基于超复数计算的3D径向坐标可视化映射方法

提出一种多维数据3D空间可视化方法。在二维径向坐标映射基础上,引入雷达图的面积特征作为第三维,构成三维径向坐标映射。基于超复数实现径向坐标在3D空间的计算。实验结果表明,三维映射较二维映射更能反映数据结构信息,有效处理了二维径向坐标映射中映射数据点易堆叠的问题。     

三角形网格球面参数化研究

针对调和映射的思想提出了一种新的零亏格的任意拓扑流形三角形网格的球面参数化方法。首先构造一个质心映射将三角形网格映射到单位球面上,接着利用球面均值迭代调整调和能量,使其向最小化方法演化,最后通过坐标转换计算得到三角形网格的球面参数。实验证明改进后的三角形网格球面参数化方法在球谐变换等图形处理中取得了很好的效果。     

基于球面保角映射理论的表面特征标记点匹配法

提出一种基于曲面参数化理论的半自动匹配方法.首先,选择任一样本数据作为参照模型,根据其表面几何特征手动标定特征标记点;其次,利用保角映射方法将全部样本数据映射到同一球形域,根据球面坐标对应关系实现在其他样本表面上特征标记点的自动标定;最后,利用迭代逼近点方法归一化特征标记点在空间的位置.实验考察了统计形状模型的通用性原则和专一性原则,并且比较了球面保角映射中不同约束条件对获得模型质量的影响.实验结果表明:利用球面保角映射3个基准点约束所得模型的专一性指标明显好于零质心约束方法,并且实验所需时间减少近50%.     

一个二维含有理分式离散混沌映射的分析与控制

借助非线性特征研究工具构造了二维含有理分式离散映射,然后运用最大Lyapunov指数谱和分岔图研究该二维有理分式离散映射的动力学行为,最后利用改进形式的小波函数构造压缩映射,对二维有理分式混沌映射进行了有效的混沌控制.通过理论分析和数值模拟,验证了该混沌控制方法的实用性和有效性.     

深度约束的海底控制网点坐标确定方法

为解决传统水下控制网解算中基于三维空间距离交会确定控制点坐标存在的垂直解不稳定问题,借助压力传感器提供的深度信息,提出了融合深度差的二维平差方法和附加深度的三维约束平差方法.融合深度差的二维平差方法将深度差作为已知值,将三维空间交会问题转换为二维平面交会问题,在二维平面构建平差模型,确定水下控制点坐标;附加深度的三维约束平差方法将深度作为高精度观测值和约束条件,并与空间距离方程联合解算,确定水下控制点坐标.在松花湖水域进行实验,结果表明,两种方法均将水下控制点解算精度提高了2~5倍,说明在水下控制网解算过程引入深度信息构建平差模型,有助于提高控制网点坐标三维解的稳健性和精度.     

基于ResNet网络的鱼眼镜头标定仿真研究

针对鱼眼镜头视角达到或超过180°时,基于传统的鱼眼镜头标定方法过于繁杂,及基于神经网络的鱼眼镜头标定方法难以自动获取大量标签样本的问题,根据球面透视投影下鱼眼图像椭圆弧到立方盒展开校正直线的像素坐标映射关系,自动构建包含鱼眼镜头内部参数、视角达到180°的仿真鱼眼图像、扭曲直线及校正直线坐标样本集,将卷积神经网络引入...     

基于小波分析的夜间色光背景图像白平衡优化算法

在进行夜间复杂色彩光照背景下的图像采集和处理过程中,易受到图像色差的干扰而出现白平衡失真,故提出了一种基于连续小波时间尺度分解的夜间色光背景图像白平衡失真补偿算法.该算法采用全局显著图融合方法对图像进行尺度信息分解和特征采集,采用双通道扇形滤波降噪方法进行图像去噪处理,采用连续小波变换将图像像素特征从一维函数映射到时间尺度的二维函数中,进行夜间色光背景图像的白平衡失真补偿.仿真结果表明,采用该算法进行夜间色光背景图像白平衡优化处理具有较好的图像色差均衡性能,图像成像的峰值信噪比较高.     

