用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵

提出一种用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵的方法,并将其应用在图像重建和识别领域中.首先构造一种稀疏相似性度量,然后将其嵌入到传感矩阵的模糊代价函数中,最终传感矩阵的原子更新按照模糊方式进行计算.用该方法优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性,并且样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量.在ORL和FERET人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

高速列车转向架故障信号的聚合经验模态分解和 模糊熵特征分析

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最能反映原信号特征的本征模态函数.对这些本征模态函数和原信号分别计算模糊熵值构成多尺度复杂性度量的特征向量,输入最小二乘支持向量机中进行分类识别,与模糊熵特征相比得到了更好的识别效果,证明了算法的有效性.     

隐目标回归算法设计研究

对常用的回归方法进行研究.此类方法虽然几何解释明确、易于求解,但均须事先确定(或假定)变量间的因果关系,再考虑建模,在实际应用中,对于很难确定变量的因果关系的问题,如物联网数据分析,上述方法就会失效.为此,提出一种无需假定因变量的隐目标回归方法.该方法易于核化,可以推广到非线性回归问题.通过人工数据和国际标准数据集上的实验验证了所提算法的有效性.     

便携心电传感器的心房肥大诊断研究

基于便携式传感器的模式识别在心电(ECG)监护领域具有广泛的应用前景,并且在心律不齐、心肌梗塞、心室肥大等心电的识别算法上都已有大量的研究与应用,但在心房肥大诊断上却未有模式识别相关的研究成果。心房肥大病症的心电数据量不足给研究造成重大障碍,部分分类器无法适应小样本训练下的分类。针对小样本训练进行研究,对比了不同分类方法,显示了基于统计模式识别的支持向量机(SVM)应用于心房肥大的应用潜力。另外,由于不同个体的心房肥大心电存在差异,在实际应用环境中,SVM存在无法良好泛化的问题,存在类别错分的医学风险。针对类别错分情况,采用分类器融合的方法改进分类器,提出了在SVM分类器输出端增加了拒绝域的分类器(SVM-R)的方法。实验结果表明:SVMR有较高的分类准确率与诊断可信度。     

适用于智能传感器系统的SVM集成研究

以支持向量机(SVM)为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用,但传统的SVM有"灾难性遗忘"现象,即会遗忘以前学过的知识,并且不能增量学习新的数据,这已无法满足智能传感器系统实时性的要求。而Learn++算法能够增量地学习新来的数据,即使新来数据属于新的类,也不会遗忘已经学习到的旧知识。为了解决上述问题,提出了一种基于壳向量算法的Learn++集成方法。实验结果表明:该算法不但具有增量学习的能力,而且在保证分类精度的同时,提高了训练速度,减小了存储规模,可以满足当下智能传感器系统在线学习的需求。     

粮情智能测控系统中的数据融合技术研究

粮情智能测控系统是保证粮食储藏安全的关键措施之一。针对目前粮情智能测控系统中单一传感器存在测量不足、粮情安全状态难以判断且无法直接检测等问题,研究了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机的粮情安全状态数据融合方法。以粮情数据为研究对象,以粮情安全状态检测为目的,构建基于最小二乘支持向量机的数据融合模型,并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机的关键参数进行寻优,获取最佳的数据融合结果。根据广西某粮库提供的数据进行实例分析,数据融合结果与实际值误差较小,均方误差为0.06,结果表明,该方法在粮情安全状态的检测上表现出优越的性能,具有科学性和可行性,提高了粮情智能测控系统的准确性和可靠性。     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.     

稀疏卷积非负矩阵分解的语音增强算法

非平稳噪声和低信噪比条件下提高增强语音质量一直以来都是语音增强研究的难题。近年来,卷积非负矩阵分解在语音增强算法中成功应用,本文进一步考虑语音信号在时频域的稀疏性,提出了稀疏卷积非负矩阵分解(Sparse Convolutive Nonnegative Matrix Factorization, SCNMF)的语音增强算法。该算法包括训练和增强两个阶段。训练阶段通过SCNMF算法分别对纯净语音和噪声的频谱进行训练,得到纯净语音和噪声字典,并将其作为增强阶段的先验信息。增强阶段首先通过SCNMF算法对带噪语音的频谱进行分解,然后利用纯净语音和噪声联合字典对语音编码矩阵进行估计,重构增强语音。本文通过实验仿真分析了稀疏因子对增强语音质量的影响。实验结果表明,在非平稳噪声和低信噪比条件下,本文算法增强效果均优于多带谱减、非负矩阵分解、卷积非负矩阵分解等传统的算法。     

基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移补偿

提出了一种基于相关向量机的MEMS陀螺仪随机漂移预测方法。针对MEMS陀螺仪随机漂移误差的非线性、不确定性等特点,建立了相关向量机预测模型,并采用EM算法获得模型的参数。针对随机漂移的混沌特性,利用相空间重构技术,将重构后的漂移序列作为输入变量进行模型的训练和预测。训练和测试结果均表明,该方法具有很好的预测效果,优于常用的时间序列分析法和支持向量机法。利用预测结果对随机漂移进行补偿,有效地提高了陀螺的使用精度。     

基于多判据的散乱点云特征点提取算法

为了有效获取散乱点云中的尖锐特征点和边界特征点,提出一种利用多判据融合的特征点提取算法。首先利用一种改进的k-d tree构建点云拓扑,搜索样点的K局部邻域;然后利用法向夹角判定准则、核密度判定准则、场力和判定准则分别求取各个样点局部邻域的三个特征参数,最后通过加权计算特征参数得到每个样点的特征值与全局判定阈值,特征值比阈值大的点即为特征点。实验证明,该算法能有效的获取散乱点云中边沿特征点与尖锐特征点。