基于特征面的分层特征识别

为降低特征识别的复杂度,提出基于特征实体、特征实面和特征虚面概念的层次性特征分类方法.通过构造2类神经网络输入矩阵,利用神经网络在特征识别中所具有的优势,实现基于特征面的分层特征识别方法.实例表明：该方法在识别去除材料的特征时比较有效,但识别特征的范围受到一定限制.     

基于类决策树分类的特征层融合识别算法

针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点, 基于决策树分类算法的思想, 创建类决策树的概念, 提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法. 所给出的算法无需训练样本, 采用边构造边分类的方式, 选取信 息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类, 实现了对目标的识别. 该算法能够处理含有空缺值的量测数据, 充分利用量测数据的特征信息. 仿真实验结果表明, 类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法.

     

多层分类器模型的相似人体活动识别

针对基于单传感器活动识别中相似活动易混淆的问题,本文提出了一种基于广义判别分析的多层分类器融合的相似人体活动识别算法.首先提取基于单加速度计的多类活动数据的时域特征、频域特征以及时频特征,对不同特征进行特征分析与重要性评估以确定有效的特征维度.使用随机森林(RF,Random forest)算法对活动特征进行第1层分类,然后根据分类混淆矩阵分析相似活动,由广义判别分析算法提取相似人体活动的映射特征,使用支持向量机(SVM,Support vector machine)算法对相似活动进行第2层分类,最后将相似活动的双层分类器识别概率加权融合得到最终识别结果.为了验证该识别算法,在公开的数据集SCUT-NAA上执行,识别算法对相似活动识别的正确率达到97.2%,提高了基于该数据集研究的正确率.     

基于小波特征和模拟退火的遥感图象快速聚类算法

不同遥感对象，光谱曲线的突变点位置差异很大，不同尺度的小波变换可有效提取这些突变特征，在此基础上，用小波特征相关系数描述像素的近似程度，取代一般聚类算法以欧氏距离为基础的聚类概念，聚类结果可准确反映遥感对象内容，基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法，通过扩展频段，增加特征点的个数以丰富类的特性，对空间数据进行均匀抽样产生聚类空间，采用模拟退火技术和逐步降低聚类规模的方法，快速实现全局最优的聚类中心，类内评价最优代表作为聚类中心，保证类特性的持续性和强壮性，而且解决了K－means聚类的参数选择问题，最后采用TM多光谱遥感图象进行参数分析和算法比较，验证了该算法分类快速准确，且参数控制灵活，因此基于小波特征抽取和模拟退火的多光谱遥感图象快速聚类算法有较好的应用前景。     

高光谱遥感数据光谱特征提取算法与分类研究*

针对高光谱数据的特点,探讨了高光谱数据特征提取的若干算法,重点研究了导数光谱和光谱编码技术,并从地物光谱曲线中提取了其光谱吸收特征.对同类曲线特征求交得到识别地物的有效特征;对不同类曲线特征求交得到区分不同类地物的有效特征.最后基于提取的特征建立了地物识别决策树,从而达到快速识别分类地物的目的,能够实现依据地物光谱特征的地物识别与分类.     

基于机器学习的心律失常信号分类算法研究

心电图中心律失常信号的分类识别是诊断心血管类疾病的重要依据。基于MIT-BIH提供的数据文件,通过小波变换提取了心电信号的21组特征信息,针对常见五类心律信号的分类识别进行了研究,设计实现了基于softmax回归和神经网络的分类算法。实验结果表明,一个适用的神经网络算法训练速度更快,在较少的迭代次数下,分类识别的正确率稳定在90%以上。     

基于Kinect的动态手势识别

针对现有的动态手势识别率低,识别手势少等不足,利用Kinect设备提出了动态手势识别算法.首先利用Kinect捕获人的手部区域,采用基于像素分类的指尖检测算法找到指尖的个数,并以左右手的手指个数作为动态手势的开始和结束;对人手的运动轨迹进行分析,针对运动轨迹的运动方向的变化,提取了该动态手势的运动方向变化角度作为特征;采用隐马尔科夫模型训练和识别各个手势.实验结果表明:方法能够识别16个大写手写英文字母,且效果较好.     

