also frequency dependent.Given the increase in sensitivity and resolution with high-frequency ultrasonic evaluation, selected specimens have been examined with acoustic microscopy. These specially prepared samples were inspected with focused transducers at frequencies in the 35–75 MHz range. The reflections observed indicated bond quality to vary in discrete regions with good and poor regions distributed across the diameter. Corresponding variations in the degree of bonding have been observed on the fracture surfaces of mechanically-tested specimens. The development of both low- and high-frequency acoustic microscopy has led to the possibility of sensing and imaging subtle changes in the reflection coefficient of the bond line. These acoustic images will improve our understanding of the mechanisms involved in evaluating solid-state bonds.     

SAR图像目标的方向梯度能量分形特征研究

本文提出一种方向梯度能量分形特征提取方法用于目标的特征描述.该方法中,提出了方向梯度能量、方向梯度总能量、总方向梯度能量、方向梯度能量分形特征、复数分形特征等的概念和算法,分析并得出了方向梯度能量分形特征的性质,提取了二维目标的分形特征用于SAR图像目标检测.理论分析和实验结果表明,采用这种方法能够有效地检测不同形状和不同尺寸的目标.同时,这种方法还具有编程简单、运算速度快等优点.     

点特征提取在锂电池丝印图像配准的应用

目的 为了提高锂电池丝印图像配准精度,从而解决产品质量检测中的漏检和误报问题,研究点特征提取算法在锂电池丝印图像配准中的应用.方法 对基于点特征的锂电池丝印图像配准进行综述,首先概述点特征提取算法的发展历程,然后着重围绕Harris,SIFT,SURF,ORB和AKAZE等5种经典的点特征提取算法进行分析,并介绍近几年的提升算法,最后对锂电池丝印图像进行配准测试,利用几种测评技术对实验效果进行分析,总结不同点特征提取算法在锂电池丝印图像配准中的优缺点和适用性.结果 实验结果表明,AKAZE算法提取的特征点具有较高的重复率和匹配准确率,经过配准后的定位误差也都控制在1个像素以内,但是该算法的尺度不变性较差.结论 相较于前4种算法,AKAZE算法具有较高的可靠性和稳定性,能够满足锂电池丝印图像配准的实时性和高效性需求.     

Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别

为了克服人脸识别中存在的遮挡等闭塞问题,本文提出了Gabor特征结合Metaface学习的扩展稀疏表示人脸识别算法(GMFL)。考虑到Gabor局部特征对光照、表情和姿态等变化的鲁棒性,该算法首先提取图像的Gabor特征集;然后对Gabor特征集进行Metaface字典学习得到具有更强稀疏表示能力的新字典,同时引入Gabor闭塞字典来编码表示图像中的闭塞部分,并与新字典联合构造一组过完备字典基;最后利用过完备字典基求解稀疏系数重构样本,根据样本与重构样本之间的残差最小原则对人脸图像进行分类识别。在AR人脸库和FERET数据库上的实验结果验证了本文算法的可行性和有效性。     

基于注意力机制的LSTM语音情感主要特征选择

传统的语音情感识别方式采用的语音特征具有数据量大且无关特征多的特点,因此选择出与情感相关的语音特征具有重要意义。通过提出将注意力机制结合长短时记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM),根据注意力权重进行特征选择,在两个数据集上进行了实验。结果发现:(1)基于注意力机制的LSTM相比于单独的LSTM模型,识别率提高了5.4%,可见此算法有效提高了模型的识别效果;(2)注意力机制是一种有效的特征选择方法。采用注意力机制选择出了具有实际物理意义的声学特征子集,此特征集相比于原有公用特征集在降低了维数的情况下,提高了识别准确率;(3)根据选择结果对声学特征进行分析,发现有声片段长度特征、无声片段长度特征、梅尔倒谱系数(Mel-Frequency Cepstral Coefficient, MFCC)、F0基频等特征与情感识别具有较大相关性。     

KL—Bayes方法在故障模式识别中的应用

有效特征向量的提取和状态识别是设备状态监测与故障诊断领域中的关键技术。近年来,国内外很多学者都非常重视自动特征向量选择与提取方法的研究和模式识别方法的探讨。文中提出的KL-Bayes 方法是KL变换特征提取方法与Bayes 逐步判别分析方法的结合,前者可在不改变原始样本空间分布特点的基础上降低特征空间的维数[4],后者是一种集“有效特征选择与状态识别”功能于一身的方法[1]。KL-Bayes方法用于不太复杂的系统故障诊断,如轴承、齿轮箱故障诊断中是非常简单有效的。文中给出了应用实例及分类器自学习前后的分类结果。     

基于深度学习的舰船辐射噪声多特征融合分类

为了改善分类系统的性能,进一步提高舰船辐射噪声分类的正确率,该文提出了一种基于深度神经网络的多特征融合分类方法。该方法首先提取舰船辐射噪声几种不同的特征,将提取的特征同时用于训练具有多个输入分支的深度神经网络,使网络直接在多种特征参数上进行联合学习,通过神经网络的输入分支和连接层实现特征融合,再对舰船辐射噪声进行分类。为了特征深度学习提取了舰船辐射噪声的频谱特征、梅尔倒谱系数和功率谱特征,并将多特征融合分类方法与在一种特征上进行深度学习分类方法的正确率进行对比。实验结果表明,基于深度学习的多特征融合分类方法可以有效地提高舰船辐射噪声分类的正确率,是一种可行的分类方法。     

局域判别基空间能量的水声目标特征提取

考虑水声信号的非平稳性及时变性,对信号进行小波包分解。不同的小波包基可以反映不同的信号特性,基于距离准则,求取小波包局域判别基,在局域判别基的基础上,提出通过求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量,针对识别特征矢量设计神经网络分类器,对三类目标进行分类,验证实验表明,基于这种方法提取的识别特征矢量在水声目标分类识别中是有效的。     

Categories in architectural theory and design: derivation and precedent

It is doubtful whether any impartial classification of architectural theories can be adequately considered without some reference to the development of the idea of the categories as found in the standard works of critical philosophy. In attempting such a correlation this paper provides, for instance, not only a clear distinction between the Rationalist and Expressionist (or Classical and Romantic) schoos of thought, but also, by setting out the kinds of concept that necessarily impinge upon architecture, an improvement of our facility for comprehensively describing a building, and for subsequent evaluation of any systematic method of approach to the subject of design.