基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法

人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法,把提取到的人群分布信息和运动信息融合后,计算得到瞬时能量,并与设定的异常阈值比较,以识别人群异常行为。实验结果表明:针对相同的视频数据,该算法降低了传统动能公式因单一考虑人群运动信息而导致对异常行为误检的概率,识别人群异常行为的准确性要高于其他同类方法。     

基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别

手扶电梯(简称扶梯)乘客异常行为识别研究具有重要意义.针对传统行为识别算法易受环境影响、不能实时并准确对多目标进行识别的问题,提出一种基于人体骨架序列的扶梯乘客异常行为识别算法.该算法首先通过结合可变形组件模型特征的支持向量机检测乘客人脸,并用改进的核相关滤波器对其进行跟踪,从而得到乘客在扶梯中的运动轨迹;接着利用卷积神经网络提取轨迹中乘客的人体骨架序列,并通过模板匹配从乘客人体骨架序列中检测异常行为骨架序列;最后利用动态时间规整将其与各类异常行为骨架序列匹配,基于k近邻方法识别异常行为.对10段扶梯视频的实验结果表明,文中所提的异常行为识别算法处理速度达到10帧/秒,识别准确率为93.2%,能够实时、准确地识别多种乘客异常行为.     

基于网络日志的用户行为刻画与预测研究

采用基于相似度的特征聚类算法以及粗糙集模糊分析法,提出了基于网络日志的用户性格特征分析及行为预测方法.首先,构建标准性格特征向量库;然后,采用基于余弦相似度的特征聚类算法进行性格分析,该算法解决了适量样本情况下的机器学习中聚类的问题,使训练模板数据即使在数据不是足够大的情况下仍能提取特征;最后,采用基于粗糙集理论的模糊分析算法进行行为预测,该分析算法简化了分析过程,减少了建模中需考虑的因素,又能得出精确的结果.对比实验表明,该方法能较准确地分析不同用户性格特征和对其未来行为进行预判,并分析出可能对安全领域造成威胁的人群.     

基于聚类和超限学习机分类模型的跌倒检测算法

针对视频跌倒检测中对目标运动状态描述不完整和识别准确率不高的问题,提出一种基于聚类和超限学习机分类模型的跌倒检测算法,通过聚类算法对视频进行关键帧采样,建立特征模型,构建基于超限学习机的跌倒检测分类器,从而实现对跌倒行为的判断。结果表明:采用聚类的方法提取关键帧能够有效地剔除冗余图像帧,提高算法的准确度,也证明了超限学习机分类模型相较于其他分类器具有更好的分类性能。     

基于EEMD的异常声音多类识别算法

为了提高异常声音信号的识别率,提出一种将总体平均经验模态分解和梅尔频率倒谱系数、短时能量及能量比相结合的特征提取改进算法,并对决策导向无环图支持向量机多类识别算法进行改进.首先对声音信号进行分帧,然后对每帧信号进行总体平均经验模态分解得到固有模态函数,最后对每层固有模态函数提取梅尔频率倒谱系数、短时能量和能量比特征.根据提取的特征,采用改进的决策导向无环图支持向量机算法对五种异常声音信号进行识别.仿真结果表明:改进的特征提取算法和决策导向无环图支持向量机多类识别算法相比改进前识的别率分别提高了2%和2.5%.     

基于视频的人体异常行为检测与识别

提出了一种运动目标检测算法,通过三帧差分法,可以从视频图像中提取出运动目标的轮廓.通过三帧差分法分别对人体正常行走和人体摔倒两种行为进行检测,提取出人体在两种行为的运动过程中的特征.提出一种基于改进Hu矩不变性的人体异常行为识别算法,对人正常行走和摔倒两种行为进行识别.正常行走是正常行为,摔倒则为异常行为.实验证明,该方法对在本研究的实验环境下的正常行走和摔倒两种行为识别率很高,有一定实用价值.     

用聚类支持向量机模型监测环保设备运行状态

针对环保设备多状态监测与识别问题,提出了一种基于多分类聚类支持向量机的分类算法模型.该算法模型充分利用多个相关联被监测设备及其状态属性特征,采用神经网络聚类分析获得关联特征的聚类子空间,再对聚类子空间构造二叉树支持向量机进行多分类识别.该算法模型避免了盲目分类,与单纯的支持向量机算法比较具有更好的分类性能.通过对日本大晃船用污水处理装置实测样本的训练、检验表明,该算法具有98%以上的分类识别率.     

基于新进化优化BP学习算法的心音识别方法

为提高人工智能辅助诊断心音识别的准确率, 根据心音信号的周期性特点, 提出以快速主成分分析算法对心音信号降维和提取特征, 同时基于单形进化算法, 优化BP神经网络学习算法的输出与期望的误差函数, 以改进BP神经网络的学习性能, 实现对心音信号高准确度的分类识别. 针对正常心音及8类异常心音信号进行性能分析与测试, 实验结果表明, 各类心音的平均识别率为95.96%, 改进算法比其他对比算法识别率分别提高了4.9%,3.9%,1.9%, 表明该算法能更有效地分类识别心音信号, 提高人工辅助诊断的识别率.     

基于新进化优化BP学习算法的心音识别方法

为提高人工智能辅助诊断心音识别的准确率, 根据心音信号的周期性特点, 提出以快速主成分分析算法对心音信号降维和提取特征, 同时基于单形进化算法, 优化BP神经网络学习算法的输出与期望的误差函数, 以改进BP神经网络的学习性能, 实现对心音信号高准确度的分类识别. 针对正常心音及8类异常心音信号进行性能分析与测试, 实验结果表明, 各类心音的平均识别率为95.96%, 改进算法比其他对比算法识别率分别提高了4.9%,3.9%,1.9%, 表明该算法能更有效地分类识别心音信号, 提高人工辅助诊断的识别率.     

