采用密度k-means和改进双边滤波的点云自适应去噪算法

采用相移结构光测量系统得到的三维点云,不可避免存在噪声.通过密度k均值(k-means)聚类算法将点云分为大尺度噪声点和小尺度噪声点,设定邻域大小以及点的数量来去除孤立噪声点;使用类内距离和类间距离的比值作为评价函数,得到最佳聚类数去除小片噪声点云;对于混杂在真实点云中的小尺度噪声点,采用鲁棒性更强的改进型双边滤波器进行点云光顺.实验验证表明:采用基于密度k-means和改进双边滤波结合的点云去噪算法可以有效去除各类噪声点,保持点云特征,相比平均曲率算法和基于特征选择的双边滤波算法,去噪效率分别提高了24％和16％.     

粗等价类双边剪枝策略下多次Hash 的约简算法

提出一种新的约简算法. 首先以全局等价类为最小计算粒度, 提出粗等价类概念, 深入研究其性质并证明粗等价类下求核和约简与原决策系统等价; 剖析3 类粗等价类与正区域间的内在关联, 设计针对1 和??1 两类粗等价类双边删减下正区域的渐增式等价计算方法, 从而设计双向剪枝策略以及多次Hash 的属性增量划分算法, 基于此给出高效完备的约简算法. 最后用UCI 中20 个决策集、海量、超高维3 类数据集从多个角度进行验证, 结果表明, 所提出的约简算法的完备性和高效性在绝大多数情况下优于现有算法, 尤其适用于海量数据和超高维数据集.

     

基于FCM算法的SAR图像相干斑噪声滤波算法研究

针对FCM分割对SAR图像斑点噪声敏感的特点,本文提出了一种新的去噪方法。所提出的方法主要分三个步骤。首先,分别对获得的两幅同源不同时相的SAR图像进行小波和lee滤波结合去噪。然后,通过对数比值检测方法获得变化信息。利用双边滤波器处理变化信息,以获得能保留图像丰富细节信息的图像降噪效果。最后,利用FCM方法把变化信息分成两类,这样就可以获得变化检测结果。Ottawa 地区的部分图像作为检测算法的性能的数据库。将去噪方法相互比较,结果表明,本文提出的算法分类正确率达到98.29%,优于其他去噪方法。     

一种基于关系熵和J量值的网络事件关联模式漂移检测方法

针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4种特征属性:关系量RC、关系熵RE、窗口数WC和J量值,并通过对时间相邻的两个滑动窗口内的关系熵和J量值的取值分布进行假设检验,判断和定位模式漂移的发生,得到模式漂移影响较大的事件集和事件对集,它们可为关联规则的调整和更新提供支持。实验数据表明该方法准确可行。     

面向非平衡文本情感分类的TSF特征选择方法

非平衡数据中样本数量的不平衡分布往往伴随着特征分布的不平衡,在多数类文本中经常出现的特征,在少数类中却很少出现。针对非平衡数据特征分布的特点,提出了一种新的双边fisher特征选择算法TSF。该方法通过显式地组合正相关和负相关特征,缓解了特征层面的非平衡性,较好地表示了文本的信息。TSF方法在图书评论和COAE2014微博非平衡数据上进行实验,结果验证了该方法是可行的。     

Hadoop在人员定位软件系统中的应用研究

针对现有人员定位系统难以满足大型煤矿大数据量访问需求的问题,提出将Hadoop应用于人员定位软件系统中,利用并行计算模型MapReduce和非关系型数据库HBase实现人员定位数据的并行化访问。Hadoop的应用显著提升了人员定位软件系统的数据处理性能、实时性和可扩展性。     

双边滤波与暗通道结合的图像保边去雾算法

目的 图像去雾领域越来重视去雾过程中对图像边缘细节的恢复和保护,针对现有主流的基于模型的有雾图像复原算法,基本都是对介质透射率进行直接求解,即先预估透射率,再细化抠图,运算量很大的问题,提出利用双边滤波方式进行介质透射率的间接求解,用以简化去雾算法时间复杂度。方法 利用双边滤波方式对介质透射率的求解,是先估算出较精确的大气散射函数及大气光值,然后间接求出透射率,其避免了采用软件抠图的方式对介质透射率进行细化的过程,提高了算法的时效性。结果 选取两组户外有雾图像进行实验,并从得出的透射率图、复原效果及运算时间进行了对比分析。本文算法能得到较为清晰的透射率分布图,并且改善了预估透射率图中的块状现象;本文算法对透射率细化的同时,还起到了平滑图像边缘的效果;耗时方面,本文算法对大小为608×456像素的图像恢复耗时为1.803 s。结论 本文算法对有雾图像进行全局清晰化处理的同时,重点恢复有雾图像的局部细节,复原结果能更好地保持图像边缘的效果,更适合运用到基于图像检测类的系统中去。     

图像抽象化的实时增强型绘制

现有的图像抽象化绘制算法主要采用基于图像分割或边缘保持的平滑滤波技术,导致所生成的抽象化图像经常存在明暗对比度较低、画质昏暗模糊、画面色彩表现力不强等问题,为此提出一种增强对比度的图像抽象化绘制算法.首先利用结构张量平滑技术生成光滑连续、显著特征保持的特征流场,然后基于该流场对图像进行沿边缘切向流方向的自适应平滑和沿梯度方向的对比度增强处理,最后使用改进的基于流场的双边滤波或者Kuwahara滤波算法实现图像抽象化的实时绘制.实验结果表明,该算法可显著改善已有抽象化方法的绘制质量,抽象化图像的边界特征明显增强,画质更清晰、层次感更分明.     

求解双边加权模糊支持向量机的序贯最小优化算法

高的计算复杂度限制了双边加权模糊支持向量机在实际分类问题中的应用。为了降低计算复杂度,提出了应用序贯最小优化算法（SMO）解该模型,该模型首先将整个二次规划问题分解成一系列规模为2的二次规划子问题,然后求解这些二次规划子问题。为了测试SMO算法的性能,在三个真实数据集和两个人工数据集上进行了数值实验。结果表明：与传统的内点算法相比,在不损失测试精度的情况下,SMO算法明显地降低了模型的计算复杂度,使其在实际中的应用成为可能。     

置信度的原理及其在语音识别中的应用

由于置信度模型可以有效地判断观测数据与语音模型之间的匹配程度,因此可以用来对语音识别结果进行假设检验,定位识别结果中的错误,从而提高系统的识别率和稳健笥,讨论了语音识别中置信度的基本原理,、在值方法、模型性能评价方法、比较全面地介绍了置信度在语音识别中的各种,实验结果表明,置信度在语音识别的搜索的剪枝过程、说话人自适应以及拒识和验证方法面都有显的作用。