基于Fisher两类判别的机库目标识别

为实现根据波谱特征识别高分可见光遥感影像上的机库目标,通过分析影像上机库与其他常规地物之间波谱特征的区别,利用常规的Fisher两类判别法分类识别,并针对错分像元较多的问题构建逐层剥离法进行改进。结果表明:逐层剥离法可识别出77%以上的机库目标像元,错分像元较常规方法减少85%以上,能有效去除影像上大部分其他地物的干扰,具有更高的识别精度和效率。     

基于决策树判别的高温目标遥感识别方法

通常,高温目标与常温地物间光谱特征差异显著;但研究发现,Landsat8 OLI遥感影像中彩钢屋顶像元却与高温目标(林火)的光谱特征颇为相似,使用以往高温目标识别方法识别效果不佳。为实现高温目标的精确识别,引入决策树判别法;根据不同地物类型的相似程度构建决策树模型,针对各分支结点的相似地物类型,按定量指标分别进行特征波段筛选,确定反映地物间本质区别的判别函数,并经分类统计确定判别阈值。研究表明,所构建的决策树能够准确划分地物类型,在实现同一般常温地物有效区分的同时,能有针对性地区分高温目标与彩钢屋顶建筑,高温目标识别精度为97. 67%。     

基于模糊Bayes-Gauss判别法的遥感影像的聚类

针对Fisher线性判别法和传统的Bayes判别方法在遥感影像聚类问题研究中存在的不足,提出一种以隶属度代替先验概率的模糊Bayes-Gauss聚类算法,并将此算法应用于真彩色(RGB)图像中的草地、道路、裸土地和建筑物的聚类.实验结果表明,本算法在聚类中与Fisher线性判别法和传统Bayes判别法相比,具有精确度较...     

一种基于近邻边界的改进核Fisher判别方法

针对应用核Fisher判别法进行化工生产过程故障诊断时,存在核映射后的数据空间维数过高,致使判别向量W计算耗时,难以求解;同时,由于化工生产数据不完全服从高斯分布、强耦合、高维度和噪声干扰大等特点,使得投影空间中部分不同类数据不能有效分离,判别正确率未尽人意等问题,提出一种基于近邻边界的改进核Fish-er判别法.该方...     

基于KPCA和模糊核Fisher判别的语音情感识别

针对语音情感识别率不高和实时性差的问题,提出一种基于KPCA核主成分空间的模糊KFD算法,应用于语音情感识别。首先采用KPCA对语音情感特征向量降维去噪,根据转换矩阵得到核主成分空间,然后在该特征空间利用模糊C均值聚类计算语音特征向量的隶属度,进而对LDA算法中的类间离散度和类内离散度重新定义,生成模糊KFD分类器进行语音情感识别。仿真实验结果表明,提出的方法相比于传统SVM和核Fisher判别算法具有较高的识别率和良好的抗噪性能,是一种行之有效的语音情感识别新方法。     

基于相关法的气—液两相流流型的模糊判别方法

气-液两相管流流型的自动识别一直是多相流研究中倍受关注的问题,而相关法在气-液两相流流量的计量中得到了广泛的应用,在一座试验室规模的多相流综合测试环道上,由多传感器系统测得气-液两相流动的差压波动信号,通过计算传感器间的互相关函数,并运用模糊数学理论进行了流型的在线自动识别,实验结果表明,此方法是可行的。     

基于理想目标的两层组织决策方法

首先建立了一类上层多目标，下层多人有关联单目标的两层决策问题的数学模型和决策机理，然后将其转化为等价的两层单目标规划问题，采用外部逼近法求解此两层单目标规划问题，以获得两层决策问题的满意解。     

基于相关法的气-液两相流流型的模糊判别方法

气液两相管流流型的自动识别一直是多相流研究中倍受关注的问题 ,而相关法在气液两相流流量的计量中得到了广泛的应用。在一座试验室规模的多相流综合测试环道上 ,由多传感器系统测得气液两相流动的差压波动信号 ,通过计算传感器间的互相关函数 ,并运用模糊数学理论进行了流型的在线自动识别。实验结果表明 ,此方法是可行的     

基于局部类别一致k均值聚类的目标识别方法

针对复杂背景下的目标识别,提出了一种同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法.该方法首先从图像中提取丰富的兴趣点,通过图像之间的对极几何约束,过滤出精确匹配的图像兴趣点;然后在兴趣点特征空间用局部类别一致k均值聚类方法生成特征码本;最后,对于给定的测试兴趣点集,通过投票得到表示目标类别的局部特征,采用最大化目标类别和目...     

