基于MSPF方法的红外弱小目标自适应跟踪算法分析

根据红外小目标的特点,建立灰度统计直方图分布模型,以重要概率密度为切入点,融合粒子滤波和均值位移方法算法(MSPF),实现对红外小目标的跟踪.实验证明,通过对均值位移算法和MSPF算法方法的比较发现,MSPF算法能够较好地处理图像序列中由于局部遮挡所带来的影响,准确地对红外小目标进行跟踪.     

不加权算术平均组对方法的改进及应用

为了解决传统不加权算术平均组对方法(unweighted pair group method with arithmetic mean,简称UPG- MA)存在的“tie trees”问题,通过改进UPGMA,提出了不加权算术平均组群方法(unweighted multiple group method with arithmetic mean,简称UMGMA),从理论和应用上证明了UMGMA能产生唯一的进化树,并且在UPGMA树唯一时,UMGMA树和UPGMA树在不计分支次序时完全相同,解决了UPGMA树的唯一性问题.与UPGMA不同之处在于,UMGMA反复利用极大紧邻子树上的顶点把多个距离最近的种群进行合并,因此在UPGMA产生的二叉树不唯一时,UMGMA能产生一棵具有唯一拓扑结构的多叉树.通过适当选择大于0的容差参数,UMGMA还可以在不同的宏观层次上产生容差进化树,以突出物种较多时进化树的整体脉络.     

基于区域间协同优化的立体匹配算法

提出了一种基于分割区域间协同优化的立体匹配算法. 该算法以图像区域为匹配基元, 利用区域的彩色特征以及相邻区域间应满足的平滑和遮挡关系定义了区域的匹配能量函数, 并引入区域之间的合作竞争机制, 通过协同优化使所定义的匹配能量极小化, 从而得到比较理想的视差结果. 算法首先对参考图像进行分割, 利用相关法得到各分割区域的初始匹配; 然后用平面模型对各区域的视差进行拟合, 得到各区域的视差平面参数; 最后, 基于协同优化的思想, 采用局部优化的方法对各区域的视差平面参数进行迭代优化, 直至得到比较合理的视差图为止. 采用Middlebury test set进行的实验结果表明, 该方法在性能上可以和目前最好的立体匹配算法相媲美, 得到的视差结果接近于真实视差.     

基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法

针对无线传感器网络移动节点定位面临的高精度和实时性要求,把均值漂移算法引入联合粒子滤波(Joint ParticleFilter)框架.提出了基于均值漂移和联合粒子滤波的移动节点定位算法.它使用均值漂移算法构建粒子滤波的建议分布,通过有效利用最新观测信息,提高粒子状态估计的准确性,使得采样粒子的状态分布与后验概率分布更接近,减少了状态估计必需的粒子数目.该算法还提出了基于虚拟海明距离和交互势的权重计算方式,减少相邻移动节点间的干扰.仿真实验结果表明,基于均值漂移算法和联合粒子滤波的移动节点定位,可获得比基本粒子滤波更高的定位精度,其定位精度与无味粒子滤波(Uscented Particle Filter)相当,而计算开销比无味粒子滤波减小至少50%.     

斜井人车制动阻力的优化设计

通过人车在制动过程中的理论分析,得到斜井人车平均制动减速度和缓冲距离的表达式。在制动阻力满足制动减速度和缓冲距离这2个基本条件下,从制动安全性角度出发,确定制动阻力的优化原则。根据此优化原则,结合实例分析得到人车在不同工况下最佳制动阻力的计算公式,为斜井人车制动阻力的调节提供了理论依据。     

一种增强的局部异常挖掘方法

异常检测在许多领域有重要应用.在提出度量具有混合属性的对象间差异性方法的基础上,将加权幂平均引入数据挖掘,提出一种基于最近邻的异常检测方法,这种方法采用广义局部异常因子GLOF度量对象的异常程度,不需要阈值或数据集中异常数据个数的先验知识.理论分析表明,GLOF具有好的性质.实验表明:①对象间差异性定义适合于混合属性的数据集;②GLOF比LOF,CBLOF,RNN更准确地刻画了局部异常;③“Bσ”准则简单但切实可行.     

温粘效应下椭圆瓦轴承动特性系数一维模型算法分析

该文建立了轴向解析、周向有限元压力分布的一维变粘度场有限宽椭圆瓦轴承动特性系数模型.忽略泊肃叶流项对速度的影响,不考虑轴向温度变化并沿径向方向积分,三维能量方程可降阶为平均温度场只沿周向分布的一维形式,与雷诺方程解耦.采用一维直接解法求解雷诺方程和轴承在平衡点的挠动和速度方程.既考虑了温粘效应对轴承动力学性能的影响,又提供了无需迭代确定油膜破裂边界和求解油膜力和动特性系数快速算法.作为应用,对进油槽位于水平两侧的椭圆瓦轴承进行了动力润滑热效应分析,与工程数据比较,计算结果稳合,证明该模型合理,适用于工程上多瓦轴承的分析计算.     

自动文本摘要研究综述

在多领域数据的文本生成场景中,不同领域中的数据通常存在差异性,而新领域的引入会同时带来数据缺失的问题. 传统的有监督方法,需要目标领域中大量包含标记的数据来训练深度神经网络文本生成模型,而且训练好的模型无法在新领域中取得良好的泛化效果. 针对多领域场景中数据差异和数据缺失的问题,受到迁移学习方法的启发,设计了一种综合性的迁移式文本生成方法,减少了不同领域之间文本数据的差异性,同时借助已有领域和新领域之间文本数据上的语义关联性,帮助深度神经网络文本生成模型在新领域上进行泛化. 通过在公开数据集上的实验,验证了所提方法在多领域场景下领域迁移的有效性,模型在新领域上进行文本生成时具有较好的表现,对比现有的其他迁移式文本生成方法,在各项文本生成评价指标上均有提升.

     

低信噪比下的LMS自适应无偏时延估计

 比较性研究了最小均方(LMS)时延估计器中有偏与无偏估计算法的时延估计性能,并基于Treichler的γ-LMS 算法提出了一种改进的无偏估计方法.利用自适应滤波器中最佳逼近原理的几何解释来估计输入噪声的功率,迭代过程中逐步去除输入噪声的影响,使得最优维纳解的真实峰值得到增强,在低信噪比或复杂噪声环境下显著改善了自适应时延估计性能.该方法无需假设输入与输出噪声功率相等或功率比已知、有用信号应为白过程等限制条件,因此具有广泛的应用价值.仿真与实际数据处理都验证了该方法的有效性.     

Si-Ti-B掺杂金刚石/硬质合金复合体的性能

金刚石粒度和掺杂量两因素对Si-Ti-B掺杂金刚石/硬质合金复合体的金刚石层的抗弯强度和耐磨性的综合影响,可以归结为平均自由程与机械性能的关系。在强度(或耐磨性)与平均自由程的关系曲线中,存在最大值。对于低掺杂量材料,强度随平均自由程(粘结相层厚度)的减少而降低。对于高掺杂量材料,强度随粘结相层厚度的增大而下降。Si-Ti-B掺杂烧结金刚石的耐热性高于钴粘结金刚石。