基于层次集成学习的高光谱图像分类

为提高高光谱图像（HSI）分类精度,基于集成学习方法提出高光谱图像分类的层次集成学习新框架。采用两种集成学习策略：外部集成及内部集成。在外部集成阶段,构造多种高光谱图像的光谱和空间特征,使外部集成呈高度多样性,有利于提高分类精度;内部集成阶段,针对关联多特征集中的个体,Adaboost算法实现个体分类性能的提高。两组高光谱数据的实验结果表明,与原始的Adaboost和单分类器相比较,该方法在整体精度方面有更好的性能。     

基于Fisher距离的新型脑机接口分类器

提出基于Fisher距离测度的线性分类器符合统计学习理论框架的观点,结合主分量分析和遗传算法提出一种基于结构风险最小化（Structural Risk Minimization,简称SRM）归纳原则的分类器设计方法．通过对比遗传算法和穷举法的运算量,阐明所提出的特征提取方法在采用Fisher线性分类器分类时的优势．最后采用所提出的基于SRM归纳原则的方法对一组人脑慢皮层电位数据进行了分类仿真实验,并将结果与该组数据竞赛优胜者的结果进行了对比,性能得到了明显提高．     

基于Fisher距离的新型脑机接口分类器

提出基于Fisher距离测度的线性分类器符合统计学习理论框架的观点,结合主分量分析和遗传算法提出一种基于结构风险最小化（Structural Risk Minimization,简称SRM）归纳原则的分类器设计方法．通过对比遗传算法和穷举法的运算量,阐明所提出的特征提取方法在采用Fisher线性分类器分类时的优势．最后采用所提出的基于SRM归纳原则的方法对一组人脑慢皮层电位数据进行了分类仿真实验,并将结果与该组数据竞赛优胜者的结果进行了对比,性能得到了明显提高．     

基于结构性字典学习的高光谱遥感图像分类

为提高高光谱遥感图像的分类精度,提出了一种新的结构性稀疏表示及字典学习的高光谱遥感图像分类方法.该方法能同时利用高光谱遥感图像像素间的空间及光谱关系得到表示每个像素的字典,被划分为同一像素组的像素具有通用的稀疏模式;由字典计算图像的稀疏表示系数获得遥感图像的稀疏表示特征;利用线性支持向量机算法实现对高光谱遥感图像的分类.对AVIRIS和ROSIS高光谱遥感图像进行的实验结果表明:提出的方法比普通字典学习分类精度分别提高0.041 1和0.046 6,Kappa系数分别提高0.179 3和0.056 3.      

基于Gabor滤波的多分类器集成人脸表情识别

脸部表情的识别分类是一个非常复杂的问题,采用传统的方法很难取得满意的结果.为此,通过Gabor滤波器对人脸部图像进行滤波,提取滤波后图像的统计信息作为表情识别的特征信息,采用多分类器集成的方法对得到的神经网络输出向量进行线性加权集成得到最终的识别结果.实验结果表明了该方法的正确性.     

车载红外视频图像快速彩色化技术研究

为了实时高效地对车载红外视频图像进行彩色化处理,提出了一种在Lab颜色空间基于调色板的分类彩色化方法.对增强和融合处理后的红外图像采用K均值聚类方法得到聚类中心,再利用Fisher评价函数获得分类界限以对红外视频图像进行图块景物分割,在Lab颜色空间中采用分类彩色化方法对各类别景物赋予适当的色彩.试验结果表明,采用调色板的分类彩色化方法具有更高的效率,得到的图像色彩符合人眼的视觉特性且便于夜间红外图像的彩色化实现.     

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

灰度一梯度共生／环形Gabor滤波纹理分类

解决旋转不变纹理分析问题，提出一种新的旋转不变纹理分类方法：灰度～梯度共生（GGC）／环形Gabor滤波（CGF）联合。将灰度—梯度共生矩阵用于纹理图像的统计分析中。此外，将传统的Gabor滤波器（TGF）改进为环形对称形式，通过CGF信道输出区得旋转不变纹理特征。将两种方法结合起来作为分类纹理依据，提出基于信息增益的特征选择算法。实验结果表明该方法具有较高的分类性能。     

一种考虑分类的石材图像相似性比对算法

在基于颜色的图像相似比较中,传统的处理方法大多采用各子空间的概率作为特征,在此基础上定义图像的距离和相似度.但这些方法可能导致色彩比对失真的情况出现;在同一类的石材中颜色和纹理有很大的差异,甚至会出现两张分属异类的石材图像在单纯从颜色、纹理等特征上进行判断比同类很多石材图像更为"相似".文中引入了先对石材的样本图像进行分类,定义图像与各大类的相似度.在类内定义较为一般性的相似度.综合二者给出图像的整体相似度定义,实验表明该方法具有较好的分类效果和较合理的石材图像相似度.     

基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的人耳识别研究

人耳识别作为一种新兴的生物特征识别技术,具有其自身独特的优势。提出一种基于Gabor变换和灰度梯度共生矩阵的人耳身份识别方法。首先,利用Gabor变换和灰度-梯度共生矩阵融合提取人耳图像的纹理特征,然后采用K-NN分类器对特征进行分类。该方法用USTB人耳图像库做测试。实验结果表明介绍的提取人耳图像的纹理融合特征的方法优于只采用Ga-bor变换提取特征或是只提取灰度梯度共生矩阵的二次统计特征的性能。在明氏距离测度及K=1时,交叉验证识别率达到81.77%。     

带评价系统的曲率相关有向主动轮廓模型

主动轮廓模型广泛应用于很多领域,但这个框架下的模型都有两个关键的难点.针对这一问题,通过对已有方法失败原因的分析,本文提出了一种新颖的外力大小与曲率相关的主动轮廓模型（CDM模型）.任何粗分割方法都能为该模型预测方向提供灵活有效的线索,并且模型外力的大小定义为曲线曲率的相关方程.这使得该模型具有许多与众不同的优点,并能够有效避免自相交现象的发生.在不同的收敛过程和不同的主动轮廓模型中,评价模块的出现能够有效地度量模型结果与真实目标轮廓之间的相似度.实验结果显示,CDM模型在其他模型失败的例子中能够得到正确、鲁棒的结果,并且能够在医学图像中精确地拟合目标轮廓.     

