采用Haar小波与Gabor小波特征的级联式人脸检测方法

研究Gabor小波的构造及其特点,将其与AdaBoost算法相结合,优化原算法的性能.提取的Gabor特征对应到指定滤波器的指定采样点上,只需取这些指定采样点的一个领域内的图像与指定滤波器进行卷积,而不需要将整个图像与整个滤波器组进行卷积,可大大降低计算量提高运算速度.最后,通过算法对特征进行筛选,得到迭代误差率较低的...     

KNN算法的数据优化策略

为了解决基于KNN（K-Nearest Neighbors）算法的非参数回归短时交通状态预测模型执行效率低的问题，提出了KNN算法的数据优化策略。通过对交通状态时空特性的研究，采用层次化对象构造交通状态向量，并根据交通状态的自重复性对历史样本数据库进行数据压缩。实验证明，优化策略提高了KNN算法的执行效率,经过压缩后的数据存取时间比压缩前缩短了8.66%。     

多维近邻密度估计的Lp模强相合性

设X_1,…,X_n是i.i.d.的具有密度f(x)的d维随机变量。设S_(x,a(x))是中心在x且至少包含X_1,…,X_n中k_n个点的最小的球,则f_n(x)=R_n/(n|S_(x,a(x)|)是f(x)一个近邻估计。我们证明了:假如lim k_n/n=0,lim k_n/logn=∞以及flog~ f在任何有界Borel集上可积(或∫f'(x)dx<∞,p>1),则对任何有界Borel集A有(或p>1)。反之,如,则有∫f~p(x)dx<∞,lim n→∞k_n/n=0和lim n→∞k_n=∞。     

基于视觉特性的自适应混合编码

提出了一种基于视觉特性的自适应混合编码方法,对于不同性质的子块施用不同的方法.文中还给出了选择某类方法的理由,并给出了对强变化的单边沿的一种有效的编码方法.模拟实验表明:结果是令人满意的.     

泛邻元结构公理刻画的深入探讨

对汪培庄提出的泛邻元结构的公理刻画进行了化简，给出了Ｌ上的Ｒ－泛邻元结构公理刻画的定义，同时还给出了低一个层次的Ｘ上的Ｒ－泛邻元结构公理刻画的定义，证明了这２种结构能够依提升和限制相互唯一确定，并且能够与Ｘ上的Ｒ－开元系一一对应。     

一种神经网络集成分类器在暂态稳定评估中的应用

针对神经网络应用于电力系统暂态稳定评估存在的误分类问题，将粗糙集理论和神经网络相结合，运用特征矩阵进行属性约简的基础上，应用装袋策略构造集成神经网络分类器来提高分类准确率，在新英格兰10机39节点系统中的应用验证了该分类器的分类准确率较普通神经网络分类器有较大的提高、     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

模糊主分量分类器

W.J.Hu提出的主分量分类器(PCC)通过最大化两类样本在分类面法方向上的投影代数和,实现样本分类.PCC是基于样本的统计平均特性,所以少量的野值对分类面方向的确定影响较小,而SVM对野值较为敏感.PCC与支持向量机相比具有较好的鲁棒性.但是PCC对野值的处理等同于其他样本,尽管有效果,但仍会影响分类面的求取,同时也缺乏直观上(或物理上)的解释,而且没有考虑随机噪声对分类面的影响.鉴于此,在PCC的基础上进行改进,引入模糊思想,设计了一组模糊型的主分量分类器,进一步弱化野值和随机噪声对分类面的影响.人工数据集和Beachmark数据集上的实验证明了新分类器的有效性.     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.     

约束的移动对象最近邻轨迹查询

提出了一种新的查询概念,即约束的移动对象最近邻轨迹(constrained nearest neighbor search on moving objects trajectories,简称CNNMOT)查询.针对两阶段算法分阶段处理最近邻查询和范围查询的缺陷,对传统空间最近邻算法进行了改进和扩展,使其能够合并到一步完成,并对传统的mindist定义进行了修改.实验结果表明:该改进算法能较好地克服两阶段算法的缺陷,并在数据量较大时仍保持较高的性能.