基于GA-WNN和时空特性的交通数据融合

由于时间序列的交通数据重点关注断面交通流量变化,而空间序列的交通数据主要关注路网交通流分布;本文在综合考虑二者特性的前提下利用遗传算法的群体搜索技术及小波神经网络的较强学习能力,提出了基于遗传-小波神经网络（GA-WNN）的交通数据融合模型,使用MAE、MRE和MSE三个指标对交通数据序列进行优劣对比分析。经实例验证,考虑时空特性的交通数据其数据质量优于单一的时间序列和空间序列。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于声全息的超透镜成像改进方法研究

针对空间Fourier变换的倏逝波近场声全息研究方法存在的缺陷,提出了在近场用声学超透镜代替离散分布在全息面上的声传感器的改进方法。先将声源信息汇聚于一点,再用声压传感器在聚焦点采集声源信息,实现声源识别、定位以及重建,从而有效地避免因离散采集而带来的"窗效应"和"卷绕误差"。建立物理模型,运用COMSOL软件模拟仿真,得到入射波与透镜汇聚声波的能量值比值接近1,成像效果良好,应用前景广阔。     

基于整数小波及马尔科夫链的图像自适应隐写术

针对目前主流的图像自适应隐写算法假定像素之间彼此独立,但忽略了像素之间的相关性这一问题,在最小化嵌入失真的模型下,提出了一种基于整数小波和马尔科夫链的图像自适应隐写术。首先利用整数小波对图像进行小波变换,然后利用马尔科夫链来表征邻近像素小波系数之间的相关性;并据此设计了新的失真代价函数。最后结合网格码(syndrome trellis code,STC)对秘密信息进行嵌入。实验表明该隐写术能够有效抵抗通用隐写分析,在安全性上相比已有的三种隐写术有明显提升。     

基于Canny算子和Hough变换的夜间车道线检测

针对夜间只有车灯照射路面图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的问题,提出了一种夜间车道线识别方法。首先,对预处理后的图像采用Laplacian算子进行边缘增强;然后,结合Otsu算法进行Canny边缘检测,再在边缘图像底部1/3区域中利用Hough变换进行直线拟合;最后,在斜率约束的基础上提出了一种内侧车道线提取算法,实现了车辆所在车道内侧车道线的检测。针对多种夜间车道线图像进行实验,结果表明,该算法准确提取出了内侧车道线。提出的方法能克服图像较暗和光照不均的影响,排除旁侧车道线、护栏等的干扰,有助于夜间车辆各行其道。     

一般变换下Klein-Gordon方程新的精确解

将行波变换下修正的双Jacob i椭圆函数展开法推广到范围非常广泛的一般函数变换下进行,利用这一方法求得了K le in-Gordon方程的更多新的周期解,补充了前面研究的结果.当模m→1或m→0时,这些解退化为相应的孤波解、三角函数解和奇异的行波解.     

基于小波分析的神经网络识别毒剂的研究

为快速、准确地识别毒剂,在分析神经网络识别毒剂基本方法的基础上,建立了带有偏差单元的递归神经网络识别毒剂模型,包括神经网络识别毒剂的学习算法和基于小波分析的毒剂特征提取. 通过剖析神经网络识别毒剂模型,设计了神经网络识别毒剂的软件,实现了神经网络对毒剂的识别. 用沙林模拟数据进行了测试和分析,结果表明,利用与化学传感器相联结的神经网络识别毒剂,是实现毒剂识别自动化、智能化的一种有效方法.     

基于多普勒小波变换的脱靶量参数提取方法

研究了脱靶量测量系统中靶弹的相对运动速度、脱靶量、脱靶时刻等参数的提取方法. 根据接收到的雷达目标回波信号的多普勒频率特性,提出用4参数基函数的时频信号表示法,从而引出多普勒小波变换的概念. 通过匹配追踪算法寻找与回波信号最匹配的基函数来确定脱靶量参数. 实验结果表明,该方法有效地估计出了脱靶量参数,且比其它方法更简单准确.     

在线传感器突变信号的检测与区分

为了准确区分传感器突变信号产生的原因,提出了基于数学模型的小波频带分析法. 针对工业流程中的测控系统,分析了输出突变信号的频率组成与突变原因的关系. 用小波频带分析技术,将高低频信号分离,并进行能量统计,根据高低频信号能量比例的变化,判断出突变信号产生的原因. 经典型控制系统的计算机仿真和恒压供水系统实验结果表明,该方法能够有效地诊断出传感器是否发生故障.     

广义几何规划的一个改进的Newton算法

广义几何规划的目标函数的Hession矩阵有着特殊结构,利用这一特殊性,对广义几何规划提出了一个改进的Newton算法,证明了其收敛性,并且给出了相应的数值例子。