基于ELM算法的光纤振动信号识别研究

光纤振动信号的信息提取与识别方法逐渐成为研究热点。对挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走和噪声这五种光纤振动信号的短时过零率和能量特征进行可视化分析,提出一种实验样本的选取方法;采用二分类任务决策树模型和ELM算法,根据事件的重要程度分四个阶段完成事件的识别。探讨ELM算法中各参数对实验结果的影响。通过实验证明,该方法提高了事件的正确识别率,大大缩短了模型训练时间。     

基于最长公共视觉词串的图像检索方法

词袋模型是图像检索中的一种关键技术。词袋模型中每张图像表示为视觉词在码本中的频率直方图。这样的检索方式忽视了视觉词间对于图像表示很重要的空间信息。提出一种全新的基于最长公共视觉词串的图像检索方法。词串的提取基于视觉词间的拓扑关系,包含很多图像的空间信息。在Holiday数据集上的实验结果表明提出的方法提升了词袋模型的检索效果。