基于SPN-PF模型的行人跟踪算法改进

结合粒子滤波和神经网络方法提出了一种新的自适应的行人跟踪改进算法.根据行人跟踪经常出现的遮挡,失跟,误跟等问题,提出了一个SPN-PF模型,通过Sigma-Pi网络将行人的多个特征联系在一起,经过学习和计算,进一步讲结果运用到粒子滤波方法中,从而达到可靠准确的跟踪行人目标的目的.实验结果表示该文提出的方法能够更准确的对行人进行跟踪.     

支持向量机改进算法在船舶桨叶数分类中的应用

利用船舶目标辐射噪声DEMON谱特征,采用支持向量机改进算法,实现了对船舶螺旋桨桨叶数的分类识别应用研究。针对支持向量机算法对噪声比较敏感和求解最优分类面时约束较多不利于支持向量机最优分类面寻优的问题,在保持支持向量稀疏特性和应用径向基核函数的条件下,对支持向量机算法在松弛变量和决策函数2方面进行改进,构造齐次决策二阶损失函数径向基支持向量机改进算法,进行理论分析、数据仿真实验,并应用于利用船舶目标辐射噪声DEMON谱进行船舶螺旋桨桨叶数的分类识别实验。结果表明,该改进算法实现了支持向量机在二次规划中的最小约束条件下最优分类面求解,具有模型参数寻优空间广阔、总体分类性能优的特点,其分类性能优于原支持向量机算法,适用于利用船舶目标辐射噪声DENOM进行船舶螺旋桨桨叶数分类应用。     

基于交叉组合重采样的拥挤识别方法

针对拥挤数据分布不平衡问题,提出了一种新的重采样方法———交叉组合重采样法。该方法是将随机向下采样法与 smote法相结合,对原始数据进行交叉采样,以减少采样法对原始数据的非均匀性破坏。通过仿真,得到比例为1∶10.1的非拥挤数据和拥挤数据原始样本。根据实际情况,通过交叉采样法,分别得到类比例为1∶5,1∶3以及1∶1的数据集,并对3种情况下的分类结果进行对比分析。选择朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络分类器及神经网络分类器,在不同比例数据集下,针对交叉组合重采样法和一般组合重采样法进行对比实验。实验结果证明：交叉组合重采样法能够更好地解决拥挤数据不平衡给分类器带来的问题。     

机车司机驾驶状态监测方案的研究

通过判断手势的规范性与标准性,对机车司机的驾驶状态进行监测.首先对机车司机驾驶过程的视频文件进行一定的预处理,通过混合高斯模型、帧间差分法及背景减除法,得到不包含背景噪声的规定手势图像;然后,通过肤色模型的转换对手势的图像进行准确提取;再通过腐蚀与扩张等方法对其进行修正,从而得到清晰准确的二值图像;最后采用形状上下文算法、HOG特征和AdaBoost分类器等对手势的二值图像进行目标的识别与综合的判定,进而判断出机车司机的驾驶状态,对其进行监测.实验数据表明,视频文件经上述的运算预处理,可以较为准确地对机车驾驶的视频文件进行驾驶状态的监测.     

自适应小波网络在船舶噪声识别中的应用

本文基于自适应小波网络理论,构造了一个应用于船舶辐射噪声识别的自适应小波网络分类器。仿真结果表明,该方法具有良好的目标识别性能,且收敛速度快,是一种有效的目标识别方法,从而为研究自适应小波网络理论在声呐信号目标识别领域中的应用有着极其重要的实际意义。     

平面环岛进环交通事故分析方法研究

现代环岛以其延误少、节能环保以及安全性高等优点,被广泛地应用于国内外道路交叉节点处：通过研究无信号平面环岛进环交通事故,对其成因进行进一步划分,并使用朴素贝叶斯模型分析可能引发交通事故的原因,找出其中主要的因素．在此基础上进行贝叶斯决策,对有针对性地减少环岛出现的交通事故很有意义。     

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．     

船用物联网中的网络入侵行为分析检测

针对当前船用物联网入侵行为分析检测过程中存在的特征选择难题,提出一种特征优化和选择的船用物联网入侵行为分析检测方法。首先对船用物联网入侵行为分析检测原理进行分析,建立船用物联网入侵行为分析检测的特征优化和选择数学模型,然后以船用物联网入侵行为分析检测率为目标,采用量子粒子群优化算法对最优特征子集进行搜索,最后建立船用物联网入侵行为分析检测的分类器,并实现了船用物联网入侵行为分析检测模拟测试实验。测试实验结果表明,本文方法通过特征优化和选择后,获得了较高正确率的船用物联网入侵行为分析检测结果,不仅使得船用物联网入侵行为分析检测的错误概率降低,而且检测实时性要优于当前其它模型,是一种效率好、正确率高的船用物联网入侵行为检测方法。     

基于支持向量机的液压调节器多类故障辨识

针对目前故障诊断中故障数据样本获取及特征提取困难的问题,分析了液压调节器的4种典型故障,建立了基于支持向量机的多类故障分类器,并直接将少量的时间序列信号作为分类器的输入。实验结果表明,在小样本情况下,不必对信号预处理以提取特征,该分类器便可实现液压调节器的多类故障分类,证明该方法是有效、可行的。     

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.