基于小批量K均值预分类的多波束反向散射强度角度影响改正

角度响应变化是影响多波束声呐回波图像质量的主要因素,为了后续利用多波束反向散射图像进行海底底质分类,需去除角度响应的影响。国内外已开展角度响应模型及改进模型研究,但现有方法很难适应复杂海底底质环境。针对此问题,通过小批量K均值聚类将测区海底点预分为高阻抗平滑底质和低阻抗粗糙底质,然后构建自适应改正模型逐测线去除角度响应的影响。实验选用浙江海域实测4条相邻测线数据,采用Lambert模型法、二次微分法和本文方法分别进行了反向散射强度角度影响去除。本方法处理后角度响应去除效果最佳(MIC=0.123);在多波束条带重叠区,反向散射强度标准差为1.46dB,有效改善了复杂底质环境下的多波束声呐图像质量。     

基于PCNN与混合加权的多波束声呐图像镶嵌方法

多波束声呐图像是进行海底底质分类与目标识别的主要数据源之一。原始反向散射强度经过改正处理后仍存在残余误差,需要进行图像镶嵌以削弱残差的影响,构建大区域声呐图像。本研究针对多波束声呐图像镶嵌中的拼接线消除与信息综合问题,提出一种在NSST域内结合PCNN与混合加权的图像镶嵌方法。首先,对单条带声呐图像进行NSST分解,再对重叠区低频项按照混合加权进行镶嵌,高频项按照PCNN进行镶嵌。实验结果表明,在拼接线消除方面,镶嵌后条带拼接线两侧声强均值差由-6.18降为-1.29 dB;在信息综合方面,镶嵌结果的信息熵相对于混合加权法提升2.5%,空间频率提升31.6%。本研究方法能够在削弱拼接线的同时,有效综合相邻条带纹理信息,实现多波束声呐图像的镶嵌。     

基于小波分析的多波束声呐图像角度响应改正方法

多波束声呐图像在海底底质分类中具有重要应用,而角度响应(angular response,AR)对多波束声呐图像的影响较大,给声呐图像的判读带来了困难。为此,针对多波束角度响应曲线具有非平稳离散随机信号的特点,提出一种基于小波分析的多波束声呐图像角度响应改正方法。首先,将AR曲线进行小波分解,获得长波项和短波项;然后,分别绘制长波项和短波项的三维概率密度图,通过短波项的三维概率密度图获得小波分解的最优参数,通过长波项的三维概率密度图对多波束条带进行同底质区域的划分;最后,在同底质区域下进行长波项的AR改正,将改正后的长波项和短波项进行信号重构,获得高质量的多波束声呐图像。实验分析表明,该方法在保留原始细节的基础上,有效削弱了角度响应对声呐图像的影响,对多波束声呐图像处理具有参考和应用价值。     

基于贝叶斯信息准则的多波束海底底质非监督分类

海底底质分类作为海洋测绘的主要研究方向,适用于无先验样本的非监督底质分类技术是重要的研究内容。传统K-均值聚类方法存在主观设置参数的局限性,无法准确高效判别最优聚类数。因此,本研究首先依据多波束反向散射强度角度响应曲线数据,结合贝叶斯信息准则构建特征概率密度模型,实现聚类数的准确寻优;其次,融合多波束强度特征和地形特征构建基于K-均值的海底底质非监督分类模型。实验表明：该方法准确解释了实际底质的分布情况,总体分类精度和Kappa系数分别为77.97%和0.67,相较于最大最小值法和中心点法分别提高了13.93%、0.22和1.69%、0.02,收敛迭代次数比中心点法减少67次,提高了分类效率,为海底底质的自适应聚类提供参考。     

水中气体目标的多波束声呐成像与检测算法

随着海底输气管道的使用日益增多,对输气管道泄漏的检测刻不容缓。文中提出一种基于多波束声呐的水中气体目标成像与检测算法。成像算法以MVDR(minimun variance distortionless response)波束形成算法为核心,归算水体位置信息和反向散射强度信息后实现对水体目标的声呐成像。对声呐图像采用基于数学形态学的边缘检测算法检测目标边缘,判断气体目标有无。通过水池试验结果证明,文中提出的算法流程能够有效地实现水中气体目标的成像与检测,具有较好的工程应用前景。     

