基于克隆选择算法和马尔可夫链蒙特卡尔方法融合隐马尔可夫随机场的脑部核磁共振自动分割研究

针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,算法的分割精度高于其他几种算法;且对图像伪影具有鲁棒性。     

基于意图辨识的线控汽车紧急转向控制方法

针对线控转向汽车在紧急转向时,按理想转向传动比控制得到的横摆角速度动态响应慢、超调量大、稳定时间长的问题,提出了一种基于驾驶员转向意图辨识的横摆角速度反馈控制方法.该方法在正常转向时,车辆按照理想转向传动比控制;在紧急转向时,在理想转向传动比控制基础上,叠加横摆角速度反馈控制.车辆紧急转向引入驾驶员转向意图辨识环节,以判定何时叠加横摆角速度反馈控制.转向意图辨识利用多维高斯隐马尔可夫模型建模,通过离线训练参数、在线辨识识别的方式实现.实验验证结果表明:该方法能够有效降低线控汽车瞬态转向响应的超调量、减少稳定时间.     

1970～2012年青海湖流域冷暖季气温变化特征及突变分析

本文以线性倾向估计、累积距平、小波分析、Mann-Kendall检验及滑动t检验等方法对青海湖流域1970~2012冷、暖季及年均气温变化趋势、周期性和突变性进行分析.结果表明:(1)青海湖流域冷、暖季气温及年平均气温均呈显著增长趋势,其中,冷季增长幅度最大(0.45℃/10a),暖季增长最平缓(0.22℃/10a);从各站点的年、季气温变化来看,恰不恰地区增温幅度最大,刚察增幅最小.(2)冷、暖季气温及年均温的累积距平值绝大多数为负值,变化趋势相对一致,以1997年为转折点,1997年之前气候偏冷,之后趋于变暖.其中,年均气温变化幅度最小,冷季变化幅度最大.(3)冷、暖季和全年均存在较为复杂的周期性变化,其中,年平均气温在整个时间序列上存在4a和15a的周期,以15a最为显著;冷、暖季平均气温在短时间尺度上周期性不显著,主要为17a和27a的长时间尺度周期,以17a的变化周期最显著.(4)青海湖流域冷、暖季气温和年平均气温经检验均发生了突变,其中,年平均气温发生于90年代前期,冷、暖季均发生于90年代中期,且均于90年代末进入显著增温阶段.     

谐波小波样本熵与HMM模型的轴承故障模式识别

根据谐波小波分解非平稳振动信号优良特性与隐马尔科夫(HMM)模型的时序模式分类能力,提出了一种基于谐波小波样本熵与HMM模型结合的轴承故障模式识别方法.该方法首先利用谐波小波对轴承各个状态故障信号进行分解,进而由谐波小波三维时频网格图的频率层数特征计算合理的样本熵维数和阈值,依次提取轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列;然后将序列前120组输入HMM模型中进行训练得到对应故障模型,剩余80组进行测试与识别,通过对比对数似然估计概率输出值确定轴承故障类型.实验通过与BP和RBF神经网络模型进行不同训练组数的正确识别率对比,验证了该组合方法具有识别准确率高,稳定性强的优点.     

刚竹属竹种的生殖——Ⅰ.刚竹属竹种的开花

<正>刚竹属竹种属于多年生一次结实植物,毕生开花一次,花后营养体自然死亡。竹子开花由内部计时机制所控制,这种计时机制对环境干扰有强大的缓冲能力。同步开花是刚竹属开花的基本特征。不同竹种的开花周期有很大差异,短的不足20年,长的可超过100年。开花周期的不稳定性可用基因突变和天然复壮来解释。竹株开花时植物激素的种类和含量上均有变化,但植物激素是否参与成花过程尚不清楚。     

语音识别中HMM与自组织神经网络结合的混合模型

基于隐马尔可夫模型和自组织神经网络模型提出了一种用于语音识别的混合模型,给出了训练调整权向量的算法,实验结果表明其在语音识别中具有很好的性能·     

语音识别中的归一化状态持续时间隐马尔可夫模型

传统的隐马尔可夫模型的缺点在于不能很好地描述语音信号的动态特性。某些改进算法状态持续时间进行修正,但是也削弱了对实时信号长度变化的适应性。作者在传统的隐马尔夫模型的基础上,通过在引入状态持续时间时,将其归一化。并观察序列长度对它的影响,使之能较好地描述语音信号的动态特性,同时也能较好地自适应描述实时语音信号的长度变化。     

用小波熵测度Lorenz系统准周期特性

运用四阶Runge-Kutta求取了Lorenz系统的时间序列,采用小波分解与信息熵计算了时间序列的小波熵值,并用来测度系统准周期运动过程中的复杂度。计算结果表明,系统的三个运动复杂度分量均由许多大小不一、形状相似、山峰状的循环窗口组成,并且在不同的尺度上具有自相似特征,系统的小波熵序列也具有混沌性质,其运动具有准周期特性,进一步研究发现,在Lorenz系统运动的整个准周期过程中,运动复杂度的大小不同,复杂度大时,对应短准周期,复杂度小时对应于长准周期,系统的演变过程由各种不同的长准周期和短准周期交替组成。     

基于MEM和HMM的中文词性标注方法

为了进一步提高中文语料库中语料的词性标注效率,在分析最大熵模型(MEM)和隐马尔科夫模型(HMM)所涉及理论、算法及其在中文词性标注技术中的应用的基础上,进行了基于MEM和HMM的中文词性标注实验.实验结果显示,基于MEM和HMM的中文词性标注算法都获得了一致性很好且覆盖率较高的标注效果,中文词性标注的准确率、召回率和F1这3个指标均达到92%以上;MEM的标注效果总体上比HMM的稍佳.     

电磁感应下HR神经元模型的分岔分析与控制

研究电磁辐射下神经元的放电活动,对神经元相关的病变、控制和治疗具有极大的应用价值。基于理论分析与数值仿真方法,主要研究磁通HR神经元模型的分岔结构及其实现亚临界Hopf分岔稳定性控制。通过数值模拟发现该系统在双参数区域存在加周期1分岔、倍周期分岔与混沌交替现象。此外通过理论分析外界刺激电流的变化下系统平衡点的分布与稳定性,得出该系统存在超(亚)临界Hopf分岔点,并且在亚临界Hopf分岔点附近存在隐藏极限环吸引子。通过运用Washout控制器实现亚临界Hopf分岔稳定性控制,由此消除了隐藏放电现象,从而有助于揭示和理解神经元隐藏放电的产生和转变的内在机制。