基于改进差分阈值算法的心电检测技术研究

针对差分阈值算法中固定阈值的局限性,文中提出了一种基于自适应波峰阈值和R波间隔阈值的算法。该算法结合心电信号特点自动选择波峰阈值,并选择R波间隔阈值,提高了算法的自适应性和准确率。文中以MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号作为实验样本,采用带通滤波与小波阈值滤波相结合的方法完成心电信号去噪,采用改进差分自适应阈值算法对心电信号进行波形检测。实验结果表明,该算法能够将心电信号R波的检测准确率提升到99.57%,有效减少了误检、漏检问题的发生,并可准确完成心率、心率变异性、身体疲劳度、精神疲劳度计算和常见心律失常分类。     

基于图网络优化及标签传播的小样本图像分类算法

近年来,虽然深度学习技术在图像分类任务中取得了有竞争力的表现,但实际应用中,往往存在缺乏大量训练样本的情况,易于产生过拟合现象.小样本学习技术为此提供了解决方案.由于图神经网络在表示类内和类间样本关系上的优势,已被用于小样本图像分类任务.现有算法是通过几个卷积块获取图像特征作为节点特征输入图网络,为了更好的表示图节点之...     

基于实例学习和协同子集搜索的特征选择方法

特征子集搜索是数据挖掘分类任务中一个关键性的难题,常用的过滤器方法忽略了基因之间的相关性,此外,现有的解决方法并不是专门针对处理小样本数据,因此在特征选择方面表现出了不稳定性.为了解决上述问题,在实例学习的基础上提出了一种新型的混合封装过滤算法,并且提出了一种具有封装器评价体系的分类器算法——协同性子集搜索(CSS).选取几个高维小样本的癌症数据集作为数据来源,对提出的评价体系进行了实验测试,结果表明,该方法在准确性及稳定性方面较其他方法表现更好.     

基于混合双隐层径向基函数网络的高分辨率SAR图像地物分类算法研究

本文在高分辨率条件下对传统的合成孔径雷达(SAR)图像自动地物分类技术进行了扩展研究.文章首先指出了经典的前馈神经网络模型在SAR图像地物分类中的不足,然后基于径向基神经网络(RBFN),结合混合专家系统,提出了一种变型的网络结构模型,称之为混合双隐层径向基函数网络(MDHRBFN),并将其应用于高分辨率单视单极化的SAR图像地物分类.实验结果表明,基于该模型的分类算法能够将SAR图像较好地区分为人造目标类、自然目标类、背景和阴影,具有比经典RBFN模型更好的分类效果,不但可以应用于SAR图像辅助判读,而且能够为目标识别过程提供潜在目标切片.     

雷达目标识别技术综述

针对雷达自动目标识别技术进行了简要回顾。讨论了目前理论研究和应用比较成功的4类目标识别方法：基于目标运动的回波起伏和调制谱特性的目标识别方法、基于极点分布的目标识别方法、基于高分辨雷达成像的目标识别方法和基于极化特征的目标识别方法，同时讨论了应用于雷达目标识别中的4种模式识别技术：统计模式识别方法、模糊模式识别方法、基于模型和基于知识的模式识别方法以及神经网络模式识别方法。最后分析了问题的可能解决思路。     

Characteristics of origin-destination pair traffic in Funet

In this paper we analyze measurements gathered from a 2.5~Gbps link in the Finnish university network (Funet) in 2004. The traffic is broken down into origin-destination (OD) pair components based on source and destination IP address. We study the traffic characteristics of these components, and identify four typical representative OD pairs. For these pairs we investigate the validity of a moving IID Gaussian model. We find that the statistical properties of these OD pairs differ significantly from each other, with only some of them close to Gaussian. The OD pairs are also found to have some cross-correlation between each other, contradicting an often made assumption about OD pair independence. Furthermore, the existence of a mean-variance relation between the OD pairs is studied. We find that there is a relation between mean and variance, but for some periods of time it is rather weak.     

一种基于差异度的极化SAR图像迭代分类方法

该文提出了一种用极化SAR数据协方差矩阵的相关性和回波功率差异来定义的目标间的差异度,并在这一差异度的基础上提出了一种新的迭代分类方法。该迭代方法与基于Wishart距离的迭代分类方法相比,不需要矩阵的求逆运算和矩阵的对数运算,降低了迭代过程的计算量,也不再需要目标的先验信息,扩展了其适用范围。该方法应用于NASA/JPL的SIR-C系统在香港地区的实测极化SAR数据,得到了很好的分类效果。     

基于KNN的汉语问句分类

汉语问句分类是问答系统中重要的组成部分,问句分类结果的好坏直接影响问答系统的质量。利用知网(HowNet)义原树计算问句之间的语义相似度,并以此作为句子之间的距离度量,利用KNN算法构造分类器进行问句分类,并对最近邻分类算法、KNN分类算法及改进的KNN分类算法进行实验比较。结果表明加权的KNN分类器分类效果最好,达到了89.8%的精确率。     

基于用户反馈的兴趣模型在信息检索中的应用

兴趣模型是个性化信息服务的关键技术,介绍了基于用户反馈的兴趣模型的构造过程,并将其应用于信息检索中,通过利用反馈对检索结果集重新排序、利用反馈形成新的查询请求两种方式优化检索结果,使其能更好地符合用户的个性化需求,并说明了利用反馈对兴趣模型进行调整的原则.     

基于统计分类的多行人跟踪算法

为了使视频监控系统具备多行人自动跟踪能力,提出了一种基于统计分类的多行人跟踪算法。首先采用了背景差和Canny算子准确提取出运动区域,然后利用特征匹配实现帧间目标的对应,最后提出一种利用人体表面颜色空间分布信息的统计分类方法,完成合并或遮挡时多个行人的分离和单独跟踪。实验表明,在相互遮挡时,该算法也能有效地分割和跟踪多个行人,适于智能视觉监控应用。