一种快速真实感人脸绘制的方法

为了生成具有微观结构的真实感人脸模型,提出了一种基于几何纹理映射的方法.该方法将法向图映射到人脸几何模型上,由于法向图中的每个像素值都代表着法向量,使得人脸几何模型表面产生了像素级别的法向量;用光矢量对这些法向量扰动并与作为颜色纹理的人脸纹理图相融合,得到了具有皮肤纹理和细小凹凸特征的人脸模型.     

鼠标驱动的实现方法

本文介绍二键鼠标通信规程,鼠标坐标到显示坐标的映射关系,及鼠标设备的控制方法     

声发射与混合维深度融合的滚动轴承智能诊断

针对滚动轴承早期及复合故障难以准确诊断的问题,提出一种基于声发射与混合维深度特征融合的滚动轴承早期故障智能诊断模型,该模型可自适应捕获滚动轴承早期故障特征并自行诊断.首先,将滚动轴承早期原始声发射信号经连续小波变换转化为二维时频图.接着,分别将上述一维、二维数据输入以卷积神经网络(CNN)构建的1D-CNN与2D-CNN智能诊断模型框架,并提出采用基于特征金字塔网络的深度融合算法融合模型的低层与高层特征,同时以全局平均池化层代替全连接层抑制模型过拟合现象.试验结果表明,提出的方法具有更高的准确率、稳定性与鲁棒性.     

基于色度学空间的多元图表示

针对传统的多元图表示可以表示信息在空间中的几何分布,但无法表示类别概率的缺点,本文提出基于色度学空间的彩色多元图表示。在保留传统多元图表示优点的基础上,集成了色度学维度,利用色度混合原理表示不同类别数据在空间点所占的比例,有利于通过直观的视觉认识类别分布信息以及引入图像处理方法。比传统的多元图表示更适合可视化模式识别的应用。     

基于EXCEL VBA程序设计的气象数据图形化显示

本文简要介绍了EXCEL中VBA程序设计的有关知识,详细分析了如何利用强大的Excel VBA程序设计功能对气象数据进行综合处理,为气象数据的图形化显示提供手段,最后提出基于Excel VBA程序设计的气象数据图形化具有快捷、简单、准确、直观的特点,在气象行业有较好的应用价值。     

基于概率图模型目标建模的视觉跟踪算法

提出了一种视觉跟踪任务中基于局部特征和概率图模型的目标建模方法,将目标表示为一组具有仿射不变性的区域特征,并通过概率图模型描述特征之间的空间约束关系。在目标跟踪过程中,首先在空域上利用信任传播算法,推断概率图模型中各个特征的状态,然后根据推断的结果设计改进的重要性采样函数,采用粒子滤波算法在时间域上对目标进行跟踪。为了适应目标在运动中的变化,模型根据特征的稳定程度自适应地进行更新。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

A New Approach for Parameter Estimation of Mixed Weibull Distribution: A Case Study in Spindle

In order to improve the accuracy and efficiency of graphical method and maximum likelihood estimation (MLE) in Mixed Weibull distribution parameters estimation, Graphical-GA combines the advantage of graphical method and genetic algorithm (GA) is proposed. Firstly, with the analysis of Weibull probability paper (WPP), mixed Weibull is identified to data fitting. Secondly, the observed value of shape and scale parameters are obtained by graphical method with least square, then optimizing the parameters of mixed Weibull with GA. Thirdly, with the comparative analysis on graphical method, piecewise Weibull and two-Weibull, it shows graphical-GA mixed Weibull is the best. Finally, the spindle MTBF point estimation and interval estimation are got based on mixed Weibull distribution. The results indicate that graphical-GA are improved effectively and the evaluation of spindle can provide the basis for design and reliability growth.     