多波束水柱影像中三维羽流数据提取方法研究

海底气泡羽状流被公认为指示海底存在天然气水合物的有效标志之一,因此实现对海底气泡羽状流的高效探测和准确分析,具有重大的战略意义。利用羽流气泡与海水声阻抗存在差异的特性,发现并提取了多波束声呐图像中水柱影像上的声学耀斑,为海底羽流探测提供了新的思路。结合最短距离和中值滤波对含有羽流耀斑的水柱影像进行处理,从而实现羽流目标反向散射强度与背景环境噪声分离,同时采用走航式观测的方法获得测区的三维数据,通过研究羽状流声反射回波强度阈值,设计一种基于3D搜索单元的羽流气泡三维滤波器,实现了墨西哥湾三维羽流数据的提取。     

水下航行器自由视角探测的多波束声呐仿真

针对水下航行器运动与水下声学感知过程中因多因素强耦合导致相关联合仿真模型缺失问题,提出一种适用于水下自由视角探测的运动位姿和声呐图像高逼真耦合仿真方法．首先建立多波束图像声呐几何模型,并提出声呐视域简化方法,实现声呐图像快速生成;其次建立水下地形、航行器路径和探测视角耦合的自由扫测模型,实现水下自由视角扫测与成像;最后针对声呐图像干扰的高逼真仿真问题,提出一种基于实测数据拟合的结构化噪声和回波重影建模方法,进一步提高仿真声呐图像的逼真度．实验结果表明：该模型能够有效实现水下航行器自由视角扫测过程的位姿和声呐数据组合仿真,生成具有一定逼真度的多波束声呐图像．     

基于前视声呐的水下移动障碍物运动参数预测

针对水下未知环境中移动障碍物的运动速度预测,提出一种基于多波束前视声呐预测方法.首先,对多波束前视声呐采集的障碍物三维点云数据进行滤波处理,并采用并行搜索树算法进行数据分块处理以分离出单个障碍物.然后,分别计算声呐每一采样时刻障碍物虚拟质心位置,并修正由无人潜航器船位差所产生的虚拟质心位置变化;建立自适应神经模糊推理系统模型,根据输入的虚拟质心位置依次预测移动障碍物的速度和方向角.最后,进行Matlab仿真实验,仿真结果表明:基于前视声呐探测数据获取的虚拟质心能够准确反映移动障碍物的运动趋势,基于此的自适应神经模糊推理系统能够准确预测移动障碍物的运动参数.     

侧扫声呐图像噪声模型的分析

侧扫声呐图像在获取的过程中由于其成像机理和复杂的海底环境会产生斑点噪声,其中由于不同底质类型形成的海底混响是造成这些斑点噪声的一个主要因素.首先利用5种典型的概率分布对海底混响的统计特性进行拟合得到了最优的拟合分布.再通过分析灰度直方图相关的特征参数,提出了基于两个特征参数对最优分布参数的估计.最终,通过多元回归分析实现了侧扫声呐图像噪声模型的建立和不同底质类型的图像分类.实验结果表明:伽马分布模型具有拟合特性准确和概率计算便捷的优势;根据模型参数与图像特征所得到的模型可以有效地模拟不同底质类型混响所导致的噪声,有利于底质的分类和噪声的消除.     

基于混合采样和特征选择的改进随机森林算法研究

随机森林算法是根据Bagging抽样和随机特征子集划分策略,由多棵决策树组成的集成算法.与其他分类算法相比,随机森林算法有更高的分类精度、更低的泛化误差以及训练速度快等特点,因此在数据挖掘领域得到了多方面的应用.然而随机森林算法在分类预测特征维度高且不平衡的数据时,分类性能受到了极大限制.为了更好地处理高维不平衡数据,...     

