2.4GHz网络信道估计与识别

在2.4GHz网络中,由于wifi、zigbee和bluetooth这3种系统工作在同一频段,致使它们通信时会出现干扰.为区分出不同系统的信号,基于盲源分离理论,介绍了线性主成分方法(PCA)、递推最小二乘算法(RLS)和2.4GHz系统,推导了RLS型算法和信号识别公式,采用Matlab仿真,结合以前改进的RSL算法和信号识别方法,提出一种改进的RLS算法.经过分析,证明该改进的算法可以从混迭信号中有效地分离出各源信号,特别是使这3个系统的不同信号分离,确定每个信号的所属系统及所占信道.     

基于卷积神经网络的钢轨测量廓形畸变动态识别

针对车体多自由度振动对基于激光图像技术的钢轨廓形动态测量所造成的影响,提出一种新颖的钢轨测量廓形畸变识别方法.首先根据钢轨廓形特征和畸变前后的几何差异,设计了一种三通道且参数独立的卷积神经网络结构用于畸变识别,其输入分别为原始廓形图像的降采样、轨鄂点周边裁剪图像和轨底点周边裁剪图像.为了有效训练该网络,通过采集大量正常廓形图像和畸变廓形图像来构建带标签训练样本库.利用训练后的卷积神经网络,在室内钢轨廓形动态测量平台上进行大量的测量廓形畸变识别实验.实验结果表明本文识别方法的精度和查全率均能达到92%以上,验证了该方法的有效性和可靠性.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

Peripheral Nonlinear Time Spectrum Features Algorithm for Large Vocabulary Mandarin Automatic Speech Recognition

IntroductionCurrentautomaticspeechrecognitionsystemsarebasedoncontext-dependentorcontext-independentphonicsorsyllablemodelsdescribedintermsofse-quencesofhiddenMarkovmodel(HMM)states,whereeachstateisassumedtobecharacterizedbyastationaryprobabilitydensityfunction.Thetimecorre-lationandconsequently,thesignaldynamicsinsideeachHMMstate,arealsousuallydisregardedalthoughtheuseofdynamicfeatures,suchasdeltaanddelta-deltaparameters,cancapturesomeofthecorrelations.Consequently,onlymedium-termdependenc…     

基于吸收分析的多属性反演技术及在油田开发中的应用

为了满足油藏开发阶段砂体内部油水识别的需求,提出了基于地层吸收分析的多属性反演流体识别技术。算法实现分三步:1利用基于广义S变换的瞬时子波吸收分析(GST_WEA)油气预测技术计算地震记录的高、低频吸收因子;2结合吸收因子和其它与流体相关的地震属性,以电阻率曲线为目标函数构建多元线性反演,利用多元逐步回归算法对包括吸收因子在内的多种地震属性进行流体敏感性排序;3进一步利用概率神经网络算法对优选的以吸收因子为主的地震属性进行多属性电阻率反演。通过模型分析验证了GST_WEA油气预测技术的抗噪性。实际应用效果表明吸收因子较其他地震属性具有更高的流体敏感性,通过多属性反演有效预测了砂体内部的含油优势区域。     

一种新颖的基于NMF的人脸识别方法

提出了一种新颖的基于非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法,读方法首先对人脸图像作NMF得到由人脸基图像组成的子空间矩阵及其对应的系数矩阵,然后将其重构获得NMF重构人脸图像,进而从原始图像中减去重构图像以获取残差图像.最后对残差图像作局部非负矩阵分解(LNMF)以提取其非负子空间及其系数矩阵,并将两次得到的系数矩阵混合,根据最近邻原则进行识别.在ORL标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有更好的识别率.     

基于火焰图像特征与BT-SVM的窑况识别方法

针对氧化铝回转窑烧成带工况变化复杂难以实现连续在线检测,长期依赖人工看火操作的难题,提出了利用计算机图像处理技术模拟传统的人工看火过程进行窑况识别研究的方法,方法包括两个部分:提取烧成带火焰图像特征,融合关键工艺过程数据组成混合特征;建立具有准正态二叉树结构的支持向量机窑况识别模型对混合特征数据进行分类识别.最后,应用该方法对采集得到的火焰图像数据与过程数据进行仿真实验研究,获得了满意的效果.     

Security transmission and recognition of F-knowledge

The concept of F-knowledge is presented by employing S-rough sets. By engrafting and penetrating between the F-knowledge generated by S-rough sets and the RSA algorithm, the security transmission and recognition of multi-agent F-knowledge are proposed, which includes the security transmission of multi-agent F-knowledge with positive direction secret key and the security transmission of multi-agent F-knowledge with reverse direction secret key. Finally, the recognition criterion and the applications of F-knowledge are presented. The security of F-knowledge is a new application research direction of S-rough sets in information systems.     

高职高专《C语言程序设计》的教学探讨

C语言是计算机专业的专业基础课程,对学生今后的学习有着积极的作用。高职高专学生的基础普遍较差,对学习该课程感到困难,产生厌学情绪。为此教师在教学中应该帮助学生树立学习的信心,并通过程序的归纳和总结,启发学生学好程序设计课程。     

最近邻搜索用于分类问题的一种改进

最近邻搜索广泛应用于分类问题,其最显著的优点是分类准确率高、泛化性能好.但现有最近邻分类算法都存在着一个弱点——样本集增大分类计算量也显著增大.为了克服这一不足,本文基于一个新的思路,提出了最近邻分类方法的一种改进方法.该方法在进行最近邻分类时,不一定要找到待分类点的最近邻点,而只要知道最近邻点的类别即可,大大地减少了最近邻搜索时的计算量.用经典的分类问题双螺线问题(TSP)以及其他几个例子,就该改进方法的分类效果、分类速度和学习性能等3个方面进行了测试,并与经典的K维双叉树(KD树)最近邻搜索法以及压缩近邻法进行了比较.结果表明,就综合性能而言,本文改进方法是有竞争力的.