独立分量分析的一种剖析方法及其搜索算法

给出了独立分量分析(ICA)问题可解性的一种直观解释,并设计了直接的搜索算法.首先通过分析二维ICA问题,将输出信号分量的峰度作为ICA最优化问题的目标函数,分析了目标函数的波形随源信号之间耦合程度不同而变化的规律,以直观的图示解释了最大化输出信号非高斯性的ICA准则,且具有严格的数学意义.通过4点比较,将目标函数定位于某确定子区间,在读子区间上,目标函数是单峰函数,峰值点为全局极大值点,且为ICA问题的解.用快速搜索法进行了ICA求解,并将算法推广到多维ICA问题的求解.对算法进行了双通道图像分离、多通道语音分离的数值实验.     

满足使命需求的武器装备系统组合方案搜索算法

武器装备系统组合是武器装备体系构建的基础。武器装备体系需求建模与仿真的一项基础工作是获得满足使命需求的可行武器装备系统组合方案,从而为武器装备体系需求模型构建提供基础数据支持。本文针对使命需求到装备系统之间的三层映射关系,利用改进的向量运算提出了一种满足武器装备体系需求建模与仿真的需要的装备系统组合方案搜索算法,通过实验证明算法具有便于编程实现、实用性强、可靠性高的特点。     

Directionality based fast fractional pel motion estimation for H.264

Motion estimation is an important and intensive task in video coding applications. Since the complex-ity of integer pixel search has been greatly reduced by the numerous fast ME algorithm, the computation overhead required by fractional pixel ME has become relatively significant. To reduce the complexity of the fractional pixel ME algorithm, a directionality-based fractional pixel ME algorithm is proposed. The proposed algorithm efficiently explores the neighborhood positions which with high probability to be the best matching around the minimum one and skips over other unlikely ones. Thus, the proposed algorithm can complete the search by examining only 3 points on appropriate condition instead of 17 search points in the search algorithm of reference software. The simulation results show that the proposed algorithm successfully optimizes the fractional-pixel motion search on both half and quarter-pixel accuracy and improves the processing speed with low PSNR penalty.     

一种弱相关非高斯信道下的伪码捕获方法

针对弱相关非高斯噪声环境提出了一种伪码捕获方法,将伪码捕获等价为假设检验问题,将弱相关非高斯噪声建模为一阶滑动平均SαS噪声模型,利用局部最佳检测算法推导出弱相关非高斯噪声环境下的伪码捕获检测统计量,得到弱相关噪声模型下伪码二维捕获结构及其简化形式,进行了性能仿真并与传统的伪码捕获方法对比。仿真结果表明该捕获方法在相关非高斯噪声环境下检测性能有较大幅度的提高。     

基于脸部结构知识的三维人脸建模

将Sibson坐标用于局部特征分析,提出了一个新的局部形变模型.该模型具有较强的局部性,可以精细地刻画人脸个性特征,且能够根据人脸形状的先验信息进行整体控制.然后,在局部形变的基础上采用双重形变,实现了两种互补的形变算法在特征级的融合,进一步提高了建模精度.实验结果表明,本算法具有较小的重建误差和较快的处理速度,能够生成光滑、逼真的三维人脸模型.     

基于样本重采样的电路非平衡数据预处理方法

针对机载设备电子电路故障状态测试数据少、整体测试数据不均衡的问题,提出了一种基于样本重采样的数据预处理方法。首先,采用超限学习机对原始数据集进行训练以挑选出分类准确的样本。然后,对其中的少数类和多数类分别采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)进行过采样和局部密度欠采样处理;并将错误分类的多数类样本作为干扰因素进行删除。通过以上两种手段可以均衡数据集,并控制数据规模防止过拟合,提高对故障样本的检测率。实测数据处理结果表明,相比于其他重采样算法,所提算法整体效果优良且稳定,对电子电路故障诊断具有一定的应用价值。     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能,需对其进行有效分类,以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题,提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先,根据战时备件分类储备的影响因素,作为备件分类的特征指标,其次,利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维,得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine,SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优,提升备件分类精度,得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后,通过对演习装备备件分类的实例分析,验证了模型的可行性和合理性,并对比分析了其他分类方法,表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷,提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm,GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群,增强算法全局搜索能力;其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度,判断种群是否早熟;然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索,变异已陷入局部最优的粒子位置;最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数,并为粒子位置公式添加收缩因子,促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验,结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题,具备更好的寻优性能。