基于贝叶斯模型组合的随机森林预测方法

为了能够精准可靠地估计太阳能辐照度,本文提出一种基于贝叶斯模型组合的随机森林算法用于太阳能辐照度预测.首先,引入K-means聚类和K折交叉验证将气象数据训练集生成多个训练子集,以增加训练子集的多样性并保证均匀采样.其次,将随机森林作为基学习器建立集成学习预测模型,导入训练子集并训练各个随机森林.之后,依据各个随机森林在验证集上的预测性能,采用贝叶斯模型组合算法制定组合策略.个体随机森林在测试集上的预测值经过模型组合策略得到最终输出.最后,基于气象实测数据建立仿真实验,并引入其他四种预测方法进行对比仿真研究,通过实验结果验证了文中所提出预测方法在太阳能辐照度预测问题中的准确性和可靠性.     

基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法

针对现有预测方法中存在预测精度低、预测时间长及存储空间大等问题,提出一种基于格拉姆矩阵和随机森林的疾病预测方法,该方法首先从数据集中收集大量数据,其次使用格拉姆对称矩阵对采集数据进行存储和归类.然后引入随机森林二元回归和分类技术,通过二元变量相关性来衡量预测结果和数据之间的关系,并根据相关性构造决策树用于结果分类.最后,应用表决方案输出最终预测结果.实验结果表明:与其他方法相比,本文提出的方法提高了预测准确度,降低了预测的时间开销和空间复杂度.     

基于BP神经网络的FRP筋与混凝土界面黏结强度预测

纤维筋增强混凝土材料的界面黏结强度是评价其力学性能的重要指标之一.基于现有文献中的试验数据,建立了292组FRP筋混凝土拉拔试验的数据库,利用人工神经网络对FRP筋与混凝土之间的黏结强度进行预测.数据库被随机分成两个数据集,其中242组数据用于训练,50组数据用于仿真预测.利用反向传播算法训练了一个3层人工神经网络模型,该模型的输入层包括7个参数:FRP筋类型、表面形式、FRP筋直径、锚固长度、破坏模式、混凝土抗压强度和归一化的混凝土保护层厚度.输出层为FRP筋与混凝土界面黏结强度.结果表明,BP神经网络模型具有良好的预测和泛化能力,预测误差较小.该方法能够综合考虑众多FRP筋与混凝土界面黏结强度的影响因素,给出精确的预测结果.     

基于多特征属性相似的糖尿病早期预测方法

考虑样本数据集的差异性和相关性对疾病预测结果有着直接影响,提出一种基于多特征属性患者相似的糖尿病早期预测方法,根据患者之间特征具有相似性这一特点,对患者特征进行混合属性相似预分组,再把分组结果导入随机森林分类器进行疾病预测。首先以临床概念作为患者的特征项,通过聚类定量化分析不同特征属性类型间的距离来度量患者之间的混合相似度,根据患者混合相似度将患者集预分组为多个患者相似组。最后以随机森林分类器对相似组进行细分类,得到最终的疾病预测结果,该结果与基于全样本数据的随机森林分类结果相比,分类准确率提高了8.3%;与基于单一属性相似组的随机森林分类结果相比,分类准确率提高了5.1%。结果表明该方法具有较高的预测准确率,可为糖尿病诊断预测提供支持。     

基于加权投票集成的极化SAR图像分类方法

提出了一种新的基于加权投票准则集成的极化合成孔径雷达系统(PolSAR)图像分类方法.该方法采用加权投票集成的方法根据不同个体的学习结果进行合,并从而提高极化SAR图像的分类精度.首先,输入极化图像数据并获得所需要的特征作为特征集.再从图像的每一类中选取多组像素点组成多个训练样本子集;然后,基于不同的样本子集训练学习得到不同的分类器,并对像素点进行分类得到预测标记,再由这些预测标记计算得出相应的加权系数;最后,通过加权系数将预测标记合并起来得到最终的极化SAR分类结果.实验结果证明,所提出的算法在AIRSAR和Radarsat-2数据上取得了很好的分类结果.     

