高光谱图像分类的自适应决策融合方法

目的 目前高光谱图像决策融合方法主要采用以多数票决（majority vote，MV）为代表的硬决策融合和以对数意见池（logarithmic opinion pool，LOGP）为代表的软决策融合策略。由于这些方法均使用统一的权重系数进行决策融合，没有对子分类器各自的分类性能进行评估而优化分配权重系数，势必会影响最终的分类精度。针对该问题，本文对多数票决和对数意见池融合策略进行了改进，提出了面向高光谱图像分类的自适应决策融合方法。方法 根据相关系数矩阵对高光谱图像进行波段分组，对每组波段进行空谱联合特征提取；利用高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）或支持向量机（support vector machine，SVM）分类器对各组空谱联合特征进行分类；最后，采用本文研究的两种基于权重系数优化分配的自适应融合策略对子分类器的分类结果进行决策融合，使得分类精度低的波段组和异常值对最终分类结果的影响达到最小。结果 对两个公开的高光谱数据集分别采用多种特征和两种分类器组合进行实验验证。实验结果表明，在相同特征和分类器条件下，本文提出的自适应多数票决策融合策略（adjust majority vote，adjustMV）、自适应对数意见池决策融合策略（adjust logarithmic opinion pool，adjustLOGP）比传统的MV决策融合策略、LOGP决策融合策略对两个数据集的分类精度均有大幅度提高。Indian Pines数据集上，adjustMV算法的分类精度比相应的MV算法平均提高了1.2%，adjustLOGP算法的分类精度比相应的LOGP算法平均提高了7.38%；Pavia University数据集上，adjustMV算法的分类精度比相应的MV算法平均提高了2.1%，adjustLOGP算法的分类精度比相应的LOGP算法平均提高了4.5%。结论 本文提出的自适应权重决策融合策略为性能较优的子分类器（即对应于分类精度高的波段组）赋予较大的权重，降低了性能较差的子分类器与噪声波段对决策融合结果的影响，从而大幅度提高分类精度。所研究的决策融合策略的复杂度和计算成本均较低，在噪声环境中具有更强的鲁棒性，同时在一定程度上解决了高光谱图像分类应用中普遍存在的小样本问题。     

融雪与降雨入渗下含盐土遗址的冻融劣化研究

采用含水率、电导率、弹性波速及无侧限抗压强度等指标,结合试样表观及微结构变化研究了含盐土遗址在融雪或降雨入渗的初始条件下经历冻融循环的劣化机制.结果 表明:在冻融循环过程中,试样含水率因融雪与降雨入渗的水分补给及蒸发散失而先增加后减小并趋于稳定,盐分随水分迁移后分别在试样高度5,3.5 cm处富集;水分入渗增加了土粒间...     

白沙水电站电机主轴与转子支架松动的处理

白沙水电站^#1灯泡贯流式机组，因转子支架与主轴热套预应力消失而松动，造成定、转子刮碰，定、转子之间的气隙极不均匀导致单边磁拉力过大。可能会在飞逸工况和甩负荷工况下，酿成严重事故。根据经验和理论分析，采用在转子支架与主轴之间配置销钉的办法进行紧固联接。此后该机组一直稳定运行，且经历了各种工况考验。研究成果可供类似工程参考。     

基于UCOSⅢ系统的嵌入式智能手表设计

随着科技的不断进步，国民的生活水平不断提高，人们也越来越关注自身的运动状况和身体健康。本文设计了一款携带便捷且具有运动健康监测功能的智能手表。系统以STM32F411CEU6为主控芯片，连接了MPU6050六轴陀螺仪传感器模块、BMP180大气压计量模块，可采集运动环境的温度、气压、海拔等数据，同时还具备计时，定时，运动步数计量等功能，并通过实时操作系统UCOSⅢ完成任务调度，利用LVGL作为UI框架实现界面设计，可及时向运动者反映运动环境状况，辅助运动者健康运动。