一种动态融合的目标识别与跟踪算法

针对红外图像序列的特点,提出一种动态融合的目标识别与跟踪算法。由图像序列中的运动信息对目标进行提取,得到自适应波门所需的起始波门和灰度双阈值,以及匹配算法所需的基准模板,其后的跟踪, 融各算法为一体,分时机、分场合地给予灵活运用。最后,以实测的红外图像序列对文中提出的算法进行仿真实验,结果表明该融合算法的可行性与有效性。     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。     

基于计算机自适应的大学生社会责任感测验

构建基于计算机自适应的大学生社会责任感测验的题库,并基于真实数据模拟CAT过程,检测CAT的测验效率并探讨用CAT测量社会责任感的可行性.使用探索性因素分析对测验进行单维性检验,根据项目反应理论选择高质量的项目,构建基于计算机自适应的大学生社会责任感测验(CAT-SRS).然后,基于纸笔测验的实测数据进行CAT模拟,验证CAT-SRS的有效性.研究结果表明:CAT-SRS符合项目反应理论等级反应模型的假设,各个参数比较理想,测量结果与5个原量表纸笔测验结果的相关性较高.CAT-SRS可在测验长度较短时实现对大学生社会责任感的准确测量.     

基于空间自适应全变分的图像配准

通过引入空间自适应正则化参数,建立了离散的空间自适应全变分配准模型,并结合一阶泰勒展开式给出了有效的不动点求解方法.实验结果表明,由空间自适应全变分配准模型得到的图像的质量比全变分配准模型的更好,迭代时间更短.     

Diagnosis of multiple faults using a double parallel two-hidden-layer extreme learning machine

Multiple faults are easily confused with single faults.In order to identify multiple faults more accurately,a highly efficient learning method is proposed based on a double parallel two-hidden-layer extreme learning machine,called DPTELM.The DPT-ELM method is a variant of an extreme learning machine(ELM).There are some issues with ELM.First,achieving a high accuracy requires too many hidden nodes;second,the direct connection between the input layer and the output layer is ignored.Accordingly,to deal with the above-mentioned problems,DPT-ELM extends the single-hidden-layer ELM to a two-hidden-layer ELM,which can achieve a desired performance with fewer hidden nodes.In addition,a direct connection is built between the input layer and the output layer.Since the input layer weights and the thresholds of the two hidden layers are determined randomly,this simplifies the improved model and shortens the calculation time.Additionally,to improve the signal to noise ratio(SNR),an adaptive waveform decomposition(AWD)algorithm is used to denoise the vibration signal.Then,the denoised signal is used to extract the eigenvalues by the time-domain and frequency-domain methods.Finally,the eigenvalues are input to the DPT-ELM classifier.In this paper,two groups of rolling bearing data at different speeds,which were collected from a real experimental platform,are used to test the method.Each set of data includes three single fault states,two complex fault states and a healthy state.The experimental results demonstrate that the DPT-ELM method achieves fast learning speed and a high accuracy.Moreover,based on 10-fold cross-validation,it proves to be an effective method to improve the accuracy with fewer hidden nodes.     

具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法

为了进一步改善算法搜索过程中存在的求解精度偏低、收敛速度缓慢等现象,提出具有动态步长和发现概率的布谷鸟搜索算法。该算法通过引入步长调整因子动态约束每一代种群的莱维移动步长,使算法的莱维飞行机制具有自适应性。在发现概率上,使用具有均匀分布和F分布特性的随机惯性权重,改变发现概率的固定取值,加强种群的多样性,保持算法全局搜索、局部探索之间的平衡状态。通过实验证明,所提算法具有良好的可行性,其寻优结果、收敛速度均有提高。     

基于差分演化的自适应集成学习算法在不均衡数据分类中的应用

不均衡数据问题在我们日常生活中随处可见,例如疾病诊断,矿藏资源识别等等.对于不均衡数据的分类而言,目前基于集成学习的不均衡数据分类技术较为成熟,但现有方法都将不均衡数据作为一个整体考虑,而不区别对待不同类型的不均衡数据.事实上,不均衡数据因其不均衡比、数据维度和类别数的不同,所具有的数据分布也不同,使用统一的模型处理所有不均衡数据难以在所有数据集中都获得好的效果.基于此,本文提出了一种基于差分演化算法的自适应集成学习算法(adaptive multiple classifier system based on differential evolution algorithm,DE-AMCS),使得针对不同的不均衡数据,系统能够选择最优的集成学习模型来完成分类任务.本文选择了KEEL数据集中的10个数据集进行测试,测试结果与5个现有的集成分类算法进行了对比,实验表明DEAMCS相比于对比算法,分类精度上有明显的提升.最后,本文将DE-AMCS应用到江汉油田某区五口井的石油储层含油性的识别中,在每口井的含油性识别中,精度均达到了100%.     

自适应预测权重的空战鲁棒机动决策方法

针对空战态势变化剧烈的近距空战问题,提出一种具有自适应状态预测权重调整机制的鲁棒机动决策优化方法。首先,为使无人作战飞行器对态势参数的变化波动具有一定的鲁棒性,设计了鲁棒态势函数来表征空战态势。然后,针对目标机动的不确定性问题,利用可达集理论对目标机动意图和状态提前预测,同时采用自适应预测权重系数对无人作战飞行器的攻击和防御进行调整。最后,利用改进的共生生物优化算法对机动决策控制量寻优。仿真结果表明,无人作战飞行器运用该方法能够生成一条理想的近距攻击占位轨迹,实现近距自主空战攻击占位。     

引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法

为了满足先进地空导弹对精确弹目交会信息的需求,基于自适应卡尔曼滤波算法,提出了一种引入测速信息的雷达导引头无偏转换跟踪方法。在当前统计模型的基础上,利用递推遗忘最小二乘法估计当前加速度,得到了状态方程。在雷达测量模型的基础上,分析了极坐标系下与笛卡尔坐标系下位置、速度信息的无偏转换关系,推导了无偏转换量测误差协方差矩阵真实值和利用量测信息估计真实值的表达式,得到了量测方程。通过滤波得到的状态和误差估计信息,改进了真实无偏转换量测协方差矩阵的估计算法。仿真结果验证了所提跟踪方法在滤波精度和跟踪速度上的良好性能。     

晶体结构预测的新方法和典型应用

物质的微观结构直接或间接决定了材料的几乎所有物理和化学性质.这也是后续材料设计的重要基础.近年来,随着多种晶体结构预测方法的发展和改进,仅根据化学组分就从理论上确定物质结构的研究已经取得了长足进步.本文概述了当前主流的晶体结构理论预测方法,并对基于自适应遗传算法(AGA)以及利用"结构单元(Motifs)"(XMsearch)的新型结构预测方法做了重点介绍.近年来,基于不同算法的AGA,XMsearch等程序包得到了开发与完善,只需给定化学组分和压力等条件,便能对材料的稳态、亚稳态结构进行预测研究.目前,这些新工具已在高压材料、电池材料、磁性材料、界面材料等凝聚态物质结构研究中得到了广泛应用.