基于Adaboost算法的红外图像中人脸自动检测方法的研究

为了实现对红外视频图像中人脸的自动检测与跟踪,提出了一种基于Adaboost算法的红外图像自动检测方法。该方法通 过用Haar-Like特征和积分图概念描述人脸的基本特征和采用Adaboost学习算法和Cascade算法,提高了红外图像中人脸自动检 测的准确性和快速性。其检测速度为每秒15帧,检测精度达到了98.4%。通过大量实验证明,Adaboost算法在对红外图像中 人脸的自动检测方面具有优势。     

基于多DSP的雷达自动检测及点迹凝聚的设计与实现

介绍了一种雷达全程全方位自动检测和点迹凝聚的算法,详细介绍了该算法在多片AD-SP-TS101的硬件平台上的实现方法。     

一种基于区域的交互式MRF图像分割算法设计与实现

提出一种基于区域的交互式MRF图像分割算法,有效地解决了传统MRF方法中初始参数不易准确估计的问题,并能自动检测和矫正出现的误分割。算法在meanshift预分割得到的过分割区域上进行人工标记,并将图像转化到L*u*v空间,用较简单的欧式距离表达不同像素点之间的差异。同时,分析了误分割可能出现的情况,分类别对误分割现象进行自动检测,然后运用基于区域势能的区域合并方法对误分割进行自动矫正。通过对医学图像及自然彩色图像进行实验,实验结果表明该算法能准确地完成分割任务,并实现对误分割现象的自动检测和矫正,与传统MRF及Graph Cut算法相比,该算法能获得更准确及更平滑的分割结果。     

X光探伤图像中焊接缺陷的自动检测

为了自动检测螺旋钢管焊缝缺陷，建立了x光探伤实时成像与自动检测系统。首先采用动态图像多帧叠加方法消除随机噪声，然后利用自适应二值化方法提出焊缝区域。在提出的焊缝图像中，基于缺陷附近的空间对比度与方差，利用模糊模式识别算法，对焊缝 中的夹渣、气孔和未焊透等缺陷进行了自动判别。该系统在钢管运行速度达到3m/s时，漏判率为1.53％和误判率为3.08％，能满足实时检测的要求。     

基于RX算法的高光谱红外弱小目标检测

主要针对高光谱红外图像中弱小目标的检测方法进行研究,根据目标检测的RX算法模型,给出了算法在高光谱目标检测中的性能评价,分析了检测器像元数、光谱波段数对算法性能的影响,在RX算法及相关改进算法的基础上,通过对AVIRIS数据的仿真实验,分析了相关矩阵在高光谱目标检测中算法的应用优势,提出了一种目标自动检测方法,验证了UTD算法对有特定波段依赖性的小目标有良好检测效果.理论分析和仿真实验证明了RX算法在红外高光谱目标自动检测中的有效性.     

雷达恒虚警率检测算法综述

恒虚警检测是雷达自动检测系统中非常重要的一种目标自动检测方法.本文综述了不同CFAR检测算法研究发展现状,分析了不同应用背景的CFAR检测器的选取,并对CFAR检测技术的发展趋势进行了展望.     

一种基于时域同步的保护间隔检测方法

OFDM传输系统通常有多个保护间隔，所以相应的接收机应有自动识别保护间隔的能力。本文在对时域同步进行分析的基础上，提出了一种基于ML算法的保护间隔自动检测方法，对该方法进行了理论分析，并基于DVB-T传输方案时对该方法的有效性进行了Matlab仿真和实际系统测试。     

基于物联网技术的微弱光电信号自动检测研究

微弱光电信号检测是光电场检测核心,以往微弱光电信号检测方法的检测范围小,已无法满足微弱光电信号检测标准,因此,研究基于物联网技术的微弱光电信号自动检测方法,提高微弱光电信号自动检测范围。通过物联网感知层的数据采集卡采集激光传感器发出的光电信号,经基于数字信号处理的微弱光电信号自动检测方法的双重锁相结构去除信号相位差干扰后,实现微弱光电信号自动检测,检测后信号数据经通信网络传输应用层数据库内,采用基于小波分频叠前相干噪声压制方法和复合数字滤波算法处理数据库内检测的微弱光电信号,提高微弱光电信号自动检测效果。实验结果表明:该方法的检测性能良好,检测范围高达1 800 km,可快速检测微弱光电信号强度,微弱光电信号检测平均准确率高达97.62%。     

用特征分析法对数字信号处理机进行自动检测

介绍用特征分析方法对数字信号处理机进行自动检测，此方法能够提高故障自检测的定位率，并能进行性能的自动检测。     

基于几何约束的车牌倾斜检测方法

提出了一种新的基于车牌图像几何约束的车牌倾斜角自动检测算法。算法以车牌字符轮廓的最低点为基本信息,用矩的方法确定车牌的倾斜角度。本算法创新性地采用字符顶点的几何约束信息再用矩的方法得到倾斜角度。结果表明,该算法运算量小,速度快,校正精度高。     

单值因果图模糊推理算法研究

根据单值因果图的推理方法，采用中值法比较模糊概率，提出了单值因果图在模糊条件下进行推理的两种算法。最后，以核电站的一个子系统为例，分别讨论两种算法在不同模糊数下实现的推理，实验结果与实际一致，推理方法可行。研究表明：单值因果图的推理算法能实现模糊条件下的因果图推理，有效地进行故障分析。     

