GOS+MU:一种查询对象选择新方法

在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。     

低觉醒脑电识别与唤醒的可穿戴系统研究

为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态，本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统，系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号，转换为数字信号，经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量，由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别，当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音，唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态，识别率达90.8%，可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。     

极化SAR图像解译中的不相似性度量

不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。     

基于未确知测度理论的三山岛金矿充填工艺方案优选

针对三山岛金矿立式砂仓分级尾砂充填工艺存在放砂浓度低且波动大,深井输送流速高、磨损快,料浆离析、分层、泌水严重,充填成本高等难题,结合生产实际及国家重点研发项目要求,开展了全尾砂胶结充填工艺方案研究,提出了5种充填工艺方案。基于未确知测度理论,选择对充填系统影响较大的12个因素,如放砂浓度、制备能耗、溢流浓度、井下充填任务调节能力等作为评价指标,并建立了充填工艺方案评价模型。通过构建12个指标的单指标测度函数,得出5种方案单测度矩阵。依据评价向量,经一系列计算得出方案一优越度值最高,确定方案一为最佳充填工艺方案。该研究为三山岛金矿科学合理地选择最佳充填工艺方案提供理论支撑。     

基于FPGA的CAVLC编解码器设计与实现

H．264标准在基本档次和扩展档次中采用CAVLC熵编码，完成对变换系数残差块的编码。提出一种基于FPGA的H．264标准的CAVLC编解码器，程序代码用verilog硬件描述语言编写，并在QuartusⅡ中进行了仿真验证，可以实现对每个残差块数据的编解码并将其按照宏块光栅扫描的顺序输出到存储器，因此适合于嵌入在最终的码流中。仿真结果表明此CAVLC编解码器达到H．264标准中基本档次和扩展档次level3．0的性能要求。     

再研究最大熵解卷的真解问题

194 9年Ｓｈａｎｎｏｎ和Ｗｅａｖｅｒ在《通信的数学理论》一书中明确给出了信息熵的概念[1] ,195 7年Ｊａｙｎｅｓ指出 ,最大熵原理可以作为衡量可能分布的一种尺度[2 ] 。目前最大熵方法已经被广泛应用于信息处理和图像恢复等不同领域。最大熵原理在电子显微学领域中同样得到了很好的应用 ,主要工作集中在消除像的噪声和改善像的质量。 1991年胡建军和李方华等成功地将最大熵原理应用于高分辨电子显微像的解卷处理[3 ] 。随后报导了最大熵解卷中出现形式上的“多解”现象[4] ,并指出“多解”源于傅里叶像效应[5] ,讨论了确定真解的办法。…     

基于分层加权的多边形图形匹配

提出了一种适用凸凹多边形匹配的分层加权测度方法，在此方法中，对凹多边形、首先进行基于提取凸多边形的模式分解，对凹多边形添加辅助线，形成新的外接凸多边形、通过依次抽取外接凸多边形，将凹多边形表达为仅由凸多边形组成的多层拓扑结构，然后，利用预先定义的互为模板的相似度量准则和分层加权测度模型，计算得到多边形的相似度系数，从而实现凹多边形的匹配和检索。     

条件概率关系数据库模型

现实世界中大量存在着的不确定性信息，关系数据库模型仅视它们为空值，有必要增强其处理这类信息的能力，文章在总结前人工作的基础上推广关系数据库模型，创建有效处理随机型不确定性信息的条件概念关系数据库模型，该模型通过在关系模式中增加一个条件概率测度属性，为每条记录指定适当的条件概率的途径，来表示不确定性信息。文中以对象码为基本工具，创建了条件概率关系结构；以特征函数为基本工具，定义了一套基于该结构的代数运算规则。条件概率的语意比概率的语意广泛，灵活，因而该模型能有效克服概率关系模型的许多不足。