基于小波包变换的中波红外偏振图像融合研究

针对红外偏振图像的突显目标轮廓的能力及增强景物细节信息的特点,提出基于小波包变换法的红外偏振图像灰度级融合方法,对辐射强度图像及偏振信息图像进行有效融合.通过与常用的红外图像融合方法进行客观比较,表明通过小波包变换法得到的融合图像的对比度值、信息熵及互信息值均比较高,该方法有利于场景感知和目标识别.     

基于GNSS的高速列车多传感器组合定位方法研究

从常用列车定位方法比较分析入手,探讨列车定位技术发展趋势.在此基础上,重点阐述了多传感器组合定位与GNSS定位的发展现状及其应用于高速列车定位面临的挑战,提出了以GNSS为主的多传感器组合定位平台建设性方案,并对其特点进行了剖析,为高速列车运行过程定位建模与优化探索新途径.     

基于不同算法的遥感影像融合分析

遥感影像融合使影像具有高空间分辨率和丰富的光谱信息,遥感影像融合算法是近年来遥感领域内的研究热点,而针对不同的遥感影像,有关学者提出了很多融合算法,但是融合影像的光谱信息保真度和空间信息融入度却一直是遥感融合效果研究的焦点问题,因此有必要对融合方法进行评价.以ETM+影像为例,通过ENVI软件作为遥感影像处理平台,选择均值、标准差、偏差指数、相关系数等评价指标,进行PCA变换、Multiplicative变换、Brovey变换和Wavelet变换等4种全色与多光谱遥感影像融合算法试验,并对融合试验结果进行定量评价,探讨ETM+影像融合的最佳方法.结果表明,最佳的遥感影像融合算法是Wavelet变换融合,Multiplicative变换融合要优于Brovey变换融合和PCA变换融合.这一研究结果为充分利用全色高分辨率和多光谱特性,挖掘的数据潜力奠定了基础.     

基于小波变换的图像融合算法及性能评价

在阐述小波图像融合算法的基础上,针对小波分解后各频域融合算子和融合规则的选择,提出一种新的基于FPGA动态可重构的图像融合算法。该方法对小波分解后的图像低频子带采用平均融合算子处理,在高频子带的融合中依据小波系数树状结构特点提出了一种新的自适应融合方法,最后经过小波逆变换得到融合图像。核心算法集成到一片FPGA中实现,提高算法的实时性,降低系统的实际功耗,有效地减少融合图像的失真。对多组图像进行实验,实验结果表明,该方法是有效的。     

云模型方法在选煤厂跳汰系统中的故障检测与诊断

针对传统的故障检测与诊断方法的局限性,笔者结合信息融合思想和云模型算法,提出了用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断的云模型方法。采用一维云模型推理映射算法,代替传统神经网络方法的训练过程,融合多源信息合并处理,保证检测和诊断的正确性,并进行实时检测仿真。结果表明：系统辨识精度较高,能很好地反应跳汰系统工作情况,并能及时判断。该方法用于选煤厂跳汰系统故障检测与诊断可行。     

可重复使用助推器组合导航技术研究

为提高火箭动力返回工作模式下可重复使用助推器(RBV)的导航精度,设计了一种组合导航方案。建立了发射点惯性坐标系下的导航系统误差模型,改进了基于联邦滤波的多传感器信息融合技术。针对估计误差方差阵的特点,提出了一种分块阵求逆的部分信息融合方法。基于典型飞行环境的数学仿真表明,该组合导航方案和算法提高了RBV返回过程特别是着陆点处的导航精度。与惯性导航系统相比,组合导航的定位误差由102m级降低到5 m以内、测速误差由0.2~1.0 m/s降至0.01 m/s以内、定姿精度由0.1′提高到0.02′。     

D-S证据理论在组合导航中的决策判断

在组合导航融合算法中引入证据理论对导航信息进行决策应用,推导出2个传感器信息融合后的结论,并且通过仿真实验得出计算结果。证据理论判断公式在处理具有证据冲突的相关信息时引入不确定熵的概念。证据理论算法通过不确定熵在加权合成算法和乘权合成算法之间作适度的折中判断。这种改进的证据理论方法可以分析组合导航信息融合算法中存在的问题,并给出最后的决策执行命令。     

基于信息融合技术实现烟草市场信息的采集

信息采集系统是建立现代卷烟营销体系的重要基础性工作,为企业良好运营和决策部门做出重要决策提供帮助.但烟草信息分布是广泛的,信息的来源也是多样的,探讨利用信息融合技术来实现烟草市场信息的采集,力图实现信息采集的真实性、精准性和可操作性.     

结合相似性测度与随机森林的个人信用评估模型

针对客户信用数据款项维度多、数量大、复杂性等问题,提出了一种基于相似性度量的多视角决策融合个人信用评估方法。该方法创新点在于能够细致地考虑不同信用数据的几何形状,多角度划分数据,并进行相似性匹配,此外充分运用随机森林能够进行特征提取的自洽性使得模型的准确性与稳健性同步得到了提高。在UCI数据集上的实验结果表明: 3种距离测度在进行特征提取与异常值去除后,性能均得到了大幅提升,且识别率的波动区间相对于数据预处理前显著缩小,展现了优化后的模型具有更强的稳健性;融合3种测度的决策可以多角度地综合信用信息,使得识别性能较单一测度显著优化,且与其他经典组合方法 比较性能更佳;将随机森林与距离测度相组合应用于个人信用评估领域为个人信用评估方法的多样性增添了新的经验。     

基于特征融合的中文文本情感分析方法

针对现有的中文文本情感分析方法不能从句法结构、上下文信息和局部语义特征等方面综合考量文本语义信息的问题,提出一种基于特征融合的中文文本情感分析方法.首先,采用Jieba分词工具对评论文本进行分词和词性标注,并采用词向量训练工具GloVe获取融入词性的预训练词向量;然后,将词向量分别作为引入Self-Attention的BiGRU和TextCNN的输入,使用引入Self-Attention的BiGRU从文本的句法结构和文本的上下文信息两个方面综合提取全局特征,使用TextCNN提取文本的局部语义特征;最后,将全局特征和局部语义特征进行融合,并使用Softmax进行文本情感分类.实验结果表明,本文方法可以有效提高文本情感分析的准确率.