智能教学系统中的知识推理

知识推理主要应用于智能教学系统的教学策略、教学方法的产生和调整方面。给出了一种智能教学系统中的基于语义网络的模糊推理确定教学序列的方法和用基于产生式规则的推理确定教学方法，并给出了推理算法。     

云推理在雷达干扰效果评估中的应用

鉴于雷达干扰效果评估在干扰资源优化分配中的重要地位,一种基于云模型定性规则推理的干扰效果评估方法被提出。首先对属性云模型进行参数设置,生成了一系列用云表示的基本概念集;然后基于云不确定性关联知识挖掘方法,构建了推理规则库,使得属性间的内在关联被突显出来;最后建立了基于云不确定性推理的干扰效果评估模型。通过实例,将云推理与模糊推理和概率推理进行比较,结果表明所建模型是合理的、可行的,该方法摆脱了以往概念层次的硬划分,实现了数据的软操作,通过定性推理过程,对数据对象进行定性概念的推理,实现了更符合人类思维活动的推理过程,具有更好的可操作性和可理解性。     

单值模糊因果图混合推理研究

对事件概率为多种模糊数、语言值及精确概率值等多种概率进行讨论,采用了将所有概率转换为梯形模糊数的标准化方法。在此基础上提出了基于多种概率的模糊因果图混合推理方法,以处理精确概率值、语言值和模糊概率值等多种概率。最后,以核电站的一个子系统为例进行讨论,实验结果与实际一致,推理方法可行。研究表明单值模糊因果图混合推理方法能有效地用于故障分析,比原来的因果图方法具有更大的灵活性和适应性,具有很强的工程实用价值。     

D-S证据理论在雷达辐射源识别中的应用

为了解决辐射源识别问题，采用基于推理的数据融合方法，分析了Dempster-Shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论，并将它应用于雷达辐射源识别的数据融合中，试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

Threat Assessment Method Based on Intuitionistic Fuzzy Similarity Measurement Reasoning with Orientation

The aim of this paper is to propose a threat assessment method based on intuitionistic fuzzy measurement reasoning with orientaion to deal with the shortcomings of the method proposed in [Ying-Jie Lei et al., Journal of Electronics and Information Technology 29（9）（2007）2077-2081] and [Dong-Feng Chen et al., Procedia Engineering 29（5）（2012）3302-3306] the ignorance of the influence of the intuitionistic index＇s orientation on the membership functions in the reasoning, which caused partial information loss in reasoning process. Therefore, we present a 3D expression of intuitionistic fuzzy similarity measurement, make an analysis of the constraints for intuitionistic fuzzy similarity measurement, and redefine the intuitionistic fuzzy similarity measurement. Moreover, in view of the threat assessment problem, we give the system variables of attribute function and assessment index, set up the reasoning system based on intuitionistic fuzzy similarity measurement with orientation, and design the reasoning rules, reasoning algorithms and fuzzy-resolving algorithms. Finally, through the threat assessment, some typical examples are cited to verify the validity and superiority of the method.     

基于ActiveX文档的农业专家系统网上推理技术

文章分析了ActiveX文档技术和农业专家系统（Agriculture Expert System,简称AES）推理机构件，在此基础上介绍了建造Internet上的农业专家系统的方法，经在西部地区的实践，此项技术在开发农业专家系统网上推理方面有很强的实用性。     

基于模糊神经网络的目标识别

结合模糊推理和神经网络两种方法的优点,从网络的结构、工作过程、学习算法等方面,探讨了一种基于模糊神经网络(FNN)的目标识别方法。通过仿真结果证明,此方法确实可行。     

基于直觉模糊Petri网的混合推理方法

针对现有的基于模糊Petri网(Fuzzy Petri Nets,FPN)和直觉模糊Petri网(Intuitionistic Fuzzy Petri Nets,IFPN)的推理方法在求解只涉及知识库中部分规则的问题时存在推理过程复杂、效率不高,而且不能对问题产生的原因进行分析等缺陷,提出一种基于IFPN的混合推理方法.该方法将反向推理与正向推理相结合,首先把所要求解的问题转化为目标库所,并引入关联库所、关联变迁和子模型等概念;其次运用反向推理寻找目标库所的关联库所和变迁并构建推理子模型,从而获取问题产生的潜在原因并简化推理模型;最后以子模型作为推理模型,运用正向推理求解目标库所的token值,解决了直接运用原模型进行推理时过程复杂且效率不高的问题.与此同时,通过在模型中引入阈值以及"路径"和"有效路径"等定义,排除无效关联库所,从而找出了问题产生的真正原因.实例验证表明该方法可行且有效,与现有方法的对比分析表明该方法克服了现有方法的缺陷.     

基于模糊变换的模糊系统和模糊推理建模法

首先针对双输入单输出模糊系统提出了一种模糊变换方法,指出这种模糊变换不仅与单输入和单输出模糊系统有密切的联系,而且利用这种模糊变换构造的模糊系统具有很好的泛逼近性.然后将这种模糊变换应用到模糊推理建模法中,导出了所研究的模糊系统的微分方程模型和状态空间模型,从而给出了一种新的模糊推理建模法.理论分析和仿真实验均表明:利用模糊变换构造的微分方程对所研究的模糊系统具有很好的泛逼近性.