基于多域联合特征的密封继电器多余物材质识别

提出了一种基于多域联合特征的密封继电器多余物材质识别方法,利用声音转图像技术,将一维的多余物声音信号转换为二维的图像信号,从多余物信号生成的声谱图中提取纹理特征.结合时域和频域提取能量密度、左右对称程度和波峰系数等特征组成联合特征向量,采用随机森林算法进行模型训练和分类识别.结果表明,本方法对金属和非金属的识别准确度可...     

一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法

提出了一种参数动态调整的自适应微粒群优化算法.针对微粒群算法中不同适应度值的微粒所需要的搜索能力不同,引入微粒相对优秀度概念,通过相对优秀度来动态调整惯性权重和加速因子,有效地调节算法的全局和局部搜索能力,保持了微粒的个性.利用三个Benchmark函数进行数值试验,仿真结果表明,算法稳定,具有较好的收敛性能.     

六余度配置MEMS-IMU误差标定

研究捷联惯性传感器多余度配置系统的标定. 分析了多余度惯性传感器各参数的测量原理及算法关系,针对典型的非正交配置（六传感器正十二面体）的多余度惯性测量单元(IMU),导出六位置转动标定方法,给出了计算误差模型参数的数学推导过程,建立了余度MEMS-IMU误差模型的解析表达式. 实验结果表明：该方法精度高,可有效估计出六余度MEMS-IMU的误差模型参数,提高惯导系统精度.     

基于高斯相似度分析的最大后验非线性变换HMM自适应算法

由于训练环境和识别环境的失配,识别系统的性能会严重下降,为此提出了基于高斯相似度分析的最大后验概率非线性变换的环境自适应算法,它可以减小由于环境的失配所引起的系统性能的下降.在该算法中,首先将HMM模型中的高斯分量进行相似度分析并建立二叉树,然后根据数据自适应调整变换类数,在每一类内利用分段线性回归近似非线性变换将训练环境下的HMM变换到识别环境,减小环境的失配,变换参数的估计采用了最大后验概率估计(MAP).数字语音识别实验证明:该环境自适应算法的识别性能优于带有高斯相似度分析的MLST、MAPLR和MLLR等算法.     

遗传算法与微粒群算法的比较

通过几个测试函数对遗传算法和微粒群算法进行了比较.结果表明在寻找最优解的最优值和速度方面,微粒群算法优于遗传算法.     

解决批量流水线调度问题的离散微粒群算法

提出了解决以makespan为目标的批量流水线调度问题的离散微粒群优化算法.该算法采用了基于工序的编码方式,设计了新的粒子生成公式,通过局部搜索来提高算法的开发能力,从而使微粒群算法可以直接应用于调度问题.仿真实验表明了上述算法的有效性.     

人脸识别中的零范数稀疏编码

为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法. 该算法用零范数描述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度. 运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负稀疏编码算法和非负矩阵稀疏分解算法进行对比,表明文中提出的算法调节稀疏度的能力更强,可有效缩短运算时间,并在较短时间内获得较高的识别率.     

多脉冲发放的Spiking神经网络

针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期. 通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度.     

基于异或编辑距离算法的航班号相似度研究

航班号是执行运输航空任务航空器的主用识别标志,但相似航班号会严重影响管制运行效率和航空安全.目前,相似航班号的判断主要依赖管制员的管制经验,对其尚无相关定量研究方法.该文在用于文本相似度定量比较的编辑距离算法基础上,提出了航班号相似度计算的异或编辑距离算法,并利用北京区域管制中心的实际运行数据验证了该算法的可行性.根据该方法计算了国内主要航空公司的平均相似度,相关结果可为航班号的分配提供定量参考.     

一种快速检测重叠社区的方法

在分析现实世界网络时,发现功能类似个体的自然群体是一个关键任务.在社会和生物网络中社区间的重叠是常见的,事实上,社区间的重叠密度比社区内非重叠区域重叠密度要大.现大多数检测重叠社区算法假设社区比周围区域密集,错误地将重叠部分识别为社区.而这些算法大多计算量大,不能合理地随网络大小而改变.提出了快速搜索重叠社区算法(fast search overlapping community algorithm,FSOCA),一种基于局部连接考虑的重叠社区识别算法.实验结果表明,FSOCA在计算时间上优于一些流行的重叠社区检测算法,且不影响质量.