一种基于模糊积分的多分类器人脸识别方法

提出了一种基于模糊积分的多分类器人脸识别新方法，首先采用两种不同的K-L变换及Fisher线性鉴别分析方法对原始图象进行特征抽取和压缩，然后将压缩后的特征设计成不同的分类器，再利用模糊积分对这些分类器进行融合，达到主观期望和客观证据间的最佳匹配，从而提高了对目标的识别率，并将该方法应用到人脸识别中，实验结果表明，该方法提高了识别率，证明其有效性。     

局部域上分式积分算子的加权有界性

文章主要考虑分式积分算子的有界性,讨论它的单权、双权模不等式,给出了分式积分算子从加权Lebesgue空间Lup到Lvp在权函数u(·)及v(·)满足一定条件下的有界性定理,并将有界性定理推广到更一般的空间即加权Lorentz空间。     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

干扰条件下的景象匹配模型分析

在景象匹配系统中，实时图由于受到噪声和畸变等因素的影响，经常无法有效、准确地找到其实时匹配位置。建立了实时图的受干扰模型，得出了信噪比和相关值之间的定量关系式；然后通过分析实时图的畸变模型，得出了可匹配条件下，实时图畸变方差的上限值。这些研究工作，对于分析受干扰实时图对景象匹配的影响，具有重要意义。     

ħ混合序列的广义Jamison型加权和的强收敛性

讨论φ混合序列的广义Jamison型加权和的强收敛性，推广了著名的Jamison定理。     

多源图像实时配准融合系统

多源图像配准融合方法的理论研究较多,已有的融合系统往往针对特定应用通用性差,并且不具备实时性,而具有并行分布式计算机体系结构的通用实时图像融合系统有望解决这一问题。该系统的核心是基于标准总线上实时操作系统,以ADSP并行完成多源图像实时配准和融合,CPLD实现总线和视频同步控制。具有运算能力强、I/O带宽大、可扩展性和通用性强的特点,并以此构成了高速实时融合系统。实用表明此方案是可行的。     

基于证据理论的信息融合故障诊断方法

从证据理论的基本概念和证据的融合推理方法出发,建立了多故障特征信息融合诊断框架,并提出一种符合故障诊断特点的基本可信度分配构造方法。该方法把诊断对象看作一个信息系统,运行过程中不断产生各种信息,并将信息加工成故障特征,通过特定的诊断决策规则,得出诊断结论。给出了一个多故障信息进行故障诊断的实例,结果表明该方法能够有效的提高诊断可信度,减小诊断的不确定性。     

一种基于机载航电的信息融合仿真系统

信息融合是现代机载航空电子系统的关键技术之一。对此作了探讨，提出一种基于机载航电的信息融合仿真系统框架，进一步提出并详细分析了其中的信息融合功能模型。该系统采用集中式结构，包含信息采集、跟踪、识别、态势评估与威胁估计、传感器管理等功能。仿真初步验证了框架的可行性。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。