遥感卫星应用需求满足度的模糊评估

遥感卫星用户众多、需求各异,涉及的元素非常复杂,其应用需求满足度评价是一
个目前研究不多、难度较大的问题,但它对天基遥感对地观测系统设计、卫星组网规划、载荷
探测指标确定与应用系统研制等系列工作非常重要. 为此以高分辨率对地观测重大专项和空
间基础设施规划的需求调查资料为依据,设计了一种基于模糊评估思想的遥感卫星应用需求
满足度的评估方法. 从众多的应用元素和卫星工程指标中抽取了空间分辨率、时间分辨率、谱
段范围和光谱分辨率4个基本要素,建立了遥感应用需求的四参数模型,结合模糊综合评估思
想,设计了需求满足度评估的因素集、评价集和模糊隶属度函数,使用层次分析法实现权重分
配,选择加权平均型算子得到评估结果. 最后以多颗典型遥感卫星进行评估实验,将结果与国
际气象组织相应评价案例对比分析,表明了该方法的可行性.     

基于色度直方图的颜色聚类算法

提取目标背景的主色是迷彩设计中的重要步骤,通常采用的颜色聚类算法具有监督性的缺陷. 为此,提出一种基于色度直方图的、无监督的颜色聚类算法. 该算法采用CIE 1931色度系统建立色度直方图,根据像素点在该坐标系的分布规律自动生成聚类中心. 逐一计算像素点与各聚类中心的色度的欧氏距离,将像素点与最近的聚类中心归于一类. 实验结果表明,采用该聚类算法能够准确提取主色,自动分割彩色图像,且比普通聚类算法的时间效率更优.     

基于语义的Ontology聚类研究

提出了一种基于语义的Ontology相似性计算方法,该方法不仅考虑概念本身的相似性,还考虑了属性集合和相关概念集合的相似性,通过概念基本相似性极限控制属性集合相似性计算的范围,通过语义半径控制相关概念的范围.以基于语义的Ontology相似性方法计算Ontology聚类的相似性矩阵,采用凝聚层次聚类算法实现Ontology聚类.实验表明:基于语义的Ontology聚类能够获得满意的效果,在性能上优于使用oMAP相似性方法的Ontology聚类.     

一种基于共性特征的SAR图像与卫星光学图像匹配方法

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达(SAR)图像与卫星光学图像匹配算法.在这种算法中,针对SAR图像固有特性提出了一种边缘特征的提取方法,并提出了一种新的基于边缘连续性密度加权的子模板Hausdorff距离矩阵度量方式,采用子模板Hausdorff距离矩阵的Frobenius范数来描述整个矩阵的"大小"的尺度,从而建立图像相似性测度.这种测度具有可靠,鲁棒,易于并行实现的优点.试验结果表明,这种算法鲁棒性好,匹配精度高,计算速度快.     

图形聚类算法的代谢网络模块化分析

代谢网络的研究是当今生物学研究中的新热点,使用图形聚类算法对代谢网络进行分析研究是一个有力的手段.文中提出了用图形聚类方法挖掘复杂代谢网络中蕴含的功能信息并进行模块相似性分析的方法,从系统生物学角度揭示光合作用的进化.介绍了马尔可夫聚类算法和模拟退火聚类算法两种图形聚类方法;给出了两种方法对叶绿体和蓝细菌的代谢网络进行聚类的结果;定义了模块相似度评价指标,挖掘叶绿体和蓝细菌间保守的功能模块,并对其网络结构进行了比较分析.     

基于小波变换的时间序列聚类

针对传统以欧氏距离为相似性度量的K-均值聚类算法应用于时间序列数据上存在的时间轴偏移敏感性问题及以动态时间轴弯曲距离为相似性度量的高计算复杂性问题,提出基于小波变换的动态时间弯曲距离作为相似性度量方法,根据提取的小波低频系数与原时间序列之间的低能量差异来选择小波变换的尺度,能保证选取的特征在拥有尽量低的维数的同时保留时间序列主要信息.实验结果显示,基于小波动态时间弯曲距离的K均值聚类比基于欧氏距离的K均值聚类效果好,运行速度比动态弯曲距离快.     

基于改进K均值聚类的银行客户分类算法

为了提高银行客户分类的正确率,使银行的收益最大化,提出一种基于改进K均值聚类的银行客户分类算法.算法定义了类间最大相似度均值(AMS),并根据该定义确定最佳聚类数.当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值小时,根据距离原则选择初始聚类中心;当计算出的当下AMS值比前一次的AMS值大时,把该最小AMS值相匹配的聚类中心看作初始聚类中心.利用最佳聚类数和初始聚类中心实现银行客户的细分.仿真结果表明,提出的算法能够跳出局部最优,并提高客户分类的正确率.     

两阶段纹理图像分割

谱聚类是一种以图和相似性为基础的聚类新算法.当图像很大时,计算相似性矩阵及其特征值和特征向量十分耗时.为了将谱聚类算法应用于大规模聚类问题,该文提出一种两阶段纹理图像分割算法,采用改进的分水岭算法进行预分割,然后用特征值尺度化特征multiway谱聚类算法进行最终分割.为了检验算法性能,将其应用于纹理图像分割,分割结果令人满意.     

