质心层次特征的无约束手写体数字识别

光学字符识别（ＯＣＲ）是模式识别最为成功的应用之一．目前,ＯＣＲ的研究重点是无约束手写体字符识别．采用了基于字符质心的层次特征对无约束手写体数字进行分类识别．基于字符质心的不均匀分块方法,在一定程度上可以克服无约束手写体数字字形千变万化所引起的不稳定性．层次特征将字符在空间的二维分布转化为一维,特征抽取过程简单,易于实现．将该算法应用于无约束手写体数字的信函分拣系统,单字的平均识别率达９７％以上．     

质心法:受类别驱动的RNA二级结构预测方法

RNA二级结构预测问题是计算分子生物学中的一个重要问题.目前的RNA二级结构预测模型和算法都是把待测结构RNA的一级序列作为输入,仅根据输入的序列预测其二级结构.这样做丢失了待测RNA的类别信息,进而无法利用同类别RNA二级结构的保守性.在实际的生物学研究中,对于关心二级结构的RNA,其类别往往是已知的.本文提出一种新的RNA二级结构预测思路:结合类别信息、根据已知的近似形状细化RNA的二级结构.这种方法尤其适用于长度较短、保守性好的非编码RNA.该方法的一个关键问题是如何将一个序列按照近似的形状进行折叠.为此本文首次提出了茎区的"质心"和"质心距"的概念,并且给出了一个结合了Hopfield网络和类别信息的RNA二级结构预测算法.实验表明本文提出的方法在所测试ncRNA分子上效果好于目前的方法.     

极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法

为以使星敏感器在复杂工况下依旧能获得高精度的星点质心位置,提出一种极值分析下基于位置矩阵的质心定位方法。首先, 提出极值分析下的星点弥散区域粗提取算法, 对去噪后的星图进行星点局部区域限定。接着, 提出基于位置矩阵的线段编码标记法对星点弥散区域进行精提取。最后, 利用星点区域像素信息估计出高斯曲面参数以得到星点精确的质心坐标。仿真结果表明, 星图噪声标准差处于2的水平时, 所提方法可以使星点质心定位精度达到0.070 4 pixel, 且在星图噪声标准差处于12的水平时, 仍具有90.03%的高星点提取成功率。     

基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,提出了基于DV-Hop误差修正的质心定位算法.针对煤矿井下巷道的线型结构,首先提出信标节点以均匀间隔交叉分布的模型,再根据各个信标节点平均每跳的距离误差以及平均每跳的单位距离误差,对离未知节点最近的3个信标节点之间的距离进行2次修正,最后利用3圆交点的质心定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法比目前的定位精度提高1m左右,比较适合煤矿井下这种特定的线型结构.     

医学图像粗匹配的主轴质心法

图像配准是图像分析和处理的基本问题,在医学影像、遥感遥测、计算机视觉等领域有着广泛的应用。根据当前国内外医学图像配准技术的发展现状,发现主轴质心法作为混合配准算法中的粗匹配算法,具有速度快、鲁棒性相对较高,易实现等优点。通过实验,得出主轴质心法对256×256的图像配准速度在0.45 s以内,对512×512的图像配准速度在1.70 s以内,角度误差在3°以内,平移误差在5个像素以内,配准效果良好。     

机载SAR静止场景成像及运动目标检测研究

针对真实飞行条件下飞机运动和定位误差导致多普勒中心频率和多普勒调频斜率误差,从而使图像出现大的变形的特点,提出了真实飞行条件下估计接收数据多普勒中心频率和多普勒调频斜率的新方法。该方法设置飞机速率和脉冲重复频率比为常数,保证方位向接收信号均匀空间取样,使用实时最小二乘拟合算法,增加了和距离相对应的多普勒中心频率曲线估计的精确性。给出了应用该方法的具体步骤,并通过此方法同时实现了实时对地物背景成像以及地面多个运动目标的检测。最后用试验结果验证了该方法的有效性。     

“重心”“形心”考

“重心”和“形心”是两个科学术语。它们的出现比较早,前者出现于1623年的《职方外纪》,后者出现于1627年的《奇器图说》。两个词都来自拉丁语,分别是centrum gravitatis和centro figure(或geometrica centrum)的仿译。“重心”后来还传到了日本。但“形心”一词,在《奇器图说》之后的300多年时间里,一直没有人使用。后来在1935年的一本数学名词汇编中再次出现,但它是《奇器图说》中的那个词的沿用,还是后来另行创造的,现在还不能确定。     

基于LDA+kernel-KNNFLC的语音情感识别方法

结合K近邻、核学习方法、特征线重心法和LDA算法,提出了用于情感识别的LDA+kernel-KNNFLC方法.首先针对先验样本特征造成的计算量庞大问题,采用重心准则学习样本距离,改进了核学习的K近邻方法;然后加入LDA对情感特征向量进行优化,在避免维度冗余的情况下,更好地保证了情感信息识别的稳定性.最后,通过对特征空间再学习,结合LDA的kernel-KNNFLC方法优化了情感特征向量的类间区分度,适合于语音情感识别.对包含120维全局统计特征的语音情感数据库进行仿真实验,对降维方案、情感分类器和维度参数进行了多组对比分析.结果表明,LDA+kernel-KNNFLC方法在同等条件下性能提升效果最显著.     

非圆截面结构抛撒稳定性数值模拟

为分析初始速度、初始偏转角与质心位置对非圆截面结构抛撒稳定性的影响,利用Fluent程序,对结构在抛撒过程中的质心轨迹与旋转角进行了数值研究. 结果表明:质心径向的最终旋转角随初始抛撒速度的增加呈负指数衰减;在不同结构攻角条件下,质心径向和轴向旋转角均随着初始轴向偏转角的增加而减小,且质心径向偏转角降低速率相对较慢;结构攻角的增加在加剧径向偏转量的同时,削减了轴向偏转量;结构初始攻角与径向的偏转对质心轴向旋转影响不明显.     

模糊C均值聚类算法的改进研究

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种比较有代表性的模糊聚类算法,主要是通过迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,使目标函数值达到最小.FCM算法还有很多缺陷和不足,其中最主要的就是选取不同的初始中心,会得到不同的聚类结果,影响到聚类的稳定性和准确率.本文对要聚类的数据集采用数据分区技术进行预处理,根据物质质心的定义及质心运动原理...