基于SVM与Mean-Shift的非刚性目标跟踪框架

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。     

基于图切割的快速运动分割方法

基于图切割的图像分割是近几年发展的一项新技术,但随着图像大小及空间维数的增加,图切割的运算量成为负担。针对运动分割提出了一种快速图切割方法,利用运动分割的特点将差分图像中不变的背景映射为一点或几点,然后参与网络图的构造和图切割的求解,以减少图切割运算量。通过实验将这种快速方法应用于2D图切割和3D图切割,对图像序列的运动目标分别进行了自动分割。实验结果表明,这种快速图切割方法不仅大大地降低了存储消耗,提高了运算速度,而且也获得了良好的分割结果。结果证明这种方法在运动目标的分割中是行之有效的。     

基于BDD的多态系统概率安全评估方法研究

由于传统的概率安全评估方法难以处理多态系统,本文通过一个煤气泄漏多态系统实例提出了一种基于BDD的多态系统概率安全评估方法.首先将多态事件树中的事故序列用多态布尔表达式进行描述,进而将多态布尔表达式转化为BDD,给出了一种基于不交化思想的BDD定量算法.在此基础上,提出了实用的基于BDD的多态系统概率安全评估步骤,并通过实例说明了BDD定量算法的正确性.     

总磁场强度梯度模作为匹配特征量的基准图制备技术

基准图制备是地磁匹配制导的关键技术之一。提出用总磁场强度梯度模作为地磁匹配特征量,根据研究的实际需要,从四个方面分析了地磁场梯度模作为匹配特征量的优势;在选定区域制作了以总磁场强度梯度模作为特征量的基准图,在基准图上提取了特征参数并进行了分析。结果表明:在选定区域,以总磁场强度梯度模作为特征量生成的基准图特征丰富、起伏程度大,较之以地磁总场强度为特征量生成的基准图优势明显。     

疾病基因网络的二分图投影分析

介绍了一种可揭示同一集合内部结点相互关系的二分网络投影方法,并运用此方法对基因疾病二分网络图做研究.通过遗传性疾病与致病基因的关联性来分析不同疾病之间隐含的相互关系,得出由相同的基因变异所引起的各种不同疾病之间存在着或多或少的联系,这些疾病比起毫无联系的疾病,其相互引发的概率也要大得多.此结论使我们能够更清楚地认识到遗传性疾病的发病机制,对疾病预防以及医疗诊断都有一定的参考价值.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

基于有限时间LaSalle不变集的PMSM混沌控制

为有效地抑制永磁同步电动机系统的混沌行为,基于有限时间理论和LaSalle不变集定理设计了一种自适应控制器。分析了永磁同步电动机系统的混沌动力学特性,确定了系统处于不同运动状态的参数域;在理论上证明该控制器能够在有限时间内稳定到平衡点且能自动跟踪系统平衡点;仿真实验证明,该控制方案形式简单,快速性更好,稳定性更高。研究结果对保证永磁同步电动机的稳定运行具有重要意义。     

目标导向的IT项目开发风险影响图模型

IT项目的复杂社会一技术系统本质决定了其建设过程的高风险特征，于是也使项目风险管理具有更高的经济杠杆作用．项目风险管理的核心在于风险辨识，风险辨识的关键离不开风险结构的恰当描述和规范的建模步骤．论文从3个方面归纳了典型IT项目风险辨识思想的突出属性，提出了理想的风险辨识框架，比较并选定了描述该框架的影响图模型，最后提出了规范的风险体系构建步骤和方法，并通过一个例子说明其在风险辨识和评估中的作用。     

基于纹理合成的中国山水画系统仿真

在中国水墨画仿真研究成果的基础上,深入研究山水画的笔墨和造型特点,鉴于其效果的复杂多变性及皴法纹理的自相似特征,提出了以纹理合成为基础的山水画系统仿真绘制算法。该算法首先勾勒出山石轮廓,再用纹理合成对轮廓内部加以渲染填充,并引入目标图来实现用户对合成过程的交互控制。结果表明,该仿真算法较为成功地实现了山水画典型艺术效果的绘制。     

一种用于模式识别的多色Voronoi图

提出了一种新的Voronoi图———多色Voronoi图 ,并证明了它的一些重要性质。多色Voronoi图是在Voronoi图的构造过程中 ,根据数据集的特性给Voronoi图染色的结果。用多色Voronoi图概念设计的模式分类器(MCVC)是一种非线性多类别最优分类器 ,可以解决线性可分和线性不可分问题 ,同时MCVC对新增加的训练样本具有快速局部学习能力 ,这种局部学习能力克服了神经网络方法常出现的过学习问题 ,很类似于人对概念的学习。将多色Voronoi图概念用于支撑矢量机的构造中 ,进行支撑矢量的预选取 ,可以提高支撑矢量机的学习速度