基于遍历基因组合的特征基因选取方法

特征基因的选取是非常热门的问题,在癌症是由某个或者某几个基因共同相互作用引起变异的假设下,从最简单的2个基因组合进行研究,遍历所有可能的基因组合,运用Logistic回归分类器,以预测精度和AIC准则为评价标准,对所有的模拟结果进行评价,得到最优基因组合（X55187,D14812）。同时运用交叉留一检验,验证了此基因组合建立模型的稳定性。最后又对预测精度大于90%的640对基因组合进行频数分析,并与已有文献进行比较,得到出现频率高的基因组合,预测精度并不一定高的结论。     

砂轮磨削过载判据及其快速诊断

基于对砂轮磨削过程中声发射信号的采集,研究了2种砂轮磨削过载判据的特征量提取方法,并提出了评价砂轮磨削过载判据的主要指标即灵敏度、稳定性和算法效率.通过选取合理的采样率与处理间隔,分析比较了2种信号处理方法对砂轮与工件过载的识别效果.结果表明,所提出的信噪特征比方法提取的特征量具有稳定性好、灵敏度和算法效率高的特点,且可以对过载点实现预判,可作为优先选择的磨削过载判据.     

基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法

基于图像到类(I2C)距离度量的图像分类是一种新颖的方法,但其分类性能仍有待提高.为此,文中提出了一种基于JointBoost I2C距离度量的图像分类方法.首先生成原型特征集,该集合中的样本具有代表性,故计算测试图像到该原型特征集的距离更有效;然后根据JointBoost算法的思想,联合多个I2C距离度量生成一个强分类器,并将空间信息融合到强分类器中.实验结果表明,该方法在图像分类实验中具有更高的分类性能.     

基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

基于公差推理的零件聚类装夹规划方法研究

针对计算机辅助工艺设计中的装夹规划问题,提出一种面向制造特征的基于公差推理的装夹聚类规划方法.通过分析零件的制造过程,对加工单元进行定义,建立零件的装夹规划数学模型.随机生成装夹规划的初始解,计算加工单元之间的装夹相异度,通过进行反复迭代的聚类分析获取最少的装夹分组.基于公差的推理方法,获得加工单元的加工顺序约束关系,进行装夹的组间及组内排序,生成最优装夹规划方案.同时,基于CATIA设计平台实现了零件的装夹规划原型系统,通过实例对所提算法进行了验证.      

基于热核特征的SAR图像地物识别方法

采用了一种空间敏感度特征包(spatially sensitive bags of feature, SS BOF)来实现合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像的地物识别。首先采用推广的核模糊C 均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标图形;采用Harris角点检测子提取角点,接着对目标图形进行Delaunay三角剖分;采用cotangent weight方法对三角剖分图赋值,进而求得离散化Laplace Beltrami算子的特征值、特征向量,并计算SS BOF,进而对地物目标进行识别,其识别方法采用比L1相似准则效果更好的相关系数法;最后与热核迹等热核不变量特征以及Hu不变矩特征进行对比。实验表明：空间敏感度热核特征的识别率高于热核不变量的识别率,并与经典的Hu不变矩特征比较,识别率有所提高。     

基于特征匹配与假设检验的仿真信号确认方法

为降低仿真信号的应用风险,在使用之前需要再次确认仿真信号。根据装备试验特殊的约束与要求,讨论了仿真信号的特征匹配问题。采用参数假设检验的方法确认仿真信号的特征匹配水平,提出了一种基于特征匹配与假设检验的仿真信号确认方法,并就方法应用相关的细节问题进行了深入探讨。在目标回波仿真中的应用表明,该方法在真实信号实测样本不充分的情况下仍能适用,可为确认仿真信号提供决策支持。     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.