基于SOM网络的智能化粒子测速算法

提出了基于自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络的粒子图像测速算法。该方法使用SOM神经网络对粒子测速技术中运动追踪方法进行了改进,并在匹配过程中根据兴趣区域的粒子密度对粒子追踪算法与粒子相关算法进行了选择处理。经SOM网络改进的测速算法首先利用相关后的结果进行网络构建,然后使用追踪技术对候选匹配点进行筛选。该算法不仅消除了粒子密度与灰度分布的敏感性,而且也降低了相关时对分析窗口尺寸的敏感。最后,使用人工合成的粒子图进行了算法验证及误差分析。结果表明:所提算法在分析精度方面有很大的提高并且具有很强的鲁棒性。     

基于Contourlet域树状系数的自组织神经网络图像分割

为避免小波域隐马树模型分割算法中模型假设的不足,提出用SOM网络作为非参数概率密度函数估计器。用图像轮廓波变换域中的树状数据作为网络输入,以利用图像的几何特征来提高分割效果。由训练好的网络组可以得到待分割图像各个尺度下的条件概率密度函数值,应用最大似然分类准则得到相应尺度下的粗分割。通过多尺度粗分割结果的融合,得到像素级的分割结果。用合成纹理图像、航拍图像和SAR图像进行实验,并与小波域隐马树模型分割方法和基于SOM网络的多尺度贝叶斯分割方法进行比较。对合成纹理图像给出错分概率作为评价参数,实验结果表明所提算法分割效果更优。     

基于小波分析和SOM网络的交通事件检测算法

本文提出一种结合小波分析和SOM（自组织特征映射）神经网络的交通事件检测算法。论文首先利用小波分析检测交通流初始信号的奇异性．然后将小波系数作为SOM网络的输入．对信号奇异点进行分类,再根据分类标准判断交通流状态，并运用Matlab进行了仿真分析。结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测，具有潜在的应用价值。     

一种应用面积等比约束的半球面纹理映射算法

球面或半球面是两步纹理映射算法中使用较多的一种中介面。两步法中的球面纹理映射算法一般通过立体投影来实现，不可避免产生较大的纹理形变。本文首先对传统基于立体投影的球面(半球面)纹理映射算法及其不足之处进行分析，并在此基础上提出一种半球面纹理映射新算法。该算法用映射纹理区在纹理平面和半球面上的对应面积比为约束务件，显著提高了纹理映射质量。文章通过理论分析和实验对新算法与传统算法进行比较，表明新算法具有其优势，并给出几个应用新算法的两步纹理映射产生的实例，显示出本文算法对减少映射纹理变形所起的作用。     

基于Image Quilting算法的纹理合成

基于样图的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成方法后发展起来的纹理拼接技术,用于解决传统方法中出现的缝隙、扭曲、变形和参数调整等问题.Image Quilting算法是简单易行的接缝消除方法,采用Image Quilting算法合成纹理并生成Wang Tile集,继而拼接大图像.实验表明,Image Quilting算法能够较好地保持纹理特征的连续性,但在接缝处可能破坏纹元特征.     

应用长宽等比约束的半球面纹理映射算法

在两步纹理映射算法中,半球面是使用较多的一种中介面。为了进一步减少半球面映射算法产生的纹理形变,首先对传统的半球面纹理映射算法及其不足之处进行分析,并在此基础上提出一种半球面纹理映射新算法。该算法用映射纹理区在纹理平面和半球面上的长宽比为约束条件,显著提高了纹理映射质量。通过理论分析和实验对新算法与传统算法进行比较,表明新算法具有一定优势。     

一种基于自组织特征映射网络的聚类方法

针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于Triangle-Tiles的三维曲面实时纹理合成

提出了一种快速曲面纹理合成技术,算法首先从样本纹理中裁剪三个菱形块,然后拼合成一个三角块,并用优化算法消除三角块内部的接缝,得到一个可拼接的三角纹理块--Triangle Tile.通过菱形块随机组合,可生成一系列这样的TriangIe Tiles.选取合适的Triangle Tile,逐个映射到三角网格上,从而完成曲面纹理合成.由于Triangle Tiles 是事先离线制作,因此算法合成速度很快,达到了实时性.     

CUDA加速的肝脏体纹理合成与映射方法研究

提出一种基于计算机统一设备架构加速(CUDA)的肝脏体纹理合成与映射方法,用于解决传统方法中合成肝脏体纹理耗时过长的问题.新方法消除了传统串行纹理合成中的关联性,采用基于CUDA构架的多线程并行处理来进行肝脏体纹理空间合成中的选块和布块工作,将映射计算中肝脏体模型表面网格节点着色、三角面片内部点集遍历的方法并行化,转移到GPU上进行计算.实验结果表明,该方法在保证肝脏体纹理真实感的同时,具有更高的合成速度.     

