实现兼类样本增量学习的一种算法

针对兼类样本,提出一种增量学习算法.利用超球支持向量机,在特征空间对属于同一类别的样本求得一个能包围该类尽可能多样本的最小超球,使各类样本之间通过超球隔开.增量学习过程中,只对新增样本以及与新增样本具有相同兼类的旧样本集中的支持向量进行训练,且每次训练只针对一类样本,使得算法在很小的样本集、很小的空间代价下实现兼类样本增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史训练结果.分类过程中,通过计算待分类样本到各超球球心的距离判定其所属类别,分类准确快捷.实验结果证明了该算法的有效性.     

一种空间自适应正则化MAP超分辨率重建算法

提出一种简单、通用的基于正则化技术的自适应MAP超分辨率重建算法。与以往算法不同,该方法引入了局部空间自适应正则化参数,弥补了传统算法对图像自身的局部特性缺乏考虑的不足。算法通过迭代的方式,利用中间重建结果不断对正则化参数进行更新,并最终得到重建图像。实验结果表明,该方法可以根据不同图像序列的特点以及图像的局部灰度特性,自适应地确定相应的正则化参数,并找到最优解,有效地保护了高分辨率图像的细节信息。     

细胞神经网络超混沌同步系统性能分析及应用

构造状态观测器可实现混沌同步.常规的研究方法是通过任意配置极点来达到同步,但对同步系统的性能分析较少.设计了一个新的五维细胞神经网络超混沌同步系统,研究分析表明极点配置与同步速度密切相关.为最大限度地减少噪声对收发双方同步误差的干扰,提出了选择反馈矩阵和补差值相结合的方法,并将其应用于多通道图像保密通信系统,仿真结果表明该设计方法可实际应用于多媒体保密通信之中.     

超球体多类支持向量机理论

目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练.因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路.     

基于图像精确过分割的虚拟现实场景构建

在分析了以往所采用的改进图像过分割方法的基础上,提出了一种新的虚拟场景构建算法.利用单场景建模,把图像分割成超像素,接着为超像素增加类别标志从而形成集群,然后由集群确定几何类别,最后剪切和折叠不同标志的图像,输出三维场景.该算法利用VMRL对一张图片进行建模,在虚拟漫游系统中无需用户直接参与,可以高效地构建虚拟现实场景.     

双积分系统阶跃响应快速无超调控制: 一种增益切换非线性PD控制

采用标准PD或PID控制器镇定双积分对象时,系统的阶跃响应必然存在超调:为此,设计了一种可以切换增益的非线性PD控制器,给出了系统阶跃响应无超调的充要条件,以及减小调节时间的方法.采用的切换规律是:当误差的幅值大于设定门限时,设计好的快速PD控制器投入工作,以加快误差的收敛:当误差的幅值小于设定门限时,设计好的强阻尼PD控制器投入工作,以抑制可能出现的超调.通过这两个控制器的配合作用,既能实现阶跃响应无超调,又能有效减小调节时间.仿真验证了该结论.     

一种量子神经网络模型学习算法及应用

提出一种量子神经网络模型及学习算法. 首先基于生物神经元信息处理机制和量子计算原理构造出一种量子神经元, 该神经元由加权、聚合、活化、激励四部分组成. 然后由量子神经元构造出三层量子神经网络模型, 其输入和输出为实值向量, 权值和活性值为量子比特. 基于梯度下降法构造了该模型的超线性收敛学习算法. 通过模式识别和函数逼近两种仿真结果表明该模型及算法是有效的.     

影像超分辨率重建技术的发展与应用现状

影像超分辨率重建是通过对多幅具有互补信息的低分辨率影像的处理,重构一幅高分辨率影像的技术.从互补信息来源方式、重建模型、快速算法、"硬件"与"软件"相结合、多/高光谱、视频压缩、遥感应用、医学应用和生物信息提取与识别等多个角度阐述了影像超分辨率重建技术的发展与应用现状.     

一种新型的超空泡航行器流体动力布局

超高速水下航行器运行于巡航阶段,为减小其阻力,减小航行器的沾湿部分,会使得横滚运动的阻尼变小,加大横滚通道的控制难度.针对航行器的静稳定特性,采用艏部空化器作为俯仰和偏航运动的操纵面.由于横滚干扰力矩主要来源于航行器机动时产生的离心力,采用不对称方向舵的方式来消除横滚干扰力矩.复合抗横滚控制舵片形成方向舵的上下不平衡,同时还作为横滚控制的操纵面.采用流体动力布局形式完全摒弃了尾部安定面和操纵面,明显减小航行器航行阻力,降低横滚控制舵机的功率要求,有利于机构的小型化.同时放宽了对超空泡外形和人工通气量的准确度要求,方便了超高速水下航行器的工程实现.     

基于非局部算法的序列图像超分辨率重构

提出了一种基于非局部算法的多帧图像超分辨率重构算法,该方法无需进行图像校正。为克服传统图像复原算法基于图像局部点领域的影响,指出可以使用非局部去噪模型的优越边缘保持性和去噪性来重构高分辨率图像。实验证明,该算法在低信噪比情况下,可以取得较好结果,有效解决了低信噪比条件下图像复原的一个难点。