基于k-means聚类和神经网络的超速行为识别研究

交通事故的发生对人们的生命财产安全造成了威胁,而超速驾驶是交通事故发生的一个重要因素。因此,如何准确识别超速行为至关重要。本文提出了一种基于工况识别的超速驾驶行为识别方法,首先利用主成分分析法对数据进行降维,利用k-means算法和高斯混合聚类算法对降维结果进行二次聚类,根据聚类结果训练BP神经网络,用训练好的模型对工况进行实时识别,进而得到不同工况的速度阈值用于超速行为识别。研究结果表明行驶工况的平均识别正确率达95%,将该方法应用于超速行为的识别,可使识别更加准确、科学。     

基于分形理论P2P流量行为的自相似性

针对单个主机单个协议流量的自相似性和非宏观上流量的自相似性,分析了端到端（P2P）网络流量的自相似性. 对常见的端到端(P2P)应用进行分析后发现,其应用层数据存在自相似性,且在时间尺度与行为尺度的比较中,P2P应用层流量在行为尺度上的自相似性表现得更加明显和稳定. 为了将行为尺度上的自相似性应用到业务感知领域,提出了一种新的P2P流量识别算法,该算法通过计算网络流量不同行为尺度下的容量维,再辅以主动系数来识别P2P流量. 实验结果证明,新算法在P2P流量识别方面的准确率高于同类算法,在加密流量的识别上表现尤为突出.     

一维距离像的雷达目标特征提取方法研究

利用高分辨雷达一维距离像,分析了规范相关分析（CCA）法及核规范相关分析（KCCA）应用于高分辨雷达目标识别的特征提取,用外场实测数据进行了识别实验．理论分析与实验结果表明,CCA法和KCCA法在数据降维的同时保持了较高的识别率．     

两向2DLDA与SVM相结合的SAR图像识别

针对线性判决分析（LDA）用于图像特征提取时存在破坏二维空间结构、特征向量维数过大的缺点。二维线性判决分析（2DLDA）直接对图像矩阵进行运算,在一定程度上弥补了LDA的缺陷,但其实质是按行压缩图像矩阵进行特征提取,只消除了图像列的相关性,所提取的特征维数依然过大。为解决以上问题,本文采用两向2DLDA的方法,在行和列方向同时压缩图像矩阵进行特征提取。并结合支持向量机（SVM）进行分类识别,用MSTAR计划发布的实测合成孔径雷达（SAR）图像数据进行实验。结果表明,该方法在减少计算量的同时能达到较高的识别率。     

基于整体和个体分割融合的双人交互行为识别

在人类交互行为识别领域,基于RGB视频的局部特征往往不能有效区分近似动作,将深度图像（Depth）与彩色图像（RGB）在识别过程中进行融合,提出一种融合Depth信息的整体和个体分割融合的双人交互行为识别算法。该算法首先分别对RGB和Depth视频进行兴趣点提取,在RGB视频上采用3DSIFT进行特征描述,在Depth视频上利用YOLO网络对左右两人兴趣点进行划分,并使用视觉共生矩阵对局部关联信息进行描述。最后使用最近邻分类器分别对RGB特征和Depth特征进行分类识别,进一步通过决策级融合两者识别结果,提高识别准确率。结果表明,结合深度视觉共生矩阵可以大大提高双人交互行为识别准确率,对于SBU Kinect interaction数据库中的动作可以达90%的正确识别率,验证了所提算法的有效性。     

基于随机森林算法的Android恶意行为识别与分类方法

针对当前Android恶意软件检测方法对检测出的恶意行为无法进行识别和分类的问题,提出基于随机森林（RF）算法的Android恶意行为的识别与分类方法. 该方法在对Android恶意软件的类型进行定义的基础上,利用融合多种触发机制的Android恶意行为诱导方法触发软件的潜在恶意行为;通过Hook关键系统函数对Android软件行为进行采集并生成行为日志,基于行为日志提取软件行为特征集;使用随机森林算法,对行为日志中的恶意行为进行识别与分类. 实验结果表明,该方法对Android恶意软件识别的准确率达到91.6%,对恶意行为分类的平均准确率达到96.8%.     