基于主元分析的相机间颜色校正

针对相机间的颜色校正问题,提出一种新方案以克服因相机所处环境不同而对校正结果带来的影响。利用主元分析确定颜色空间变换关系矩阵,将RGB颜色空间转换到各颜色通道间相关性较小的Lαβ空间,在该颜色空间下,利用图像的颜色统计特性一致性原理对相机间的颜色进行校正。实验结果表明,新方案可有效克服相机所处环境对目标颜色校正的影响,实现较为理想的相机间颜色校正。     

基于蚁群算法的行为识别特征优选方法

为了降低特征冗余,提高移动用户行为识别的准确率,提出一种基于蚁群算法的移动用户行为识别加速度信号特征优选方法。首先对样本数据进行预处理,根据特征对不同行为的分类敏感度进行初次优选,降低特征搜索空间的维度;然后利用蚁群算法结合神经网络分类器,以特征的分类准确度为评价准则对特征集合进行了二次优选。实验结果表明,该方法优选出的特征集具有较好的识别性能。     

面向人体动作识别的局部特征时空编码方法

为克服BoF特征袋模型在视频人体动作识别中忽视局部特征间时空位置关系的问题,本文提出局部特征时空编码方法。将局部特征时空位置坐标引入特征编码中,直接对它们的时空位置关系建模。首先,将局部特征投影到人体运动子时空域,获得局部特征的时空位置坐标;然后,在特征编码阶段同时对局部特征的出现信息和时空位置坐标进行编码;最后,采用特征池提取该时空域内局部特征的统计信息用于动作分类。为进一步提高性能,多尺度时空编码和局部约束时空编码方法也一并被提出,并在分类阶段采用局部约束块稀疏表示分类方法提高动作识别精度。在KTH, Weizmann, UCF sports等标准测试集的实验表明,本文算法能够有效表示局部特征间时空位置关系、提高动作识别精度。     

基于混合密码体制的大数据隐匿性特征安全提取技术

传统大数据隐匿性特征安全提取技术忽略了大数据密文的公钥及密钥封装,且大数据隐匿性特征类别混乱,导致该技术的提取精度偏低、冗余度较高.为此,本文提出一种基于混合密码体制的大数据隐匿性特征安全提取方法.通过混合密码体制中的公钥封装以及密钥封装机制生成大数据密文;根据密文内容设计对称加密方法和非对称加密方法,基于此分类隐匿性特征,利用不同类的隐匿性特征构建大数据隐秘性特征相空间,计算大数据间的关联维值,实现大数据隐匿特征的安全提取.实验结果表明,与传统方法相比,所提出的大数据隐匿特征提取方法冗余度低,大数据隐匿特征平均分类正确率高达95%,且特征安全提取误差低,验证了所提方法具有更好的应用性能.     

基于保局映射的图像纹理聚类

为了解决图像检索中的聚类问题,提出一种改进的图像纹理聚类算法.在纹理特征提取阶段,采用双树复小波对图像进行分解,然后对每个高频段提取直方图签名作为纹理特征;在聚类阶段,根据数据分布的密度来动态地计算数据点的邻接矩阵,再采用保局映射进行降维,对降维后的数据进行k-means聚类.通过采用直方图签名的方式能有效地表示图像纹理在各个方向上特征信息,同时根据数据密度构建的邻接矩阵,能够和保局映射一起更有效地发掘数据之间的局部相关性.实验表明:相对于传统方法,该算法具有更高的聚类正确性.     

注意力卷积GRU自编码器及其在工业过程监控的应用

针对现有故障检测算法难以深入并准确地提取数据内在信息的问题,提出注意力卷积门控循环单元自编码器（CGRUA-AE）深度神经网络和基于CGRUA-AE的过程故障检测方法. 采用卷积门控循环单元（ConvGRU）有效地提取输入数据的空间和时间特征;建立基于ConvGRU的自编码器,采用无监督学习对时间序列数据进行特征提取,引入注意力机制对相应的特征进行加权计算,实现对关键特征的有效选择;分别在特征空间与残差空间上建立基于T ²、SPE统计量的过程监控模型,实现对多元数据有效的特征提取和故障检测. 数值案例和田纳西?伊士曼过程故障检测结果表明,CGRUA-AE具有良好的特征提取能力和故障检测能力,性能优于常用的过程故障检测方法.