MPLS组播机制中基于核心树的标签分发方法

基于松散模式下协议独立的组播协议（Protocol Independent Multicast-Sparse Mode,PIM-SM）对多协议标签交换（Multi-Protocol Label Switching,MPLS）中有关核心树组播标签分发机制进行了研究，由于PIM-SM允许SPT和RPT两种组播树同时存在，亦存在（*,G)/(S,G)共存问题，因此在MPLS的标签分发中就不能以通常的单播方式进行，文中提出的上游隐性标签分发和下游按需标签分发方法可以解决存在共存问题时如何进行MPLS标签分发这一问题。     

A Meta‐learning Framework for Bankruptcy Prediction

The implication of corporate bankruptcy prediction is important to financial institutions when making lending decisions. In related studies, many bankruptcy prediction models have been developed based on some machine‐learning techniques. This paper presents a meta‐learning framework, which is composed of two‐level classifiers for bankruptcy prediction. The first‐level multiple classifiers perform the data reduction task by filtering out unrepresentative training data. Then, the outputs of the first‐level classifiers are utilized to create the second‐level single (meta) classifier. The experiments are based on five related datasets and the results show that the proposed meta‐learning framework provides higher prediction accuracy rates and lower type I/II errors when compared with the stacked generalization classifier and other three widely developed baselines, such as neural networks, decision trees, and logistic regression. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

自适应融合的长期目标跟踪算法

为了完成复杂场景中的长期视觉跟踪任务,解决尺度变化、外观变化和跟踪失败等问题,提出了一种双模型融合的长期跟踪算法.首先,将稀疏核相关滤波模型和颜色模型得到的跟踪响应进行自适应融合,构成更具鲁棒性的跟踪结果;然后,利用响应最大值来判断目标跟踪是否成功,并通过随机抽样学习用于在跟踪失败情况下重新检测目标的CUR滤波器,实现长期跟踪.在大规模基准数据集上的实验结果表明,算法在效率、准确性和鲁棒性方面优于现有相关跟踪算法.     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

基于栈式稀疏自编码多特征融合的快速手势识别方法

针对复杂背景下手势分割提取效果不佳、图像识别率不高、识别困难等问题,研究多特征融合的快速手势识别方法.利用YCbCr颜色空间模型,构建肤色分布模型,从复杂背景中去除大部分非肤色的干扰,从而实现手势分割;接着采用5层栈式稀疏自编码网络框架,分别提取手势感兴趣区域（region of interest,ROI）的纹理图像、形状图像和显著视觉图像作为自编码网络输入,将提取到的不同类型的特征进行线性融合;最后使用基于径向基核函数（radial basis function,RBF）的支持向量机（support vector machine,SVM）分类器进行融合特征数据分类,从而实现不同类型的手势识别.实验结果表明,相比其他手势识别方法,本文方法识别率较高,提取特征更具有代表性,平均识别率可达95.05%.      

基于增量稀疏核极限学习机的发动机状态在线预测

针对发动机状态在线预测中样本累积、预测模型膨胀和在线更新速度慢等问题,提出了基于增量稀疏核极限学习机的在线预测方法.该方法定义了KELM核函数矩阵的稀疏测量矩阵,并根据矩阵原子相干最小化和自信息量最大化的样本信息度量准则实现在线样本前向稀疏与后向删减,提高了样本稀疏化效率.利用有效样本对测量矩阵在最佳阶数内进行在线扩充与修剪,限制了预测模型膨胀.利用改进的增量建模方法对模型的核权重矩阵进行递推更新,从而建立规模有限且结构稀疏的在线预测模型,提高了在线建模速度.仿真数据和发动机状态参数在线预测实验结果表明,与现有在线预测方法相比,ISKELM具有更高的样本稀疏化和在线建模效率.对发动机排气温度进行120步预测时,预测速度分别提高了80.50%和31.72%,预测精度分别提高了48.56%和15.81%.      

基于潜在低秩图判别分析的高光谱分类

提出一种基于潜在低秩图判别分析（LatLGDA）算法,利用数据的自表示对数据的列表示系数矩阵和行表示系数矩阵同时施加低秩约束,得到保留数据结构的亲和矩阵,再与图嵌入模型相结合实现高光谱图像的流形降维并进行分类。与其他基于稀疏图或稀疏低秩图的高光谱特征提取算法相比,LatLGDA可利用数据的行信息弥补列信息的不足或缺失,对噪音的抗干扰能力更强;在真实数据集上的实验结果表明,LatLGDA算法具有较高的分类精度和运算效率,应用前景广阔。     

基于共振稀疏分解与子带增强的滚动轴承声学诊断方法

针对轴承声信号易受环境噪声干扰,导致声学诊断结果准确率低的问题,提出一种结合共振稀疏分解与小波降噪选取核心冲击子带、对信号进行二次降噪的滚动轴承诊断方法。首先采用共振稀疏分解算法对原始声信号进行降噪处理,提取信号瞬态冲击成分;然后通过小波包变换对信号进行分解,依据各子带信号峭度值选取核心冲击子带信号进行线性叠加并重构;最终通过包络谱分析确定轴承故障。故障模拟实验结果表明,本文方法可有效增强复杂声场环境下轴承声信号的冲击特性,实现针对滚动轴承的声学诊断。     

基于 NSDTCT 与稀疏表示的红外和微光图像融合

针对传统融合方法信息缺失较多与连续性较差等问题,提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换（NSDTCT）与稀疏表示的红外和微光图像融合方法。利用NSDTCT进行多尺度分解获得低频成分和高频子带成分,引入稀疏表示理论,构建低频成分和高频成分的融合模型,将图像融合分别转化为对应稀疏编码的融合,低频和高频成分稀疏表示系数分别根据加权平均和多方向对比度准则进行融合。进行对比实验,选用平均梯度（AG）、标准差（STD）、互信息（MI）、边缘保持度（QAB/F）、结构相似度（SSIM）这5种客观指标,结果较传统方法分别提升2.1%、3.3%、16.1%、6.6%、8.5%以上,表明该方法能够有效保留红外微光图像信息,提高融合图像连续性和成像质量。     

基于属性稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法

针对高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统概念,给出一种新的基于稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法。该方法的优势在于可伸缩性强,是一种面向属性稀疏特征,通过稀疏特征差异度可动态地、有效地实现对属性的归并,且具有一定容错性。该方法将在高属性维稀疏数据挖掘中起重要的作用。