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。     

Spiking neural P systems with anti-spikes and without annihilating priority as number acceptors

Spiking neural P systems with anti-spikes （ASN P systems） are variant forms of spiking neural P systems, which are inspired by inhibitory impulses/spikes or inhibitory synapses. The typical feature of ASN P systems is when a neuron contains both spikes and anti-spikes, spikes and anti-spikes wil immediately annihilate each other in a maximal way. In this paper, a restricted variant of ASN P systems, cal ed ASN P systems without anni-hilating priority, is considered, where the annihilating rule is used as the standard rule, i.e., it is not obligatory to use in the neuron associated with both spikes and anti-spikes. If the annihilating rule is used in a neuron, the annihilation wil consume one time unit. As a result, such systems using two categories of spiking rules （identified by （a, a） and （a,a^-）） can achieve Turing completeness as number accepting devices.     

Multi-label dimensionality reduction and classification with extreme learning machines

In the need of some real applications, such as text categorization and image classification, the multi-label learning gradually becomes a hot research point in recent years. Much attention has been paid to the research of multi-label classification algorithms. Considering the fact that the high dimensionality of the multi-label datasets may cause the curse of dimensionality and wil hamper the classification process, a dimensionality reduction algorithm, named multi-label kernel discriminant analysis （MLKDA）, is proposed to reduce the dimensionality of multi-label datasets. MLKDA, with the kernel trick, processes the multi-label integrally and realizes the nonlinear dimensionality reduction with the idea similar with linear discriminant analysis （LDA）. In the classification process of multi-label data, the extreme learning machine （ELM） is an efficient algorithm in the premise of good accuracy. MLKDA, combined with ELM, shows a good performance in multi-label learning experiments with several datasets. The experiments on both static data and data stream show that MLKDA outperforms multi-label dimensionality reduction via dependence maximization （MDDM） and multi-label linear discriminant analysis （MLDA） in cases of balanced datasets and stronger correlation between tags, and ELM is also a good choice for multi-label classification.     

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

利用轮廓特征的多视点几何数据配准

以三维激光扫描仪为获取数据平台,针对扫描过程中存在的数据配准问题,提出了利用轮廓特征的大规模三维场景多视点几何数据自动配准算法。首先采用自适应曲线拟合技术提取三维轮廓特征,在此基础上建立八叉树数据检索结构。引入马氏距离,以八叉树叶结点为匹配单元计算初始转换矩阵,并经ICRP算法逐步优化直至获得两视点的最佳配准。最后,采用就近原则,给出大规模三维场景多视点全局配准策略。并通过对室内、室外和古建等场景的三维配准实验,证明算法的鲁棒性。     

基于CMAC的流体压力水锤控制

飞机液压系统的压力脉动是造成液压元件提前疲劳损坏的重要原因之一。飞机液压系统压力脉冲试验是产生压力水锤考核液压元件寿命的重要设备。由于该设备的数学模型是一个分布参数的非线性系统,且受到试验件的影响,较难有效的实施快速控制。提出一种CMAC与传统控制相结合的并行控制方案,利用CMAC的分类存储与传统控制的微调作用较好的实现了水锤的快速精确控制。仿真试验表明,能大大缩短波形的调整时间,且具有较强的自适应能力和鲁棒性。     

盖氏圆准则信源数估计算法的分析与改进

为了减少盖氏圆准则信源数估计算法的运算量并且提高信源数估计的精度,根据噪声空间与阵列导向矩阵的正交性原理,设计了基于特征空间的信源数估计算法(Estimator Based on Eigenvectors,EBE).EBE构造时空相关矩阵,利用色噪声在时间上相关性比较弱的特点,实现对空间色噪声的抑制.在空间白噪声环境下和空间色噪声环境下测试了EBE信源数估计的性能并且与传统的盖氏圆准则和其它色噪声类信源数估计的一些算法比较,证明了EBE在空间白噪声和空间色噪声环境下的有效性.EBE不仅节省了盖氏圆准则信源数估计中一次特征分解的运算量,并且同时提高了信源数估计的性能.     

基于半模糊核聚类的模糊超球支持向量机多类分类方法

针对支持向量机(SVM)在大类别模式分类中存在的问题,提出了一种基于半模糊核聚类的超球SVM分类方法.该方法基于半模糊核聚类生成模糊类,利用模糊类提供的边缘样本信息,利用超球SVM进行多类分类,从而有效提高分类器的性能.实验表明,该方法比传统方法具有更高的速度和精度.     

投影寻踪动态聚类模型

投影寻踪聚类模型在多因素聚类分析中被广泛应用并取得了满意的效果,然而,该模型还存在诸如密度窗宽参数取值经验确定等不足,有待改进提高.本文针对投影寻踪聚类模型的不足,首次把投影寻踪的思想和动态聚类方法结合起来构造投影指标,基于免疫进化算法,建立了投影寻踪动态聚类新模型.新模型一方面在整个运算过程中毋需人为给定参数,聚类结果客观、明确,另一方面,它还具有稳定性好、操作简便等特点.洪水分类的实际应用表明,投影寻踪动态聚类模型切实可行,取得了很好的效果,在多因素聚类分析领域具有广阔的应用前景.     

一种高速多维报文分类算法

报文分类作为一种核心技术,在消息处理,内容过滤,Web信息检索和支持QoS的路由器等领域有重要应用。RFC算法是目前具有代表性的一种报文分类算法,具有匹配速度快,占用内存少、支持范围匹配等优点,但是它不能处理具有变长字符串域。结合多模式匹配算法的思想,对RFC算法进行了有益扩充,使新算法能够根据变长字符串域进行分类。试验结果表明,改进的算法在有效扩展KFC算法的适用范围的基础上,仍具有良好的性能。