基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。     

基于二维主成分分析的高光谱遥感图像降维

提出一种以高光谱图像分析为目标的基于二维主成分分析的高光谱遥感图像的降维方法。通过多变量线性变换对高光谱数据进行特征提取,应用二维主成分分析的方法对高光谱遥感图像进行降维。对AVIRIS图像应用二维主成分分析的方法,可将能量主要集中在少数几个特征值中,这就为降维提供了可能。计算机仿真结果表明,该算法计算量小,方差小,峰值信噪比(PSNR)、分类准确性均显著提高,MSE有所下降。     

基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速算法

在高光谱图像目标检测领域中,稀疏表示算法取得了较好的检测效果,但传统基于稀疏表示的目标检测算法稀疏向量的求解耗时长,检测时只利用高光谱图像的光谱信息,没有考虑空间信息,且其字典中所包含训练样本种类和数目较少,都对目标检测有一定影响。针对上述不足,通过对字典进行改进,添加空间信息,转变稀疏向量求解思路,提出基于稀疏表示的高光谱图像增殖快速目标检测算法。通过实验仿真证明,此算法在目标检测精度上有一定程度的提高,并且缩短了算法的运算时间。     

多窗口融合判别子空间的高光谱图像异常检测

由于高光谱图像异常检测受到不规则背景和噪声的干扰,直接应用传统的RX异常检测算法会造成很高的虚警和很大的运算量.针对这一问题,提出了一种基于判别子空间的结合多窗口融合的RX算法.首先在无先验信息的前提下采用聚类的方式得到样本类别,并对占优聚类样本进行判别特征提取;然后利用正交子空间投影使背景和目标信息达到最大程度的分离以实现对背景的抑制,从而在抑制背景的基础上利用局部多窗口融合的RX算法进行异常检测;最后将AUC值作为评价检测方法性能的指标. NUANCE和HYDICE高光谱数据异常目标检测实验的AUC值统计结果表明:多窗口融合算法在检测性能方面优于经典的全局和局部RX算法,它对背景和噪声有更强的抑制作用,且检测到的异常目标精确,可见该算法是有效而可行的.     

基于直方图参数估计CFAR的SAS图像目标检测算法的研究

给出了一种合成孔径声纳图像目标检测的新算法,利用这类图像目标相对于杂波所占的像素数目比很小的特点,以图像的直方图为基础,与典型背景杂波分布的概率密度函数进行快速拟合,并采用最小均方误差准则来确定最终的杂波分布及参数.根据得到的参数进行恒虚警率检测,从而将目标从图像中提取出来.实践表明,本算法计算迅速,检测概率高,能够为...     

用随机决策树群算法进行高光谱遥感影像分类

摘要： 高光谱影像具有丰富的光谱信息,与全色、多光谱影像相比能更好地进行地面目标的分类识别. 该文对决策树分类算法的优劣进行分析,引入随机决策树群算法,对青海省祁连县Hyperion高光谱影像和IRS-P6影像数据进行实验,使用子空间划分和光谱距离进行降维后,分别采用支持向量机、神经网络、最大似然法进行分类,并与随机决策树群算法分类结果进行比较. 结果表明,该算法表现最优且无需降维预处理,可广泛应用于高光谱遥感领域.     

采用shell命令和隐Markov模型进行网络用户行为异常检测

异常检测是目前网络入侵检测领域研究的热点内容.提出一种基于shell命令和隐Markov模型(HMM)的网络用户行为异常检测方法,该方法利用shell会话中用户执行的shell命令作为原始审计数据,采用特殊的HMM在用户界面层建立网络合法用户的正常行为轮廓.HMM的训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum-Welch训练算法相比,训练时间有较大幅度的降低.在检测阶段,基于状态序列出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并考虑到审计数据和用户行为的特点,采用了较为特殊的判决准则.同现有的基于HMM和基于实例学习的检测方法相比,文中提出的方法兼顾了计算成本和检测准确度,特别适用于在线检测.该方法已应用于实际入侵检测系统,并表现出良好的检测性能.     

LLE方法在图像检索中的应用

在基于内容的图像检索中,图像特征的维数往往随着图像特征描述的详尽而剧烈的增加,在建立图像库时高维特征的存储空间度以及度量图像之间相似性的运算复杂度都将非常高.采取一个颜色均匀性谓词对图像进行多层分解来提取图像的颜色特征,在此基础上与LLE算法相结合对图像的高维特征进行降维.实验表明,该相关算法具有较好的性能.     