基于粗糙集的多标签文本分类算法

将粗糙集优越的约简理论应用于多标签文本分类,提出了基于粗糙集理论的多标签文本分类算法,该算法利用训练阶段得到的各个类别的分类规则与测试实例逐一匹配,得出实例的类标签集合,扩展了粗糙集理论在文本分类中的应用,实验证明算法有效可行.     

基于视频图像分析的旅客群体性事件预警方法

针对民用机场航站楼群体性事件预警问题,提出了基于视频监控图像分析的非正常人群外部聚集特征识别和预警方法。该方法通过提取图像中的人员位置信息,采用核密度空间聚类算法,人群聚集的空间和运动特征,建立航站楼旅客群体性事件案例库,基于模糊-粗糙集方法分析群体性事件中非正常聚集人群特征,结合相应的机场运行信息,建立相应的预警规则。理论分析和历史数据案例测试结果表明,该方法针对航站楼群体性事件的预警准确率明显高于单一的人群密度分级预警方法。     

基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型

提出了一种基于遗传编程和支持向量机的故障诊断模型．该模型利用遗传编程对传统的时域指标进行特征选择和提取，得到更能反映信号本质的特征，与其他特征组合后作为识别特征输入多类支持向量机，实现了对机器不同类型故障的识别．实验结果表明，同传统时域指标相比，经过遗传编程选择和提取的特征对轴承的故障具有更好的识别能力，进而提高了多类支持向量机的分类准确性．     

一种新的二叉树SVM多分类算法

在二叉树结构支持向量机(SVM)多分类算法的基础上,针对二叉树算法中点和叶盲目划分的问题,提出了一种新的二叉树SVM多分类算法.该算法通过标记划分的方法,一方面解决了盲目划分的问题,另一方面大大减少了子分类器的数目,大幅度提高了算法的速度.实验结果表明,该算法具有一定的优越性.     

一种新的票据自动识别系统

设计了一种基于主曲线和粗糙集方法相结合的新颖的票据自动识别系统．首先提出一种高效的数字框定位技术、边框处理方法，并用于从票据中提取待识别数字串；然后建立有效的数字串分割算法来分割数字串；最后利用主曲线和知识约简算法进行数字特征提取和分类器设计．实验结果表明，该方法在实践中是可行的，为各种票据自动识别提供了一条新途径．     

基于论域离散度的属性约简算法

提出了一种基于论域离散度的适应度函数,在前向贪心搜索策略下,以该适应度函数评估条件属性的重要性,进而求取邻域粗糙集的约简。该算法与3个比较流行的属性约简算法进行对比实验,在12组UCI数据集上进行验证。实验结果表明,与另外3种算法相比,在不降低分类效果的情况下,本文算法在时间消耗和稳定性上具有较为明显的优势。     

基于RS的GMDH神经网络在空袭目标识别中的应用

针对目标属性识别的特点,建立了基于粗糙集(Rough Sets, RS)的数据分组处理(Group Method of Data Handling, GMDH)神经网络分类模型.该模型较好地解决了采用高维数据集训练神经网络效率低,神经网络结构规模较大的问题.同时为了提高高维数据集合的属性约简效率,改进了集合近似质量属性约简算法.最后,通过与BP(Back-Propagation, BP)神经网络分类能力的仿真对比,结果表明,基于粗糙集的数据分组处理神经网络分类模型分类能力优于BP神经网络模型,满足现代防空作战对目标属性识别的需求,基于快速求核和集合近似质量的属性约简算法快速有效.     

基于核主元分析与支持向量机的监控诊断方法及其应用

为了及时反映密闭鼓风炉冶炼过程状态,实现对密闭鼓风炉炉况的监控与诊断,提出核主元分析和多支持向量机分类的相结合的过程监控与故障诊断方法.其原理是:首先,用核主元分析方法提取过程数据特征,建立核主元分析的监控模型;然后,将代表过程特征的核主元送入多支持向量机分类器中,利用"一对其余"算法对故障进行诊断与分类.实验结果表明,所提出的方法与传统的主元分析方法相比,整个样本集的可分性变大,分类正确率提高,能更准确地诊断炉子的各种故障,可有效地用于密闭鼓风炉冶炼过程的故障诊断.     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

稀疏多元逻辑回归问题优化算法研究

稀疏多元逻辑回归(sparse multinomial logistic regression, SMLR)因为具有在分类的同时嵌入特征选择的作用而被广泛应用于生物信息学、高光谱图像分类、图像中的多类物体识别等领域。SMLR问题最早采用迭代重加权最小二乘法(iterative reweighted least squares, IRLS)的方式进行求解。但IRLS算法在处理高维数据集或者类别数较多的数据集时具有较高的计算复杂度。为了提高SMLR的可用性,提出采用一些高级优化算法如快速迭代收缩阈值法(fast iterative shrinkage threshold method, FISTA)、快速自适应收缩阈值法(fast adaptive shrinkage threshold method, FASTA)、交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)等来对SMLR问题进行求解。此外,为提高SMLR的适用性,还考虑了SMLR问题的分布式优化求解。对提出的几种SMLR优化求解算法的性能在不同数据集下进行了综合比较。实验结果表明,提出的算法在求解速度和准确率指标上都优于目前最先进的基于IRLS的SMLR优化算法。