基于数学形态学的红外点目标实时检测算法及其CPLD实现

基于数学形态学提出了一种红外图像序列中点目标的检测算法及其硬件系统的实现 .首先介绍了基于数学形态学的点目标检测算法的基本原理 ,然后根据算法的特点提出了它在CPLD上的并行流水线实现方法 ,最后给出并分析了算法软件和硬件系统的仿真结果 .结果表明该方法可以快速、可靠地检测出低信杂比红外图像序列中的点目标 ,且系统结构简单 ,无需存储器 ,适合实际工程中使用     

商业银行信用风险评估中"拒真纳伪"两类错误的平衡控制研究

在信用风险评估过程中不可避免的会出现“拒真纳伪”两类错误．本通过对“拒真纳伪”两类错误在商业银行企业信用风险评估中不同影响的分析比较．选择支持向量机(SVM)作为信用风险评估的建模工具．并利用实际数据对两类错误的平衡控制进行了研究．实验结果表明．在SVM模型中．选取一个适当的损失比例系数．能在保证整体准确率较高的前提下，有效的降低第一类错误率．这在实际应用中具有反映问题本质的现实意义。     

基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨

近年来针对孤立目标的微动特征提取技术已较为成熟,但针对群目标的分辨与微动特征提取技术尚有待深入研究。本文以空间自旋微动群目标为例,提出了一种基于正弦调频傅里叶变换的自旋微动群目标分辨方法。首先建立了自旋微动群目标的回波模型,在此基础上采用正弦调频傅里叶变换来提取回波中的微多普勒特征分量。针对正弦调频傅里叶变换在分析多分量正弦调频信号时所特有的交叉项问题,提出了一种有效的交叉项抑制方法。最后,结合交叉项抑制方法,利用正弦调频傅里叶变换处理自旋群目标微动信号,实现了对自旋微动群目标的分辨,并准确地提取出各子目标自旋频率特征。     

基于ICA-R的目标运动变化检测

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在ICA(独立分量分析)模型的基础上,本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference, ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法计算量大,抗噪声、抗抖动性能弱的问题.实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性.     

基于故障特征时段识别的间歇过程故障诊断方法

间歇过程的多时段操作特性使得某一类型故障可能在一个或多个子操作时段具有明显表征,而在其他时段没有故障表征,即故障具有其相应的特征时段.提出了一种基于故障特征时段识别的故障诊断方法,通过对历史故障数据以及正常数据质心分布特征,识别历史故障的特征时段.利用多向Fisher判别分析(MFDA)方法分别建立对应的故障诊断模型,从而将故障诊断的搜索空间深入到特定的特征时段,提高了模型的诊断性能.仿真实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于微分进化的钢水温度预报混合模型

针对LF冶炼过程钢水温度预报问题对机理模型进行了分析.将基于微分进化的BP网络引入混合模型,以确定模型中难以准确获得的参数,建立了基于微分进化的钢水温度混合预报模型.模型通过适当时刻变异因子的随机选取和重复进行种群个体初始化的方法,对微分进化算法进行了改进,有效解决了BP网络训练的困难,避免了算法早熟.实验结果表明,混合模型具有较好的预测结果,基本满足了实际生产的需要.     

基于负刚度的高速动车组二维动力吸振器研究

研究基于加速度的二维动力吸振器的理论模型,提出基于车体刚性振动的二维动力吸振器控制方法,设计同时吸收车体点头、浮沉振动的二维动力吸振器.针对二维动力吸振器安装所需低动刚度要求,利用碟形弹簧的负刚度特性,设计了用于安装二维动力吸振器的高静刚度低动刚度减振元件.建立高速动车组垂向动力学非线性模型,分析二维动力吸振器对车体振动的作用.研究结果表明,二维动力吸振器可以有效抑制车体浮沉、点头振动,提高运行平稳性.