基于最小二乘法的测力环线性回归分析与检验

基于最小二乘法的线性回归分析法是解决测力环线性拟合方程的分析方案。理论分析证实,基于最小二乘法的测力环线性回归分析法建立的回归方程回归直线误差（标准差）最小,是测力环回归分析的最佳方法,可为公路工程试验检测提供较高精度的数据处理途径,其试验数据处理与Excel相结合可大大提高工作效率,并得到直观的曲线拟合界面。     

双轴对称不锈钢受弯构件变形性能的非线性分析

为了研究不锈钢材料的非线性对其受弯构件变形的影响,采用有限元方法对不锈钢受弯构件荷载-挠度关系进行分析,并对其影响因素进行了研究.以主要因素为参数,计算了180根梁的荷载-挠度曲线.以有限元计算结果为基础,基于弯矩-曲率关系,提出了一种计算荷载-挠度关系的方法,并用非线性拟合的方法给出了荷载-挠度公式.结果表明：计算不锈钢受弯构件的变形时需要考虑材料非线性的影响,建议的计算方法与有限元结果较为吻合.     

基于简化差分相干积累的北斗B1频点信号精捕获算法

北斗卫星信号的捕获速度、灵敏度及精度将直接影响接收机的性能指标.本文提出了一种提高北斗导航卫星B1频点信号检测信噪比的精捕获算法,该算法基于简化差分相干积累（SDCI）的短时匹配滤波器（STMF）和快速傅里叶变换（FFT）运算（STMF-FFT）.为了保证在降低FFT运算量和提高信号检测概率的条件下,获得更精确的多普勒频率估计,采用逼近效果较好的切比雪夫线性最小二乘曲线拟合法得到多普勒频移的精确化估计值.理论分析和仿真验证表明：本文提出的SDCI算法比非相干积累算法获得的检测信噪比高约3.2 dB.     

基于GRNN的船舶阻力预测

文章通过介绍广义回归神经网络(GRNN)的原理及其非线性拟合的能力,建立了基于GRNN的船舶阻力预测模型。本文将该模型运用到Taylor系列船舶剩余阻力预测中,得出预测结果。通过与实际阻力比较,得出预测阻力的相对误差在5%之内的百分比为93.98%,最后本文通过预测插值后的数据,得出相对误差在5%以内占85.38%。由此可以看出,GRNN预测船舶阻力有很高的精度和较强的泛化能力,为船舶阻力的预测提供了一种简便的预测方法。     

除趋势交叉波动分析函数的统计特征

除趋势波动分析（DFA）是测量非平稳时间序列相关性的方法之一,对DFA方法适当改进,可推广到在二维时间序列中研究数据之间的交叉相关性.为了得到这种改进方法与DFA方法之间的数量关系,本文分别就两列时间序列具有线性相关性与不具有线性相关性的情况进行讨论,并对它们的交叉相关指数与DFA指数之间的关系进行分析.最后,用改进方法对交通时间序列进行研究,结果表明：交通速度与交通流量数据之间具有较强的交叉相关性.     

边坡变形时序分析的进化-自适应神经模糊推理模型

变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题．自适应模糊神经推理系统（ANFIS）有优越的学习和泛化性能,而遗传算法（GA）是优秀的全局优化工具．采用遗传算法优化ANFIS参数,并编制了相应的计算程序．结合三峡工程永久船闸施工变形监测和新滩滑坡变形监测,建立了边坡变形时序分析的GA-ANFIS智能模型．为了对比该模型的预测精度,采用GA优化支持向量回归（SVR）和BP神经网络的模型参数,编制了GA-SVR及GA-BP程序,对相同的算例进行了变形预测分析．按滚动预测法对三峡永久船闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明,文中提出的GA-ANFIS模型能够获得比GA-SVR和GA-BP模型更高的预测精度,可以应用于边坡工程变形监测预报分析,并为类似工程提供参考．     

基于核Logistic回归的乐器音乐辨识

基于统计学习的音频分类具有理论基础坚实,实现机制简单等特点受到广泛关注并被很多音频分类系统所采用。本文对核Logistic回归算法(KLR)进行了深入分析,提出基于KLR的音频分类器设计方法,应用其解决同类型的乐器音乐分类问题。结合所采集的小提琴中提琴和大提琴的音乐信号样本进行了分类仿真试验,并与传统的Logistic回归(LR)和支持向量机(SVM)进行对比。结果表明,核Logistic回归模型具有较为优越的分类性能和非线性处理能力。     

基于相互积分的应力强度因子数值分析

应力强度因子可反映裂纹尖端弹性应力场的强弱,是解决结构疲劳断裂问题的重要参数。工程上常采用有限元分析软件对各种复杂裂纹体进行数值模拟进而求解断裂问题。有限元分析软件ANSYS提供后处理功能可直接计算各种断裂参数。借助ANASYS计算平台,分别采用传统的位移插值法和基于相互积分的数值方法可求得张开型二维及三维裂纹应力强度因子。将数值分析结果与二维裂纹的解析解和三维裂纹扩展实验的测量结果进行对比分析后发现,基于相互积分理论求得的应力强度因子更为精确,这种优势在三维裂纹数值分析中更为显著。