基于Mutual Boost和支持向量机的表情识别

主要研究自动人脸表情识别（FER）,首先使用Gabor算法提取人脸图像的特征,再针对Gabor特征维数高、冗余大及利用传统的AdaBoost算法进行特征选择时特征间仍存在较大冗余的特点,引入了基于互信息的AdaBoost算法（MutualBoost）进行特征选择,降低特征维数和减少特征间的冗余信息量。然后再以SVM分类器进行分类。本算法在JAFFE表情库上进行测试,结果验证了算法的有效性。     

浅析企业形象设计

介绍了企业识别系统（CIS）的产生背景和发展情况,阐述了理念识别、行为识别和视觉识别三者的相互关系,以及构建企业形象体系应当遵循的基本原则。     

浅析企业形象设计

介绍了企业识别系统（CIS）的产生背景和发展情况,阐述了理念识别、行为识别和视觉识别三者的相互关系,以及构建企业形象体系应当遵循的基本原则。     

导入CIS塑造航天企业在市场经济中的新形象

导入ＣＩＳ塑造航天企业在市场经济中的新形象沈波，汤铁山ＣＩＳ（ＣｏｒｐｏｒａｔｅＩｄｅｎｔｉｔｙＳｙｓｔｅｍ）是企业识别系统的简称，它由理念识别（ＭｉｎｄＩｄｅｎｔｉｔｙ，简称ＭＩ）、行为识别（ＢｅｈａｖｉｏｕｒＩｄｅｎｔｉｔｙ，简称ＢＩ）和视觉识别...     

新型自组装材料的制备及其对钍的识别研究

以钍（Ⅳ）为模板离子,制备了基于硅胶表面修饰的离子印迹聚合物.采用傅立叶变换红外光谱和N2吸附-脱附对其进行了结构表征.通过静态分析和动态分析系统研究了印迹聚合物对钍（Ⅳ）的吸附行为及选择性,结果表明该印迹材料对钍（Ⅳ）的等温吸附线属于Langmuir吸附模型.与非印迹聚合物相比,离子印迹聚合物对钍（Ⅳ）离子有较好的选择识别能力,模板离子钍（Ⅳ）相对竞争离子铀（Ⅵ）、镧（Ⅲ）和铈（Ⅲ）的选择系数分别是50.8,78.3和82.6.并且吸附速率快,10 min即达到吸附平衡,最大吸附容量为56.8 mg/g,可望在分离富集领域获得实际应用.     

新型水溶性32-冠-10的合成及其对百草枯客体的识别

为了探究水溶液中冠醚和百草枯客体的识别行为,以苄基单保护的三缩四乙二醇对甲苯磺酸酯和4,6-二羟基-1,3-苯二甲酸二甲酯为起始原料,四羧基修饰的双间苯-32-冠-10大环主体分子可以方便地经过多步有机反应构筑,其结构得到1 H NMR、13 C NMR、MS和EA等表征手段的确证。研究表明,该四羧基衍生的双间苯-32-冠-10的钠盐在水体系中可以与百草枯客体发生络合作用,并且得到了肉眼可见的颜色变化和1 H NMR实验的证明;进一步的UV-Vis滴定实验定量测算出主客体络合常数为985M-1;主客体络合行为可以通过调节体系的pH值得到调控。由此提供了水溶液中方便检测百草枯客体的方法。     

基于多群体遗传算法的人脸表情识别

人脸表情识别是目前比较活跃的研究课题。该文提出一种采用多群体遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取人脸表情特征,然后采用多群体遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后用支持向量机的方法进行分类．在日本JAFFE人脸表情库上进行了仿真实验,并与其他方法进行了比较,该文提出的方法获得了更好的识别效果。     

