多距离假设纯方位伯努利滤波器的设计

考虑多目标随机新生和消亡下存在杂波和传感器漏检所导致的量测源不确定性,针对纯方位跟踪(BOT)问题,提出一种多距离假设伯努利滤波器。首先,构造笛卡尔坐标系下的多距离假设纯方位观测模型;然后,根据该测量模型详细推导并提出高斯混合多距离假设势平衡多目标多伯努利滤波器;最后,提出一种自适应纯方位新生多伯努利密度的新方法。仿真结果验证了所提出算法的有效性。     

红外瓦斯传感器检测中噪声点研究

针对红外瓦斯传感器检测瓦斯浓度时易受到温度、压力等物理环境的影响而存在检测浓度值不准确的问题,提出一种结合分化距离与K-means算法方法找出瓦斯浓度数据集中的噪声点.该方法混合了分化距离和K-means算法的优点.对实验设计的传感器采集的瓦斯浓度数据集进行距离分化;运用K-means算法与孤立度系数结合法找出采集数据集中的噪声点并直接丢弃噪声点;通过均值法计算瓦斯浓度.实验结果表明:测量误差小于1％,精度高.     

定频滑模电流控制的矩阵变换器应用研究

矩阵变换器电路拓扑复杂、开关器件众多,控制策略的研究相对困难.由于功率开关的特点,矩阵变换器本质上属于变结构系统,作为变结构控制理论中的滑模控制方法自然地适用于此类系统.它根据状态变量在状态空间中的当前位置以高频在多个结构间切换,具有稳定范围宽、动态响应快、噪声敏感度低、鲁棒性强等优点.升压矩阵变换器的三相逆变部分具有右半平面零点特性,输出相对于输入滞后,选取定频电流模式的滑模控制方法比较合理,可以实现输出电压跟踪期望电压的升降压控制.矩阵变换器滑模控制系统的控制性能会通过Matlab/Simulink仿真加以验证.     

基于上海地铁1号线的ATS仿真系统列车追踪算法的研究

介绍了以上海地铁1号线为原型的ATS仿真系统,围绕固定闭塞模型进行展开,以追踪运行的两列列车为对象,分别对它们的追踪过程、运行效果及间隔距离进行了具体的研究与计算。同时引入了联锁系统,详细说明了进路搜索算法和联锁表的设计步骤,很好地体现了联锁系统对列车追踪的安全性与可靠性的重要保障作用。     

基于压缩感知理论的图像融合

像素级图像融合需要对待融合图像的像素灰度进行综合分析与处理,而巨大的数据量给图像融合带来了极大的不便。压缩感知理论的兴起提供了一种新的数据采集和压缩方法 ,它利用图像的部分信息重构原始图像,有效减轻了图像处理的计算复杂度。本文基于对压缩感知理论的研究,把压缩感知的方法应用于图像融合,并尝试通过对压缩感知观测矩阵的改进提高融合质量。文中设计出一种适应于DCT域的射线采样矩阵,通过与随机生成的观测矩阵融合效果的比较,证明该方法取得了良好的融合效果。     

基于路段转向流量的拥挤路网OD矩阵估计

传统的OD矩阵估计方法大部分都是基于路段流量的,由于路段流量数目远小于OD对的个数,因而限制了这些方法的推算精度。针对拥堵路网,提出了一种基于路段转向流量的OD估计方法,以提高OD估计的精度。分析了路段转向流量能够降低OD的可行解集的范围。通过双层规划模型求解拥挤路网上OD估计问题。由于最大熵模型不依赖于先验OD矩阵,可以应用到更多的OD估计场景中,因此上层模型采用的是最大熵模型,下层采用用户均衡模型。实验结果表明:基于路段转向流量可以增加估计的精度。     

基于N元模型的维吾尔文文本分类技术研究

考虑到维吾尔文词干提取、词性标注等工具不够成熟和相关的开源资源很少的实际情况,提出了基于N元模型的维吾尔文文本分类技术.其特点是不需要任何自然语言处理工具,拼写错误率对分类结果的影响很低.在训练阶段分别提取字符级别的三元和四元模型构造不同规模的N元词典,在分类测试阶段分别用曼哈顿距离计算和骰子测量对文本进行分类.实验结果表明,当四元模型词典的规模为500时,使用骰子测量分类时性能最佳,平准准确率达到86.56％.     

基于马尔可夫链的可信软件动态评估模型

软件可信度评估受主观经验、主观决策及有限理性的影响,评估结果的精确性和客观性无法得到全面保证。为了解决上述问题,本文利用马尔科夫连,以经典可信软件属性指标体系为基础,从软件层次属性的动态变化考虑提出了一种时间情境下的动态评估模型。通过模糊综合评判和层次分析法进行量化以确定子属性的权重和元属性的相对权重,应用马尔科夫过程构建各层级属性的内部定向转化概率模型,通过模糊算法得出最终的可信评估结果。结论表明,本文构建的模型,在一定程度上更加符合软件应用的实际情形,在逻辑上更具有说服力。实例也说明了本模型的科学性和有效性。     

基于有向图的足球视频中球员分类算法

基于传统的直方图球员分类方法由于缺乏描述图像颜色的空间信息而造成分类误差,而且该方法需要先验的模板信息。为此,本文提出一种基于有向图的足球球员的分类方法。首先,利用HSV模型中主颜色方法提取候选球员,并利用等面积矩形划分策略对图像进行分块;其次,对子块的HSV颜色空间进行量化,并将统计直方图作为颜色特征,然后通过颜色特征计算图像之间的距离,并利用距离矩阵生成对应有向图;最后,通过对有向图的顶点分类实现球员的分类。实验结果表明,本文提出的方法能够在没有先验模板信息的条件下,能够有效地解决处在分类边界上的球员分类问题,获得98.23%的分类正确率,与传统方法相比,具有更好的分类效果。     

基于键盘行为数据的用户身份识别

用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。