基于PCA特征提取和距离哈希K近邻分类的人脸表情识别

使用PCA降维,提取人脸表情特征,并结合基于距离的哈希K近邻分类算法进行人脸表情识别。首先使用类Haar特征和AdaBoost算法进行人脸检测,并对人脸图像进行预处理;接着使用PCA提取人脸表情特征,并将特征加入到哈希表;最后使用K近邻分类算法进行人脸表情的识别。将特征库重构为哈希表后,很大地提高了识别效率。     

基于核最优变换与聚类中心的雷达目标识别

抽取有效鉴别特征是雷达一维高分辨距离像识别的关键.基干统计学习理论的核化原理,提出一种新的鉴别特征提取方法--核最优变换与聚类中心算法.该算法通过非线性变换,将数据映射到核空间,在核空间执行最优变换与聚类中心算法,能够提取一维距离像的稳健非线性鉴别特征.同时,基于训练样本在核空间所张成的子空间的一组基,给出一种快速计算方法,提高了特征提取速度.基于微波暗室实测数据的实验表明了该方法的有效性.     

基于散射中心的雷达目标SVM识别方法

为减少经典目标识别算法中的计算量与模板存储量,本文将雷达目标散射中心作为目标识别的特征,通过支持向量机(SVM)方法分类目标.首先,采用基于传播算子的多重信号特征法(PM-MUSIC)提取雷达目标散射中心参数;其次,计算散射中心的中心矩以建立统一标准的识别特征,并采用SVM方法对目标进行分类.最后,通过仿真实验比较了该...     

基于组件的Agent框架研究

首先介绍了组件技术和框架技术的思想和设计原则,并在此基础上提出了设计Agent结构应该遵循的原则;依照文中所述的各项原则,提出了一种基于组件的Agent框架,并对框架中的组件及工作原理进行了详细地描述。     

基于PMAC卡的控制算法研究

可编程多轴运动控制器PMAC具有强大的控制功能.源于其优良的PID控制性能,本文就其PID控制算法进行了深入研究,提出PMAC卡应用于三轴直线运动装置中特殊运动区间的改进算法.     

基于神经网络的钢材表面裂纹定量检测方法的研究

介绍基于神经网络的钢材表面裂纹定量检测原理及方法，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹缺陷漏磁定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，运用神经网络技术初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性，并得出相关的结论。     

浅谈云计算在互联网中的应用

云计算是一个新兴的商业计算模型。它利用高速互联网的传输能力,将数据的处理过程从个人计算机或服务器移到互联网上的计算机集群中。云计算使得超级计算能力通过互联网自由流通成为了可能。企业与个人用户无需再投入昂贵的硬件购置成本,只需要通过互联网来购买或租赁计算力。该文阐述了云计算在互联网中的应用形式,并通过具体实例进行分析和描述。     

基于FPGA的脉冲量输入模板的研究

可编程逻辑器件的应用成为现代电子电路设计中的高效方式,它可以实现高效率、可靠的设计,也可以进一步提高电路的集成度.为满足工业现场高速通信的需要,并实现复杂控制系统的实时控制.本文设计一款基于FGPA的脉冲量输入模版.文中主要是对FPGA器件进行设计,使用了软件开发工具Max PlusⅡ.     

基于Web Service的地理信息服务研究

通过对已有的WebGIS相关技术的研完与分析，提出了基于Web Service的地理信息服务框架体系结构，并对实现地理信息服务结构的各种关键技术进行归类与分析，实现各种服务的主动与互动相结合，最后选取中国可持续发展信息共享系统来进行基于Web Service的地理信息服务系统应用示范研究。     

基于遗传算法的最短路径的计算

交通系统中的最优路径算法等同于图论中的最短路径算法,根据不同的具体要求可以是长度最短或行驶时间最短。由于问题的特征、网络特性等的纷繁复杂最短路径算法表现出多样性。除了经典的方法外,近年来出现的模拟退火、Tabu搜索和遗传算法等在优化问题中获得了广泛的应用,本文主要讨论了用改进的遗传算法求解最短路径的方法。     

供应链中生产商与零售商决策问题的研究

在需求率是价格的函数,产品存在常数腐烂率,允许缺货且缺货部分补足的假设下,本文分别建立了供应链上生产商与零售商各自单独决策和双方联合决策的优化决策模型,并且应用数学规划方法证明了双方联合决策比单独决策能够给供应链能带来更多的经济利润.最后用数值例子验证了模型的有效性.     

一种基于克隆选择的入侵检测算法

提出了一种基于克隆选择的入侵检测算法,包括整体模块以及耐受、记忆细胞检测、成熟细胞检测模块。算法能够动态地自适应地定义自体,可以根据环境的变化,来调整自体集合的大小,只保证一段时间内被认为是正常行为的自体存在,从而在时空复杂度上都可以大大改善入侵检测系统,更好地适应了真实环境。     

基于小波的图像边缘提取技术

研究了小波技术在图像边缘提取中的应用,解决了目前图象中存在的局部分割问题,提出了链的百分比概念;针对分割结果的不封闭性,采用边缘点生长的方法,有效地解决了区域的封闭性。最后通过寻找大区域解决了高细节区的分割问题。