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1.
为了减小粉尘浓度在线检测误差,分析光散射法和电荷感应法的基本原理,揭示两种方法的局限性;将光散射子单元和电荷感应子单元的结构和数据融合,研制并联自动切换的融合单元,提出一种粉尘浓度融合检测算法.实验发现:融合单元的检测误差≤11.3%,比光散射子单元小3.6%,比电荷感应子单元小3.5%;融合单元的平均标定分辨率为112.8,是光散射子单元的1.27倍,是电荷感应子单元的4.68倍;融合单元的标定线性度最好.表明融合技术克服了光散射法和电荷感应法的局限性,进一步减小了检测误差和提高了标定分辨率、线性度. 相似文献
2.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献
3.
针对当前多组源X射线辐射地面模拟试验无法进行的问题, 提出一种单组源X射线辐射等效优化方法, 用来指导等效单组源X射线辐射地面模拟试验中多因素值的确定。首先, 利用克里金模型和层次高斯过程模型等两种数据融合建模方法, 分别构建对应的单组源X射线辐射地面模拟试验数据融合模型。然后, 分别在克里金模型和层次高斯过程模型的基础上, 提出期望提高等效优化算法和层次期望提高等效优化算法。通过对两种优化算法的对比分析可知, 层次期望提高等效优化算法在搜索中包含更多不确定性, 全局搜索效果更佳。仿真结果表明,所提方法可为后续进行等效单组源X射线辐射地面模拟试验提供目标指导。 相似文献
4.
针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法。首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利用基于压缩感知的高频融合规则进行融合,得到高频融合系数;针对低频子带部分,按照基于字典学习的低频融合规则进行融合,得到低频融合系数。最后进行NSCT逆变换得到融合影像,实现红外和可见光图像的超分辨率恢复。实验结果表明:采用该算法融合后的图像在平均梯度、边缘强度、信息熵、边缘信息保留度、空间频率等指标上均有良好的表现,体现出该融合算法在图像融合质量的提升方面颇具优势。 相似文献
5.
为了降低基于高分影像的土地利用分类后的错分和漏分的可能性,提高分类以及变化检测精度,本文以广西桂林市临桂区为研究区,采用WorldView-2号以及高景一号高分影像,基于多层前馈(back propagation, BP)神经网络方法融合遥感影像的纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征,制定出4种特征数据集融合方案,实现对植被覆盖率较大地区的地物识别与分类;然后选取最优分类结果,进行桂林市临桂区2017与2020年土地利用变化检测。不同方案的对比结果表明,融合纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征的第四种方案可以得到较为有效的分类以及变化检测结果,分类的总体精度为92.92%,Kappa系数为0.9028,保持了较高正确率。 相似文献
6.
负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55%.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度. 相似文献
7.
空间信息表示是增强图像特征表达性能的重要手段,通过空间关系建模与深度学习方法融合可有效提升深度特征的语义特性,从而提升图像检索性能.首先,针对复杂图像的空间关系表示提出了一种新的精细拓扑结构表示模型,该模型不仅具有完备的拓扑描述性能,还提供了两种拓扑不变量的推理算法,使得拓扑不变量可以由表示模型直接推导而不需要繁复的几何计算;其次,基于精细拓扑结构表示模型,提出了有效的拓扑结构相似性度量方法,为空间关系特征表达奠定了基础;最后,进一步结合卷积神经网络,提出融合复杂空间关系特征与深度特征的多目标图像检索方法.实验结果表明,所提出的拓扑结构表示模型在空间查询中具有良好的性能;所提出的图像检索框架取得优于现有方法的精度,并能够有效地结合手工特征与深度特征各自的优势,为提升深度学习方法的可解释性创造了有利条件. 相似文献
8.
针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means的基础上增加AE-SOM神经网络,利用该网络实现输入特征的降维、说话人数的判定和聚类中心的选取,从而弥补k-means算法的缺陷.仿真实验表明两种声学特征融合之后,改进的聚类算法可有效地提高说话人聚类的准确率. 相似文献
9.
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%. 相似文献
10.
长三角地区是中国经济最发达地区之一,选定较好的卫星降水产品是进行科学防灾减灾的重要环节.基于地面气象站降水实测数据,采用7种指标对目前中外常用遥感降水产品热带降水任务卫星(tropical rainfall measurement mission,TRMM)、气候预测中心校正产品(climate prediction center morphing technique,CMORPH)、全球降水计划数据集(global precipi-tation measurement,GPM)以及中国自动站与CMORPH降水产品融合数据集(China merged precipitation analysis,CMPA)在长三角地区的适用性进行评估.结果表明:在年尺度,CMPA产品质量最优,相关系数达到0.95;在季节尺度,冬季GPM最优,夏季TRMM最优;平原地区比山区地区的产品质量要好.融合多降水产品的高精度产品未来将成为科学防灾减灾的重要数据. 相似文献