通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。     

干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法

针对利用雷达侦察信号进行干扰效果在线评估时参数冗余、信号变化程度判别不清的问题,提出雷达干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法。对多功能海上雷达信号,利用信息熵筛选剧烈变化参数,通过盒维数和皮尔逊相关系数提取信号变化特征,结合支持向量机实现对未知威胁的干扰效果在线评估。仿真实验表明,当信号参数偏离误差小于10%时,新方法的评估准确率高于92%,显著提高了雷达干扰效果在线评估的可靠性。     

基于收益率的股票相关性计量分析

针对股票间相关性，通过相关分析、系统聚类分析、网络构建等多种方法，以收益率为对象，建立股票间相关性度量指标模型，运用软件 Excel、Matlab 得出股票相关系数矩阵，并设置合适的阈值，利用软件Netdraw 构建出基于最佳阈值和相关系数所对应的股票网络。然后从所建网络出发，对中国股票市场中的板块进行聚类分析，最终建立起一个以收益率为指标来研究股票相关性的模型，为研究股票相关性提供了一个相对比较完善的方案。     

Dynamic Latent Class Model Averaging for Online Prediction

We consider the problem of online prediction when it is uncertain what the best prediction model to use is. We develop a method called dynamic latent class model averaging, which combines a state‐space model for the parameters of each of the candidate models of the system with a Markov chain model for the best model. We propose a polychotomous regression model for the transition weights to assume that the probability of a change in time depends on the past through the values of the most recent time periods and spatial correlation among the regions. The evolution of the parameters in each submodel is defined by exponential forgetting. This structure allows the ‘correct’ model to vary over both time and regions. In contrast to existing methods, the proposed model naturally incorporates clustering and prediction analysis in a single unified framework. We develop an efficient Gibbs algorithm for computation, and we demonstrate the value of our framework on simulated experiments and on a real‐world problem: forecasting IBM's corporate revenue. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于漏磁检测的桥梁拉索断丝识别

为实现桥梁拉索漏磁(MFL)检测中低信噪比(SNR)时的断丝识别,提出了基于有效短时互相关(STCC)的损伤识别方法.对拉索进行重复测试并提取对应的信号片段进行互相关分析,通过重新归一化,在短时互相关序列中融入短时能量特征,再结合双阈值法进行断丝识别.制作了含有多种断丝损伤的足尺拉索模型进行漏磁检测试验,基于试验结果验证所提出的方法.结果表明:该方法的损伤判别精度比既有方法提高了15.7%～16.9%,在低信噪比下仍取得了较高的损伤识别精度.     

化学实验能力的关联度分析

化学实验能力是化学专业毕业生最重要的能力之一 ,它的发展、提高是一个不同于智力发展的十分复杂的过程。本文运用灰色理论的关联度分析方法分析学生化学实验能力与其自身的专业知识水平 ,基本操作技能、组织协调能力、动手能力、探究能力等因子之间关联度。通过对我校综合理科专业 0 2 (2 )班综合测评和调查数据分析得出 ,学生化学实验能力与其自身的理论知识、操作技能、组织协调能力、动手能力、应变能力和探究能力 6大因子关联度分别为 0 .92 3 ,0 .93 3 ,0 .840 ,0 .898,0 .814 ,0 .85 2。说明化学实验能力的培养主要靠操作技能的训练 ,理论知识和动手能力也非常重要     

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Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

一种基于旁信息增强的协同过滤自动编码器模型

针对用户评分预测不准确的问题,提出了一种基于旁信息(side-information)对用户兴趣进行预测的协同过滤自动编码器推荐模型,给出了模型的设计原理、损失函数以及具体结构.模型使用单隐藏层自动编码器实现,用户评分与旁信息同为模型的输入/输出数据,旁信息也直接参加模型的训练,这种设计不仅降低了模型的规模和复杂度,而且旁信息可以直接对用户兴趣进行修正.同时,通过对训练数据集合的合理划分与扩充,使得训练的网络模型增加了表达能力.在真实数据集上的对比实验表明,本文提出的方法提高了评分预测的准确度,具有一定的实用价值.     

基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配

提出了一种基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配方法。骨架中两骨架点间的连线称为骨架枝,借鉴机器人学中广义连杆之间关系的表示方法,将骨架枝看成若干个连杆,在骨架点处建立固定坐标系及骨架枝坐标系,采用广义变换矩阵表示骨架枝。将广义变换矩阵转化成向量,引用统计学中的相关性度量方法,通过计算2个向量的皮尔逊相关系数得到2个广义变换矩阵的相似度,即得到2个骨架枝的相似度。搜索相匹配的骨架枝并计算整个骨架的相似度。通过实例验证和实验分析,表明该算法具有较快的检索速度和较高的准确度。