高维数据分类方法研究

在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题.提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能.利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据.利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性.     

一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

Multiuser underwater acoustic communication using single-element virtual time reversal mirror

Pattern time delay shift coding (PDS) scheme is introduced and combined with spread spectrum technique called SS-PDS for short which is power-saving and competent for long-range underwater acoustic networks. Single-element virtual time reversal mirror (VTRM) is presented in this paper and validated by the lake trial results. Employing single-element VTRM in multiuser communication system based on SS-PDS can separate different users’ information simultaneously at master node as indicated in the simulation results. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 60802060) and Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education (Grant No. 200802171061)     

Divisional and hierarchical innervations of G. gecko’s toes to motion and reception

As a member of robot families, climbing robots have become one of the research hot-spots in the robotic field recently and Gekko gecko （G. gecko） has been broadly seen as an ideal model for climbing robot development. But for gecko-mimic robots, one of the key problems is how to design the robot＇s foot. In this paper, （1） high-speed camera recording and electrophysiological method are used to observe motion patterns of G. gecko＇s foot when it climbs on different oriented surfaces; （2） nerve innervations of gecko＇s toes to motion and reception are studied. It is found that the five toes of the G. gecko can be divided into two motion and reception divisions, and also its motion and reception are modulated and controlled hierarchically. The results provide important information and exclusive ideas for the foot design and control algorithm of gecko-mimic robots.     

现代生态文明的特异性

本文以非线性复杂系统理论作为多维度思维方式的框架,讨论了现代生态文明的“问题语境-思维方式-核心理念-支撑机制-运行机制”,以及生态文明的“思想理念——社会实践——社会制度”等层面的特异性。     

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.     

植物叶片的中轴图式与力学自适应性关系研究(Ⅱ)—不同向量角的叶脉结构和叶片拓扑图

为了探讨植物叶片的叶脉组织是否与其维持内部的总应变能最小有关,建立了六种具有不同侧脉向量角的叶脉网络模型,并对其进行了数值模似.分析表明,与其它模型相比,采集的原始叶片模型具有良好的机械性能,且始终能维持较小的内部应变能.此外,根据单载荷场与多载荷场下的植物叶片的拓扑图可知,应力是叶脉生长的诱导因素之一;叶脉分布除了实现自身生理功能之外,为了适应复杂环境应力的变化,叶脉网络已经演化成了一种具有自适应性的稳定的中轴图式结构.     

散斑干涉相关条纹的交叉熵方法研究

现代电子散斑干涉计量过程中,状态变化信息的相关条纹表征对后续待测信息的提取起着重要作用,直接影响到后续处理的难度和信息提取的质量。本文根据交叉熵的基本概念和散斑干涉计量过程状态变化信息表征基本原理的分析,提出了一种新的相关条纹图生成方法－交叉熵法,通过详细的理论推导和应用效果的定量分析表明交叉熵方法所产生的相关条纹与减相关条纹在本质上是一致的,提出的方法完全有效。同时,由于交叉熵条纹表征方法融入了自适应同态滤波,与减条纹相比具有更好的条纹图对比度、较低的散斑指数和更好的包裹相位信息提取质量。     

基于模糊模式识别的成年人体质测试数据评级分析

采用模糊模式识别的方法分折了2005年河北省成年人男女各一个年龄段的体质测试数据,依据数据本身的相关性,通过构造隶属函数评级,评判结果与按照<国民体质测定标准>得出的评级一致率达到70%以上,分析了误判的原因,并指出了方法的适用范围.借助隶属度描述综合评级结果,对<国标>的确定性评级划分给出了补充和修正.     

光照变化下的ASM人脸特征定位方法研究

提出光照变化下的ASM人脸特征定位方法.使用扩展局部二值模式算子(ELBP),所有标记点使用2D轮廓,引入Row ley人脸检测算子,自动定位人脸及眼睛位置.实验结果表明,光照变化下的ASM人脸特征定位方法对正面人脸左、右侧光照变化能取得更加精确的结果,更加鲁棒.