直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法.文章给出一个新的直觉模糊集相似性测度,讨论该相似性测度的一些性质及得到利用该相似测度对直觉模糊集进行聚类的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于加权特征的无监督模糊聚类入侵检测研究

鉴于网络入侵检测数据样本特征属性的异构性及贡献率不同,提出一种加权特征的异构数据相似性度量法来反应网络数据样本间的相似程度.针对基于模糊C-均值聚类的网络入侵检测算法聚类数目难以确定的问题,提出了一种自动确定最佳聚类数的无监督模糊聚类入侵检测算法.通过KDDcup1999数据集的仿真对比实验,结果表明本文算法能找到最佳...     

基于知网的领域概念抽取与关系分析研究

针对目前领域概念抽取手工完成的现况,提出了一种基于知网的领域概念抽取和关系分析系统模型.本模型利用知网语义相关性从文本中生成领域语义词典,结合TFIDF算法建立"词-文本文档矩阵",用以代替传统的词形频率统计;通过产生领域语义本体,利用语义相似度对概念进行聚类.讨论了这3个步骤所涉及的算法,包括基于统计模式从文本中抽词,基于奇异值分解从词-文档矩阵中提取概念,基于语义相似度对概念进行聚类等.实验表明,本文提出的抽取方法相对与词频算法具有较高的准确度.     

基于密度峰值剪枝后的最短路径聚类算法

聚类是通过数据标签或者属性,将一系列经验数据按照相似性或者相近性进行归类.基于密度属性展开的聚类算法,主要聚焦在聚类中心的确定和剩余点如何分配的问题上展开讨论.针对基于密度峰值的可训练最短路径算法,通过密度峰值确定聚类中心,提出使用截断阈值、对路径图进行剪枝的算法改进.然后基于最短路径法对剩余点进行全局分配.实验结果证明,在保持聚类精度的同时,有效地提升了算法执行效率.     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法,能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息,进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法,可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数,构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型(multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system, MTFCM-MT-TSK-FS)以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验,结果验证了该模型的有效性.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

一种发现社团结构的快速凝聚聚类算法

为了快速探测复杂网络中的社团结构,提出了基于网络节点耦合度的凝聚聚类算法.首先利用一种优化的聚类中心算法确定初始聚类中心节点,然后根据节点间耦合程度和节点度分别对各社团的节点进行分类和不断调整聚类中心,直至聚类算法结束.实验结果表明,该算法能够快速准确的划分复杂网络中的各社团.     

基于MFANet和上下文特征融合的遥感影像目标检测

针对遥感影像背景复杂、目标尺度变化较大、类间相似性较高等特点而导致目标检测效果欠佳的问题,提出一种基于Faster R-CNN的有效且鲁棒的遥感影像目标检测方法.首先,引入可变形卷积、调制机制和空洞卷积,构造调制的特征自适应网络,提取更准确、更完整的目标信息.其次,构造上下文特征金字塔网络,提取更丰富且更具判别性的特征...     

基于超像素的行人检测算法研究

行人检测一直都是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点和难点,广泛用于视频监控、机器人学、智能驾驶等领域.提出了一种基于SLIC超像素聚类和HOG特征算法的融合的行人图像的分割和识别方法.首先,用超像素聚类算法将彩色目标图像分割成几个紧凑的超像素;然后,分别提取超像素的HOG特征;最后,应用SVM算法作为分类器进行训练和检测.实验结果表明,算法对测试数据库具有较低的漏检率和误报率,且在测试样本发生变化时,依旧保有的检测精确度,所提出的实验方法是有效的.     

基于可变加权的FCM聚类对煤炭城市分类的研究

提出一种样本之间相似系数确定的方法,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,近而确定初始聚类中心.在FCM法中引入了指标权重,并给出了迭代公式和相应算法.将改进后的FCM法应用到煤炭城市分类的实例中去,聚类结果对处在经济转型时期的煤炭城市相互借鉴发展有一定的参考价值.     

图象自相似性测度算法的研究比较

图象的自相似性测度可作为图象识别和图象压缩的重要特征参量.分形几何图形具有自相似性和递归性,分形维数自然成为有效的自相似性测度.基于目前常用的有效的计算图象分形维数算法,其中包括"毯子"法、"盒子"法、"分数布朗随机场模型"法和各种改进算法,对各种方法的计算量、适用范围进行了研究比较.     

一种多光谱遥感应用需求综合方法

中国各遥感应用需求部门对于需求的描述存在很大差别,而且需求之间有一定相关性,给后续遥感传感器的设计带来很大不便.针对这个问题,以多光谱应用需求为例,提出一种需求综合方法.首先将相关部门的原始需求以基于领域本体建模的方法进行结构化表达,建立相应的需求数据库以保证数据共享性,然后构建多光谱应用需求空间分辨率–时间分辨率的需求分类决策树.与中国空间基础设施规划的对地观测多光谱应用需求进行比较,并对分类方法进行评估.结果表明,该方法能获取良好的综合后需求,可直接用于后续遥感传感器的设计与评估.