基于对象模糊密度赋值的决策层融合算法

针对模糊积分在进行决策层融合识别时,其模糊密度是根据已知类别样本的先验静态信息赋值的,并不能根据具体对象的识别结果进行动态调整使之更接近现实的情形,提出了一种基于对象模糊密度赋值的决策层融合算法。该算法利用各分类器识别具体对象时给出的客观信息计算出其所属类别的区分度,再结合先验静态信息对模糊密度进行动态赋值。将该算法应用于人脸表情识别,实验结果表明,获得了较好的融合效果,提高了表情识别的准确率。     

融合高阶多尺度特征的路面裂缝图像分割算法

针对裂缝图像的光照不均匀、斑马线等复杂背景使得传统的裂缝图像分割算法容易丢失细微及末梢裂缝等问题,本文提出了一种基于泰勒级数和多尺度特征的裂缝图像分割算法.首先,采用瑞利和高斯分布构成的有限混合模型对裂缝背景和目标进行建模,并使用期望最大化算法求解混合模型的参数;然后,通过泰勒级数的展开式描述裂缝的梯度方向,利用尺度变换构造裂缝图像的高阶多尺度特征;最后,将灰度有限混合模型和裂缝高阶多尺度特征融合到马尔科夫随机场模型,通过条件迭代算法优化求解裂缝标号场最大后验概率来实现图像分割.性能测试和不同算法对比分析实验表明,本文算法在保证裂缝几何参数不变的前提下能够抑制非裂缝目标并保留低对比度、细微和末梢裂缝,分割准确率达到85.93%、灵敏度达63.87%,衡量指标优于其他算法.     

二苯偶氮羰酰肼分光光度法测定油品中微量钒

应用V(V)-二苯偶氮羰酰肼(DPCO)-CTMAB显色体系测定了油品中微量钒,考察了测定条件,建立了测定微量钒的新方法。络合物的最大吸收波长位于540nm,表观摩尔吸光系数为4.5×104。在25mL溶液中,钒含量在0～27.5μg范围内符合比尔定律。以盐酸羟胺和硫脲作掩蔽剂消除油品中Fe3+,Cu2+,Ni2+等干扰。实际油样分析结果的相对标准偏差不大于3.5%;加标回收率为95.8%～104.2%。方法简便、灵敏、准确,适用于油品中微量钒的测定。     

基于多分类器集成的手写体金融汉字识别

用基于遗传算法的全局优化技术动态地选择一组分类器,并根据应用的背景,采用合适的集成规则进行集成,从而综合了不同分类器的优势和互补性,提高了分类性能。实验结果表明,通过将遗传算法引入到多分类器集成系统的设计过程,其分类性能明显优于传统的单分类器的分类方法。     

基于PXI总线的MIC总线通讯控制器模块的设计与实现

MIC总线是专门为解决在恶劣环境下电力/数据的分配和管理而开发的一种具有高可靠性的现场控制总线,根据某型装甲车辆车电系统的测试要求,对MIC总线通讯功能进行测试,完成车电系统的故障诊断;根据测试要求,设计了一整套的测试系统,该模块为其中的一部分,通过对模块的硬件结构和软件两方面进行了分析,实现了基于PXI总线的MIC总线控制器的数据通讯设计;经过用户一段时间的严格测试,结果表明该模块完全符合MIC总线标准要求,性能稳定可靠,达到设计要求。     

基于路径服务质量度量的AOMDV改进路由协议

移动自组网中,传输路径的服务质量是影响路由性能的蘑要因素.为了提高多路径路由性能,在分析AOMDV协议的基础上,提出了一个新的参数"路径服务质量度量",用来体现当前路径传输状态.基于这个参数,同时引入路径收集的思想,提出了一种摹于路径服务质量度量的AOMDV改进路由协议PQSM-AOMDV.协议综合选择节点平均连接度大,跳数少和节点平均负荷小的路径进行数据转发,以期提高路由性能.仿真结果表明:与AOMDV协议相比,该协议提高了分组投递率,减小了分组端到端时延,降低了路由发现频率.     

基于离群特征模式的股市波动预测模型

由于股票价格波动具有较强的突变性且易受外界因素影响,导致股票价格走势难以预测。提出基于离群特征模式的股市波动预测模型（SFSVM）。该算法首先利用马尔可夫毯选取目标结点的局部网络结构,以屏蔽其他结点对目标结点的影响;对目标结点的指标进行分析,提取异于一般行为的离群特征模式;利用滑动窗口捕捉离群特征,将离群特征模式作为先验知识加入原SVM模型,预测尖峰点并平滑尖峰点对于预测结果的影响,提高预测模型的稳健性。在股票板块数据上进行实验结果证明,SFSVM算法相对于神经网络和标准的SVM算法,在股票的走势预测方面有更好的预测效果。     

无线IEEE 802.11网络多信道MAC性能建模与分析

IEEE 802.11动态频谱接入网络是当前协议和模型在无线网络研究中一直受到广泛的关注.虽然它的物理层支持多信道,但其MAC层对多信道的支持仍面临挑战.目前的多信道MAC研究大多基于仿真实验,缺乏性能分析模型.本文设计了一种简单通用的信道切换机制,将IEEE802.11MAC扩展成为一种多信道MAC.本文提出了三维马尔可夫链分析模型描述多信道MAC性能,刻画单信道内重传次数和多信道间切换对性能的影响,支持基本和RTS/CTS两种接入方式.仿真结果表明,该多信道MAC模型能够很好地预测系统的饱和吞吐量,系统性能随着重传次数的增加能得到提高,而切换信道数量的增加并不能总是带来性能的提高.     

基于SoRCA结构的WSN拓扑与路由优化

针对无线传感器网络SoRCA结构中存在的能耗高、负载不均衡和鲁棒性问题,提出了改进的SoRCA拓扑控制算法和路由算法。改进的拓扑控制算法根据SoRCA拓扑的结构化特点,计算出相邻传感器节点数据传输距离,然后依据传输距离调整传感器节点发射功率。改进的路由算法根据包中跳数的特征,给出数据传输时路由选择,并给出数据传输失败时新路由的选择。性能分析表明改进后的SoRCA结构较好地节省了节点的能量损耗,改善了WSN负载均衡性和鲁棒性,提高了WSN的生命周期。     

线性正则变换的离散化研究进展

线性正则变换(LCT)是Fourier变换和分数阶Fourier变换的广义形式。近年来研究成果表明, LCT在光学、信号处理及应用数学等领域有广泛的应用, 而离散化成为了其得以应用的关键。由于LCT的离散算法不能简单直接地将时域变量和LCT域变量离散化得到, 因此LCT的离散算法成为近年来的研究重点。本文依据LCT的离散化发展历史, 对其重要研究进展和现状进行了系统归纳和简要评述, 并给出不同离散化算法之间的区别和联系, 指明了未来发展方向。这对研究者全面了解LCT离散化方法具有很好的参考价值, 可以进一步促进其工程应用。