图像识别技术在资源环境检测中的应用

在资源环境检测过程中,由于没有对图像数据进行预处理,从而导致资源环境的检测精度较低,为此引入图像识别技术,本研究对其在资源环境检测中的应用展开研究。通过高光谱图像采集设备可获取资源环境的高光谱图像,并进行图像标定,根据标定结果,采用平滑滤波处理方式对资源环境检测数据进行预处理,并利用图像识别技术对预处理后的光谱图像进行类别划分,F-SVD和XGBoost技术的结合可实现对资源环境区域的面积检测。通过实例应用的方式,将新的检测方法应用到实际生态环境中,并对资源环境进行检测。选择OA和Kappa两种评价指标,结果证明,新的检测方法检测精度符合资源环境检测要求,可为资源环境的管理和整治提供技术支持。     

P糖蛋白及其检测方法

肿瘤细胞对化疗药物产生多药耐药性是化疗失败的主要原因之一,P-gp/mdr1介导的多药耐药是最经典的耐药机制.目前,对肿瘤细胞P-gp的检测主要从mRNA水平、蛋白水平及细胞水平进行,对其表达水平的检测具有潜在的临床意义。     

应用粒子群算法的重叠社区发现

随着大数据的出现,越来越多研究者对复杂网络的社区发现感兴趣,现有社区发现算法大多为检测不重叠社区的.提出一种基于粒子群算法的重叠社区划分法,初始粒子群时考虑非法划分的产生,用标签传播法调整每个粒子的编码.在一种经典数据集上测试,验证了该算法有效性,能快速检测出网络中潜在的社区结构.     

包络检波电路教学方法改革

以二极管包络检波电路为例,将问题式教学方法与仿真教学相结合.从如何实现中波信号中声音解调的实际问题出发,以声音的接收为主线,将课程内容以问题链的形式逐步展开.使电路设计、电路数学分析方法、真实器件的选取、仿真的应用等融合为一体,突破单纯的知识点传授,重点培养学生的思维方式和观察判断能力,为课程设计提供新的思路.     

霍尔车速传感器检测系统的分析与设计

为实现对霍尔车速传感器稳定性的检测,设计了一种实时在线霍尔车速传感器检测系统.阐述了具体的工作原理及硬件实现方法,给出了有关具体模块的选择及其相应原因,强调了标准转速实现的必要性,及检测结果与标准转速对比分析,还有多点检测的实现方法.该系统能够很好地满足在线霍尔车速传感器检测系统的实时性、稳定性和全面性的要求.     

运用C4.5算法优化入侵检测系统的研究

研究了以决策树结构取代原有入侵检测系统采用的链表结构,在于改进入侵规则的存储和模式匹配,提高检测速度.用C4.5算法为决策树每个规则集节点动态选择最显著的特征,进行并行测试,实现性能优化.为了减少冗余比较和无效匹配,运用了一种基于C4.5决策树裁剪算法,以规则信息量作为判断标准.研究结果表明,此方法可以提高最终模型的预测精度,并能克服噪音数据,有效地提高了模式匹配速度和规则的访问速度.     

基于软干扰消除的TH-UWB迭代多用户检测算法

多址干扰已经成为影响UWB系统性能的重要因素,将Turbo理论中的迭代思想与多用户检测技术相结合,提出了一种基于软干扰抵消的迭代多用户检测算法,为进一步降低算法复杂度,对软干扰抵消后的剩余干扰进行高斯近似。仿真实验表明,在AWGN信道条件下,经过几次迭代后多址干扰被有效抑制,使用该算法的接收机性能明显优于传统接收机。     

基于动物疫病检测信息的随机模型分析

基于检测行为的特点,考虑环境因素及检测力度的干扰,建立一个新的疫病检测信息的随机模型.利用停时理论及Lyapunov分析方法,证明该随机模型全局正解的存在唯一性,讨论该随机模型的解在相应确定性模型的无病平衡点和地方病平衡点附近的渐近行为.结果表明:在一定条件下,当R0≤1时,随机模型在无病平衡点附近具有渐近稳定性;当R...     

一种基于嵌入式技术的新型电能质量检测装置

利用DSP强大的数据处理功能和ARM优良的控制功能，设计了具有暂态扰动检测、分析等功能的基于嵌入式技术的新型电能质量检测装置．仿真结果显示该装置无论作为独立的电能质量检测系统，还是广域电能质量检测系统的前端机，都能够实时、全面、高精度检测和管理电能质量参数．     

检测分析领域中非专利资源库图片检索研究

针对检测分析领域对于结构工艺进行检索时噪音较大的问题,结合一篇实际案例探讨如何对试验装置、工艺流程类的权利要求在CNKI、百度、谷歌中进行图片检索,并对各种图片检索的特点进行了总结,CNKI、百度、谷歌图片检索是常规检索的一种补充手段,应当根据案件的具体情况灵活选用各种检索方式。