基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

MSVM在汶马高速公路隧道围岩分级中的应用

通过分析国内外的多种围岩分级方法,结合SVM理论与隧道开挖现场实际情况,建立一种快速、准确的隧道围岩分级方法。采用岩石坚硬程度、岩体完整程度、岩体结构、节理风化状况、地下水状况、嵌合程度和地应力状况作为隧道围岩分级评价指标。采用一对一法构建多类分类器,将大量经过专家修正过的隧道围岩分级数据作为多分类SVM的训练学习样本,采用高斯核函数进行计算,结合汶马高速公路隧道施工期围岩分级实践,建立了多分类SVM隧道围岩分级模型,实现不同条件下的围岩分类的合理识别。汶马高速公路隧道围岩分级实际应用表明,该模型能快速、较为准确地进行公路隧道围岩分级。     

基于贝叶斯分类器的实时图像目标识别实验研究简

基于对不完全朴素贝叶斯分类器的分析,提出一种离线训练在线识别的目标图像识别与跟踪实验方法.实验将模板图像与目标实时图像之间的特征匹配问题转换为特征分类问题,并在成像自寻的导引系统上运行.实验结果表明,该方法在保持很高鲁棒性的同时,大幅减少在线目标识别的计算量,具有较强的实时性.     

一种最大化样本可分性半监督Boosting算法

针对数据实际分布与假设不匹配时半监督学习算法难以改善分类器性能的问题,该文提出一种最大化样本可分性半监督Boosting算法,通过引入"高密度区域局部散度最小、样本空间全局散度最大"准则来学习未标注的样本。该准则使用两种半监督假设(聚类假设和流形假设),减少了因半监督假设与数据不匹配造成的准确率下降问题。实验结果表明,该文算法有效提高了Boosting算法在符合聚类假设数据集和符合流形假设数据集上的准确性,提高了分类器噪声数据的稳定性。     

基于稀疏表示的快速三维人脸识别方法

随着计算机技术和三维成像技术的发展,三维人脸识别因不易受光照、装扮变化的影响成为人脸识别和身份验证的新趋势,但是对于表情、姿态变化其识别率还是有待于改善,时间开销较长.本文提出基于稀疏表示原理,对人脸重要的特征鼻尖点进行提取,采用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,对表情变化等具有较高的鲁棒性和识别效果,且时间开销极小,优于传统的三维人脸识别方法.     

利用联合特征参数的卫星单混信号调制识别

针对卫星通信中常见的单-混二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying, QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying, 8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation, 16QAM)信号调制识别问题，本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性，充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数，最终构建决策树分类器，实现了这些信号的调制识别，并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明，该算法能够实现高斯白噪声条件下的单-混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时，除混合QPSK和混合8PSK信号外，其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时，混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比，识别率更高，由此证明所提算法的有效性。     

邻域决策一致性的属性约简方法研究

基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.     

采空区危险性的支持向量机识别

针对采空区危险性影响因素与其危险性等级之间存在着复杂非线性关系的特点,笔者提出采用支持向量机最优分类理论来识别采空区的危险性等级。研究选取岩体结构、地质构造、岩石抗压强度、弹性模量、采空区形状、矿体倾角、高跨比、空区体积等8个参数作为主要影响因素,根据支持向量机理论,提出了1-V-1的采空区分类算法,并在Matlab中编程,建立了分类预测的SVM模型。以某矿山的实测采空区为例,利用该模型进行了识别,并与BP神经网络预测结果作对比。实例研究表明,采用该方法的分类结果比神经网络更准确,与采空区调查结果一致性好,用支持向量机理论进行采空区危险性评价是可行的。     

基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型

针对传感器节点的内存不足,电池能量有限使得无线传感器网络面临很严峻的安全挑战,提出了一种新式的基于危险理论的无线传感器网络入侵检测系统,它使用了通过K最邻近分类器产生的危险信号。实验结果显示这种系统是无线传感器网络的一种新的理想模型。