基于码元分布特性的FSK信号识别算法

FSK信号在短波通信中大量应用,将其与PSK、QAM、并行多路传输信号区分开来具有重要的意义。而短波信号识别的关键是如何减小噪声与多径传输引起的频率选择性衰落的影响。提出一种基于码元分布特性的FSK信号大类识别算法,采用带通滤波后子载波信号的短时谱能量方差作为识别特征,具有优良的抗频率选择性衰落与噪声干扰性能。仿真实验与实际信号测试结果表明,算法具有较高的识别正确率,能直接对中频信号进行处理,可用于实际工程。     

基于LLE和SVM的人像识别方法

在人像识别方面,传统的特征提取方法大都是线性的,不能很好地保持样本的拓扑结构。支持向量机能提高学习的泛化能力,防止过学习,是一种很好的分类器。为此,提出一种增强的LLE（Locally Linear Embedding）和SVM（Support Vector Machine）结合的人像识别方法,采用PCA（Pfincipal Component Analysis）与LLE相结合算法,对光照归一化处理过的人脸图像进行特征提取,利用SVM的分类机制对人脸图像样本集进行训练和识别。在ORL（Olivetti Research Laboratory）人脸数据库上实验表明,该算法稳健、快速,识别率达到了90％以上。     

基于模糊聚类的矢量量化的声纹识别研究

采用模糊C-均值聚类算法(FCM)实现声纹码本的矢量量化,使用基于相似系数和的孤立点检测法识别孤立点.试验表明,该方法能有效地减少孤立点对识别结果的干扰,显著降低码本量化误差,从而提高矢量量化声纹识别系统的识别率.     

基于非线性取值DTW算法的鲁棒性语音识别系统

提出了一个在噪声环境下高效的语音识别系统。针对端点检测,提出了基于平滑函数的检测方法,从而提高了利用短时能量算法的检测精度。运行频谱滤波器方法在能量频谱和对数频谱用了两次带通滤波器减少噪声,在对数频谱内用倒谱均值相减的方法去除卷积噪声,从而减少了计算量。对于普：i~DTW（DynamicTimeWarpin）算法得到某个测试语音与该语音所有的参考语音相似值,应用一个非线性中值滤波器取中间某个值的方法来进行识别,从而提高了DTW算法的识别精度。利用少量参考语音,实现了高于HMM的识别精度同时又减少了训练的花费时间。     

Gabor特征均值的子空间人脸识别算法的改进

针对人脸图像局部特征提取不充分的问题,在基于子空间分析的人脸识别算法中,提出了在线性和非线性空间中实现基于2DGabor均值的子空间人脸识别算法.首先,根据人脸图像的5个特殊区域,对人脸图像进行分块处理,分别对每一块进行2DGabor运算,并把每个训练样本相应像素点得到的特征矢量取均值,得到图像的特征向量,然后在线性和非线性空间中利用2DPCA(two-dimensional principle component analysis)和KDA(kernel fisher discriminant analysis)对特征向量进行降维处理,最后利用最近邻分类器和支持向量机分类器SVM(support vector machine)进行特征分类与识别,通过对ORL和FERET标准人脸库图像进行的实验仿真即对比结果表明,基于2DGabor均值的方法不仅提高识别率,而且对于人脸光照、姿态和表情变换均具有良好的鲁棒性.     

基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法．具体过程主要包括训练过程和识别过程．其中训练过程为：先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别．此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测．结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点．     

一种基于信息融合与运动域分割的手势运动方向识别方法

手势识别中,除手的分割是个难题外,在视频流中,手势有效动作起止帧的判定也是一个急待解决的问题。将图像的肤色与运动信息结合,分割出手,建立手势运动的历史图（Motion History Image,MHI）,提出了一种MHI与改进的运动能量图（Improved Motion Energy Image,IMEI）结合的机制,判定有效手势运动的起止帧,最后建立有效手势运动的MHI;同时提出改进图像梯度向量算法用于手势运动方向（上,下,左,右）识别。实验表明,对于有效手势运动起止帧的正确判断率一般可达90%以上,有效手势识别率达96%以上,手势交互自然顺畅。