多极化多特征融合的雷达目标识别研究

雷达多极化组合态距离像与单极化组合态距离像相比包含了更多的目标信息,因此也具有更强的目标鉴别能力;而距离像不同的特征同样包含了具有一定差异的鉴别信息,可以用来提高距离像的总体识别能力。基于D-S证据理论将多极化信息和六种常用的距离像特征信息有效融合起来,获得了较高的识别率,基于仿真数据的实验验证了结论的正确性。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合算法

分析了非子采样Contourlet变换滤波器组的设计与实现方法,提出一种基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法。首先将图像作非子采样拉普拉斯金字塔尺度分解,并在各个尺度层对高频子带作非子采样方向分解;然后分别采用基于区域能量和区域方差的的融合规则得到融合图像的非子采样Contourlet低频系数和高频系数;最后再进行非子采样Contourlet逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法的融合效果优于àtrous小波变换方法和Contourlet变换方法。     

基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究

对多传感器数据融合方法进行研究 ,以 Bayes估计理论为基础得到了多传感器最优融合数据 ,并将它与其它方法得到的融合数据进行了比较 .     

An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm for Nonstationary and Nonlinear Energy Price Time Series Forecasting

For forecasting nonstationary and nonlinear energy prices time series, a novel adaptive multiscale ensemble learning paradigm incorporating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), particle swarm optimization (PSO) and least square support vector machines (LSSVM) with kernel function prototype is developed. Firstly, the extrema symmetry expansion EEMD, which can effectively restrain the mode mixing and end effects, is used to decompose the energy price into simple modes. Secondly, by using the fine‐to‐coarse reconstruction algorithm, the high‐frequency, low‐frequency and trend components are identified. Furthermore, autoregressive integrated moving average is applicable to predicting the high‐frequency components. LSSVM is suitable for forecasting the low‐frequency and trend components. At the same time, a universal kernel function prototype is introduced for making up the drawbacks of single kernel function, which can adaptively select the optimal kernel function type and model parameters according to the specific data using the PSO algorithm. Finally, the prediction results of all the components are aggregated into the forecasting values of energy price time series. The empirical results show that, compared with the popular prediction methods, the proposed method can significantly improve the prediction accuracy of energy prices, with high accuracy both in the level and directional predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于启发式的多机器人SLAM地图融合方法研究

同步定位和地图构建（simultaneous localization and mapping,SLAM）是移动机器人在未知环境中完成地图构建和定位任务的关键技术。针对多机器人SLAM中的地图融合问题,提出一种启发式的搜索方法引导局部地图的重复区域进行地图融合。每个机器人可以在不了解其相对位置的情况下建立局部地图,并将局部地图信息发送至同一工作站中,以局部地图的相似性为判断指标融合得到最优的全局地图。在机器人实物平台上进行验证,结果证明了多机器人SLAM的地图融合算法的有效性和准确性。     

基于压力容器裂纹图像检测及识别算法研究

压力容器作为一种特种设备,其安全越来越受到重视。为了保障其安全运行,选择压力容器裂纹图像为研究对象,构建检测及识别算法模型。针对算法模型在实际部署时受到内存空间、处理器计算能力等多方面硬件条件的制约问题,提出了基于NewEfficientNet-B0的轻量化方法,结果表明算法模型降低模型参数数量达78%。针对微小裂纹图像识别难度较大问题,提出了改进多尺度预测的方法,测试数据集上达到了81%的检测识别准确率。     

抗黄曲霉毒素B1单克隆抗体的制备研究

从影响融合率的2个主要因素探讨骨髓瘤细胞系Sp2/0细胞与黄曲霉毒素B_1免疫的脾细胞融合的最佳条件,使融合率达到100%.经筛选和克隆化,获得3株稳定分泌单克隆抗体的细胞株,分别命名为3B3、3H9、5G9.经过鉴定3株均为IgG_1亚类.其中3B3抗体与其他黄曲霉毒素几乎不发生交叉反应,腹水效价为1∶2×10~5,亲和力常数为3.1×10~7 L/mol,竞争性ELISA测出3B3抗体的最低反应浓度为0.05μg/L标准AFB_1样品的的回收率达96%.另外两株腹水抗体水平低,交叉反应强烈,腹水效价仅在1∶10~4数量级.     

用于蛋白亚细胞定位研究的烟草愈伤组织培养条件优化

使用绿色荧光蛋白作为报告基因来研究目的蛋白的亚细胞定位得到广泛应用.使用稳定表达系统研究蛋白的亚细胞定位比较耗时,但可以先选择愈伤组织进行观察以确保构建的载体能够表达.优化了愈伤组织的培养条件,得到了质地疏松柔软的白色愈伤,不受叶绿体的荧光干扰,便于进行荧光观察.     

模糊逻辑和数据融合在监控系统中的应用

传统监控系统的一个主要缺点是利用单一传感器来监控单一监控点,由于传感器内部品质和系统外部噪声的影响使得系统的可靠性不理想.数据融合技术可以把互相独立的传感器变为互相联系的整体,增加了信息的冗余度从而提高系统的可靠性.而模糊逻辑可以把数据很好地融合在一起.笔者给出了数据融合算法的推导过程及系统的结构框图.     

Choquet模糊积分融合模型中模糊测度的确定

用模糊积分进行多分类器融合时,模糊测度是至关重要的.有限的事例集上,基于模糊测度的Choquet模糊积分的计算可以用乘积与求和算子来表示,即转化成模糊测度的线性组合.本文用线性规划来确定模糊测度,并且用例子说明模糊积分融合方法要优于乘积法、最大值法、多数投票法、加权平均法等简单的融合方法.