一种鲁棒的指纹细节特征点匹配方法

指纹细节特征点匹配是指纹识别过程的核心部分,鲁棒的细节特征点匹配方法需要克服指纹的旋转、变形和真实特征点丢失的情况。该文通过引入支持模型来进行细节特征点匹配,获得了较好的结果。在对支持模型理论进行简单分析之后,详细介绍了所提出的一个鲁棒的基于支持模型的细节特征点匹配算法。该方法通过融合多个种子松弛匹配的结果,来获取每个细节特征点的约束支持。并通过每个对应点不同的支持度得到一一对应的细节特征点匹配结果。最后给出两个指纹细节特征点集的相似性水平。该算法具有较强的鲁棒性和稳定性,能够很好地解决指纹细节特征点匹配过程中存在的旋转、变形和真实细节特征点丢失等情况。最后给出的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于多源信息的TM遥感图像计算机分类

本文以榆林市城区及其周边范围为实验区,以TM遥感图像的第一主成分纹理信息、归一化植被指数和MNF变换得到的四个波段为数据源,采用支持向量机方法进行分类,并与最大似然法分类和单纯利用光谱信息的基于SVM分类结果进行比较.试验结果表明,将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类;和传统的分类方法相比,采用支持向量机技术.使用光谱与纹理特征结合的分类方法可以获得更高的分类精度.     

基于像素相关性的数字图像隐写分析*

根据自然图像相邻像素之间具有一定相关性的特点,提出一种基于图像像素相关性度量的隐写分析方法。首先利用Hilbert空间填充曲线对图像各位平面像素以及图像像素进行扫描,构造一维序列,然后分别采用计算自相关系数和像素前后差值比的方法对图像相邻像素间的相关性进行度量,提取特征输入到分类器中,实验表明,该方法达到了较好的检测效果。     

不协调覆盖决策系统下属性约简的新的注记

讨论了不协调覆盖决策系统下属性约简的几点注记。给出不协调覆盖决策系统和条件限制熵的有关定义,提出了基于正域和基于限制条件信息熵的不协调覆盖决策系统的相关性质和定理,利用一个分辨矩阵设计了一种算法,它可以计算所有的不协调覆盖决策系统,并用实例验证此方法的有效性。     

模糊聚合算子在医疗诊断中的应用

模糊性是客观世界的固有属性。该文用Dubois的平均聚合算子M和Yager的有序权平均算子OWA来改进Sanchez和Umeyama的诊断模型,使结果更稳定。     

基于支持向量机的航空发动机叶片超声检测

支持向量机(SVM)是一种具有出色学习性能的新型机器学习方法,它能够较好地克服神经网络容易出现的过学习、网络结构难以确定以及局部极小等缺点。研究了小波包变换提取发动机叶片缺陷特征向量的问题,提出一种基于支持向量机的航空发动机叶片超声检测方法。实验表明,基于小波包分解提取特征向量结合支持向量机的识别方法,能够有效地区分发动机叶片部件的几种典型缺陷。     

基于支持向量机的干气制乙苯反应器出口温度预测模型研究

鉴于化工过程往往机理复杂、耦合性强、高度非线性,难于建立其机理模型,这时就需要采用经验建模的方法。支持向量机是一种新的机器学习方法,其基于结构风险最小化原则,用支持向量机建模不需要考虑对象机理,且对非线性问题有很好的效果,是一种良好的经验模型,己被应用于不少化工问题中。在本文中我们把支持向量机这一新颖算法应用于干气制乙苯反应器出口温度预测模型中,简要介绍了支持向量机的一些基本理论,在此基础上详细研究支持向量机在干气制乙苯反应器出口温度预测模型建模中的应用。首先,选择支持向量机的类型为ε-SVR,通过四种核函数在实际预测中误差的比较选择径向基(RBF)核函数作为本文支持向量机模型所用的核函数,之后应用交叉验证的方法选择最佳参数C=4,γ=0.0051543,最后建立预测模型并对训练集和预测集分别预测,预测结果相关系数在90%以上,说明模型精度达到要求。对支持向量机和遗传算法优化的BP神经网络算法的建模效果进行综合比较和讨论,得出支持向量机与传统建模方法相比有更好的预测准确率的结论。     

基于主动学习的高光谱图像分类方法

高光谱图像监督分类中,为了避免休斯效应需要大量的训练样本,但在实际应用中对样本进行标注成本非常高,因此,得到高质量的训练样本显得十分重要。提出一种基于主动学习的高光谱图像分类方法,通过对区域关注度的统计,有效地结合图像光谱和空间特性,基于主动学习方法获取信息量较大的训练样本,从而较大幅度提高了分类的精确度。实验结果表明,所提算法比传统的随机取样监督分类法和主动学习方法在分类精确度上有较大的优势。     

基于图形组件的数据分析决策系统研究

随着Web应用的发展，传统基于C／S架构的应用程序转变为基于B／S架构Web应用程序。在Web应用程序中如何像在C／S架构中灵活方便地以图形方式表现数据就成了一个需要解决的问题。文中通过图形组件技术来完成Web应用程序图形显示工作，介绍了图形组件技术及其特点，分析了其与数据分析决策系统结合在一起的优势，给出了其在烟草行业数据分析决策系统中的应用，最后展望了这种模式的应用前景。可为中小企业化信息化建设提供参考。     

隐马尔可夫模型在环保档案信息抽取中的应用

面对突出的环境问题,亟需有效的方法从环境保护档案中抽取有用的信息用于支持环境保护等宏观决策。以建设项目环境影响报告书为例,研究如何利用隐马尔可夫模型来抽取建设项目的环境影响评价信息。阐明隐马尔可夫模型的原理与应用情况,分析报告书特点并明确应用模型进行报告书文本信息抽取的基本思想,并给出模型建立和应用的方法及具体步骤。通过实例验证得出,利用隐马尔可夫模型抽取环境保护信息能够获得较高的召回率和精确度,整体效果较好。