角点检测的一种新方法

提出了一种边缘图像的角点检测方法.根据角点的边缘特征(角点的一个小邻域内包含两条或两条以上的线段,而一般的边缘点的邻域内则只包含一条线段),计算出每个点的小邻域内包含的线段数,便可以确定该点是否为角点.由于计算过程只依赖于角点的空间坐标,因此计算量小而且能够有效的排除噪声.     

基于简单最邻近搜索算法的高维特征索引

研究了220 kV/330 kV高压带电清扫机器人的绝缘瓷瓶视觉识别系统中的高维特征索引问题.该系统采用了基于局部尺度不变性特征的方法,在生成匹配假设的过程中,尝试将简单最邻近搜索算法用于高维特征的索引.在离线阶段,对给定向量集合中每个向量的每一维进行排序,生成排序的数据结构.在线搜索阶段:①对排序数据结构的第一维确定位于边界条件内的所有向量,构成候选队列;②依次检查候选队列中向量的其他维,剔除不满足边界条件的向量;③采用穷举法寻找与查询向量最邻近的向量.比较了简单最邻近搜索算法和k-d树算法.实验结果证明,简单最邻近搜索算法用于具有更强的边界约束,通过选择合适的边界条件能够获得更高的运算效率.该算法能广泛用于基于高维特征的物体识别和定位.     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

一类基于模式分类算法的入侵检测系统

目前,入侵检测技术(IDS)作为网络安全领域研究的焦点,主要分为两种:误用检测和异常检测,误用检测是根据已知的入侵手段建立一个规则库,待检测的信息与库中规则进行匹配达到检测目的.优点是检测结果准确率高,缺点是只能检测到已知入侵类型.异常检测是通过构造正常的用户轮廓来检测用户的行为,优点是可以检测到未知的入侵行为,但是技术不成熟,误报率高.本文尝试通过结合二者的优点,同时创建了描述正常用户行为和异常行为两个向量集,并引入一种广泛应用于图象处理技术中的模式识别算法依据这两个向量集来判断待测用户行为的属性,识别出黑客的入侵行为.     

基于平稳小波变换的邻域依赖自适应软阈值图像降噪

传统正交小波变换降噪方法会引起图像边缘失真,针对其不足,研究了平稳小波变换图像降噪。平稳小波变换去除了下抽样处理,包含在小波系数中的信息是冗余的,同时结合贝叶斯估计的自适应软阈值,提出了一种新的图像降噪算法。通过仿真实验将该方法与Winner2,VisuShrink,BayesShrink方法进行比较,试验结果表明,该方法不仅有效地去除了噪声,而且提高了图像的峰值信噪比。     

RBF神经网络在股市趋势预测中的应用

将RBF神经网络应用在股市趋势预测中，RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法，以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测，结果表明，此种网络具有较好的学习和泛化能力，在股市趋势预测中取得了较好的效果。     

一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型

脱硫过程是炼钢生产中一个十分重要的环节。脱硫效果的好坏，直接关系到炼钢生产能否保质保量地进行，而这又取决于对脱硫过程的控制，其关键是脱硫剂的加入量。因而必须建立脱硫过程模型，实时和高精度地预报脱硫剂的加入量。而脱硫过程又是一个非常复杂的工艺过程，采用传统的方法建立的模型无法保证稳定和高精度的脱硫效果。笔者提出了一种基于改进的RBF神经网络的铁水脱硫预报模型及其具体设计方法，并在炼钢厂进行了实际投运。结果表明，该模型性能良好，这同时说明了设计方法的有效性和实用性。     

改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用

提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions，径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法。并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明，改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法，可以较大幅度提高RBF神经网络的预测性能。     

非参数回归的CV NN中位数估计的相合性

考虑非参数回归模型Y_i=g(x_i)+e_i,其中g(x)是待估的连续函数,x_i是非随机的,e_i是i.i.d.随机误差。笔者讨论最近邻中位数估计g_(n,h)(x_i)=m(Y_i(1),…,Y_i(h))=Y_i(1),…,Y_i(h)的中位数,其中h利用平均平方误差意义下的cross-validation方法选择。在一定条件下,建立了cross-validation最近邻中位数估计的相合性。