基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别

为了实现机器人自动焊接过程中快速、精确地提取焊缝特征信息,提出了一种基于小波变换和概率神经网络的焊接接头类型识别方法。先采用小波变换对由激光视觉传感器采集的焊接接头图像进行降噪和增强,对重构后的图像进行二值化,然后提取图像的特征信息,组成图像特征向量,最后构建概率神经网络分类器并进行测试。结合视觉传感器中激光器与摄像机的位置关系,最终识别出4种焊接接头。实验结果表明,所提出的方法特征提取简单,识别率高,并具有较好的实时性。     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

运用反例基于识别的手写数字串分割

采用基于识别的分割方法进行手写数字串分割.在识别的过程中,运用反例样本估计分类器参数,实验数据表明,这种运用反例样本训练的分类器与没有经过反例样本训练的分类器相比,将提高拒识率到19%左右,从而保证了较高的识别率,验证了只有经过反例训练的分类器的输出结果才是可信赖的.     

基于BP网络分类器的交通标志识别

针对中国全部3大类116个交通标志,即禁令标志、指示标志、警告标志,用BP网络实现分类功能.实验中使用了3种测试集,即加高斯噪声、水平扭曲和日本交通标志实景图,对BP网络的分类性能进行了测试.实验结果表明:用BP网络实现交通标志粗分类功能的效果是比较理想的,对交通标志的颜色失真和形状失真均具有较好的容错性和鲁棒性.     

采用二叉树编码的遗传算法实现数据似合

针对采用数值分析方法进行数据似合求解复杂度高、运算最大而精度较低的缺陷，本给出一种基于二叉树编码的遗传算法来进行数据拟合，取得了较好的效果。     

基于Person Ⅶ核函数的支持向量机及其在化学模式分类中的应用

化学模式分类问题通常是非线性的,而且比较复杂,难以用经典统计方法建立分类判别模型。以支持向量机(SVM)构建的分类器具有更好的分类性能。对于非线性分类,SVM通过核函数将其映射到高维特征空间中,然后再进行线性分类。因此,核函数往往是决定SVM非线性分类性能的关键。实际应用时,一般通过选择几种核函数,并对其参数进行优化,然后根据分类器的预测性能来决定,训练过程非常耗时,而且结果难以保证最优。为此,采用一种通用性的核函数,即PersonⅦ核函数(PUKF),它可取代目前常用的几种核函数,可避免SVM非线性分类器训练过程的核函数选择问题。本研究将基于PUKF的SVM分类器应用于两个化学模式分类问题,均取得了较好的结果。对于多类分类,设计了一种子分类器的构造方法,它在分类性能保持较好的情况下,简化了多类分类器结构,大大降低了计算量。     

基于多分类器融合的近红外光谱技术鉴别蜂蜜品种

建立基于多分类器融合的近红外光谱技术判别蜂蜜品种的方法。采用Fisher,SVM,PLS-DA和Ada Boost作为单分类器,分别建立蜂蜜品种的判别模型,通过差异性度量值分别对单个分类器进行筛选,得到差异性最大的3个分类器,将这3个单分类器进行融合,将融合后的多分类器模型用于对蜂蜜品种的判别分析。单个分类器模型对蜂蜜验证集样本正确率最大值为89%,采用加权投票方法对分类器进行融合,得到各个分类器的权值,融合后的模型对蜂蜜的判别正确率提高到96%。该方法鉴别准速度快,确度高,适用于对蜂蜜品种的鉴别。     

基于ABC-NB的慢性病诊断分类研究

在医疗领域,医生做出有效正确的决策非常重要,为了提高医生诊断的准确性,避免诊断结果受到医生的直觉、潜意识和自身知识不全面等因素的干扰而造成误判。提出了将改进的ABC-NB算法应用于慢性病诊断领域,以提高诊断效率,减少误判几率。将基于改进尺度因子的人工蜂群算法应用于慢性病特征的选择,对数据进行降维,剔除冗余、无关的特征,提高收敛速度,增强算法搜索全局最优解的能力。接着将预处理后的数据各特征值进行训练和学习生成贝叶斯分类器,构建预测模型。预测模块将诊断结果显示出来供医护人员参考,辅助进行诊断和决策。实验表明该模型具有很好的柔性和鲁棒性,能够稳定的计算出慢性病的概率,有效的辅助医护人员进行诊断。     

基于激光雷达数据SVM分类的室内环境识别研究

语义地图构建对移动机器人导航与规划具有重要意义，而环境分类是语义地图构建的核心问题。目前所采用的环境分类方法匹配率较低，已成为语义地图构建所面临的主要问题。对此笔者提出了一种基于支持向量机的分类方法，该方法利用激光雷达数据提取环境几何特征，训练SVM分类器对机器人工作空间模式进行识别，并将所提算法用于室内环境的语义分类。实验结果表明，该分类方法具有较高的识别率，可有效地实现语义地图构建。     

具有跳扩散的美式期权二叉树计算格式的收敛速率

American put option with jump-diffusion can be modelled as a vari- ational inequality problem with an integral term.Under the stability condition (σ~2Δt)/(Δx~2)≤1,whereΔx=ln(S_n 1)/(S_n),the convergence rate O((Δx)~(2/3) (Δt)~(1/3))of the explicit finite scheme for this problem is obtained by using penalization technique. The binomial tree scheme of this model,which is equivalent to the explicit scheme, is convergent by the same rate.