多时相SAR图像水稻分布信息提取方法研究

以多时相的ENVISAT ASAR数据为基础,对水稻分布信息提取的图像获取、图像预处理、图像分类和分类精度评价等一系列问题进行了详尽的探讨.分析了水稻的雷达后项散射随其不同生长阶段变化的特殊性质,提出了进行水稻分类ASAR数据处理流程和分类方法.以福州地区为例进行了试验,分类精度达到86.64%.     

基于深度随机森林的商品类超短文本分类研究

近年来，随着移动通信和信息技术的发展，网络上和实际应用场景中需要处理越来越多的长度不超过20字并且不带有辅助标签信息的超短文本数据.超短文本因其固有的词义多义性、文本特征极度稀疏、上下文明显缺失以及明辨语义困难等特点，如何对其进行有效地分类成为文本分类领域亟需解决的新问题.本文针对传统的短文本分类方法KNN和决策树在商品类超短文本上存在的由于特征稀少而导致分类器性能不佳的问题，提出了一种基于深度随机森林的商品类超短文本分类方法.该方法采用"分流"策略，利用外部知识库进行辅助，对知识库中存在明确类别的商品名直接确定其分类，对无法直接抽取类别的商品名，采用Word2vec对其在外部知识库中的描述进行向量化，并利用深度随机森林对向量进行分类，同时不断优化分类器直到训练集大小达到设定的阈值.实验结果表明，与传统的分类方法KNN和决策树相比，本文提出的分类方法在平均准确率上分别提高了22.78%和17.22%，平均召回率上分别提高了22.85%和15.23%.      

基于PCA-RF模型的冲击地压预测

为了提高冲击地压危害预测的准确性,基于主成分分析法和随机森林算法,构建了由主成分分析方法优化的随机森林模型,分析静态冲击地压数据并处理异常值,通过数据标准化处理、计算相关系数矩阵及累计方差贡献率,提取出5个主要特征.利用优化的随机森林模型训练冲击地压数据集,使模型参数不断得到优化.以混淆矩阵中的准确率作为评估指标,将优化的随机森林模型与单一随机森林模型进行比较分析.实验结果表明,优化的随机森林模型比单一随机森林模型具备更好的效果,其准确率达到了88.9%,高于单一的随机森林模型,进而得出结论,即优化的随机森林模型能有效地对冲击地压危害进行预测,通过随机森林优化模型,一定程度上有效缩减冲击地压危害预测的时间.     

基于k-means++的多分类器选择分类研究

【目的】机器学习中不同算法适用于具有不同分布特征的数据集。在用整个训练集上训练得到的单个分类器预测新样本类别时,由于缺少对局部区域样本的针对性,可能导致分类器对某一区域数据的预测能力较差而产生错误分类。为了解决这个问题,提出基于k-means+ +的多分类器选择算法。【方法】首先用3种分类综合性能较好的算法———Ada-Boost、SVM、随机森林(RF)在训练集上分别训练得到3个分类器作为候选基分类器,然后利用k-means++算法将训练数据集分为k个簇,用3个候选分类器分别对每个簇进行分类测试,选择对这一簇中数据分类精度最高的分类器作为与它的数据相似数据的分类器。在对新样本进行类别预测时,首先判定样本属于哪个簇,然后用它的分类器进行分类预测。【结果】实验结果表明,新算法在9个UCI数据集上优于单个分类算法。【结论】基于局部区域动态选择最优分类器可以提高模型分类准确性。
     

复合随机介质中波束的传播

从辐射传输方程出发讨论了波束在复合随机介质中的传播问题。将波束强度分解成相干强度，前向小角度非相干强度、漫射非相干强度三部分，分别导出它们所满足的方程，在忽略复合随机介质中粒子之间、湍流之间、湍流与粒子之间的相关对散射的影响的情况下，分别用Fourier变换法和漫射近似法导出相应方程的解的表达式，对波束强度的三部分进行数值计算。