基于固定半径包围球的核向量回归算法

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。     

受监督SOM学习模型定量输入-输出摄动分析

给定一个学习模型,输入摄动会引起相关的输出摄动。然而,在受监督自组织学习模型中,此结论并不必定成立。针对受监督自组织学习模型的这一特性,提出一种基于统计的方法用于定量输入-输出摄动分析。所提方法对于该学习模型的精度分析及结构设计具有指导意义。数字仿真结果验证了所述方法的有效性及正确性。     

基于Worldview-II多光谱遥感数据纹理

提出了一种基于Worldview-II多光谱遥感数据的纹理特征提取方法。该方法针对Worldview II的8个波段,通过主成分分析(principle component analysis, PCA)变换进行多光谱遥感数据压缩,针对压缩后的数据特点建立主成分灰度差频空间(gray level difference frequency space, GLDFS),并利用GLDFS对多光谱遥感数据进行纹理特征提取。实验结果表明,与传统的灰度共生矩阵(gray level co occurrence matrix, GLCM)单波段纹理分析方法相比,该方法能够保持多光谱数据之间的协同关系,具有更高的分类精度和执行效率。     

小训练样本下的合成孔径雷达图像分类研究

针对纹理是合成孔径雷达(SAR)图像目标分类的一个重要因素,SAR图像的过完全小波分解产生大小不变的子图像,具有移不变特性,可在不同尺度下表征纹理。利用图像灰度均值与细节图像能量特征组成特征矢量,对SAR图像有好的表征效果。与完全由图像分解子图能量得到的特征矢量相比,目标间的纹理特征差异更明显。神经网络具有高度非线性判决性能,可将所提出的过完全小波分解纹理能量特征(OWATF)与径向基函数(RBF)神经网络相结合对SAR图像面目标进行分类。实验证明,在小训练样本条件下,RBF神经网络与OWATF特征相结合对SAR图像进行分类能够很好地体现目标的整体特性。     

小波-神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

小波变换具有时频局部化、多尺度分析等特性，而神经网络具有非线性映射、学习推理等优点，将二者结合起来，提出基于小波-神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用正弦信号仿真模拟电路，应用小波变换对模拟电路响应的采样信号进行故障特征提取，建立故障字典，然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策，实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明：该方法能够实现故障检测及定位，具有准确率高的特点。     

Local spatial properties based image interpolation scheme using SVMs

Image interpolation plays an important role in image process applications. A novel support vector machines （SVMs） based interpolation scheme is proposed with increasing the local spatial properties in the source image as SVMs input patterns. After the proper neighbor pixels region is selected, trained support vectors are obtained by training SVMs with local spatial properties that include the average of the neighbor pixels gray values and the gray value variations between neighbor pixels in the selected region. The support vector regression machines are employed to estimate the gray values of unknown pixels with the neighbor pixels and local spatial properties information. Some interpolation experiments show that the proposed scheme is superior to the linear, cubic, neural network and other SVMs based interpolation approaches.     

一种基于SOM解码的多类支持向量机

提出了一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM)解码的多类SVM算法。该方法首先按照纠错输出编码(error correcting output codes,ECOC)训练子SVM二分类器,然后根据训练样本的输出训练SOM网络,得到其最优权值,最后对未知数据进行分类,这样充分考虑到了二分类器的输出置信度,而且有效地克服了同时和多个类别的距离最小的情况。通过对实际的Iris数据和Yale人脸库的分类实验,结果表明,新算法对于解决多类SVM的分类问题是很有效的。     

基于纹理粗糙度的回转窑火焰图像FCM分割方法

在深入研究氧化铝回转窑火焰图像特点的基础之上,提出了一种将基于图像灰度值的模糊C-MEANS(FCM)算法与图像纹理粗糙度特征相结合的图像分割方法.利用加窗自相关系数表征图像中火焰区与物料区在纹理粗糙度方面的差异,对FCM聚类的结果隶属度矩阵进行去模糊化运算,改善了火焰区与物料区的分割效果.实验结果表明,图像灰度值信息和纹理粗糙度特征的融合对于提高氧化铝回转窑火焰图像的分割精度具有重要的研究价值.     

非线性系统自适应逆设计及应用

对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。     

基于特征融合与背景加权的红外目标跟踪

针对传统均值漂移算法无法对与背景相近红外目标进行有效跟踪的问题,提出了一种改进均值漂移(Mean Shift)算法。首先,融合了灰度和纹理两方面的信息以增加目标描述的信息量,接着为了减少背景像素对跟踪定位的影响,通过目标区域周围像素的颜色直方图定义背景加权系数,并将该系数引入到目标模型的灰度直方图和纹理直方图的计算中,进而实现目标的准确定位,最后,给出了目标模型更新方法。实验结果表明,文中算法能够抑制背景干扰,对与背景相似的目标进行有效的跟踪。     

采用拓展空间法建立迟滞模型

神经网络应用于非线性建模具有很多优点,但对迟滞这类多值映射非线性无能为力.一个新的基于神经网络的迟滞建模方法--拓展空间法被提出.通过坐标变换建立基本迟滞算子,将基本迟滞算子的输出与迟滞输入同时作为神经网络的输入,使神经网络的输入空间由一维上升为二维,从而使输入与输出之间形成一对一映射关系.最后的实验结果表明,通过拓展空间法神经网络能够对多值映射非线性进行建模.