用遗传算法实现模糊测度赋值的一种多分类器融合算法

由于模糊理论可以很好的表达和处理不确定性问题,因而得到了广泛的应用,并成为信息融合领域中的有效方法.只要选取合适的模糊测度值,基于模糊积分的多分类器融合方法就可以达到比最优的单分类器更好的分类效果.用遗传算法来计算模糊测度的值时,可以得到解空间中的最优解,从而实现比非优化方法更好的融合效果.模拟实验结果也证实了这一点.     

基于可调Q因子小波变换的识别左右手运动想象脑电模式研究

针对识别左右手运动想象脑电图信号(EEG)模式精度和互信息不高的问题,该文采用基于可调Q因子小波变换(TQWT)算法来处理脑电信号。首先,利用TQWT对脑电图信号进行分解;随后,提取子频带信号的小波系数能量、自回归模型(AR)系数以及分形维数;最后,利用线性判别分析(LDA)对提取的脑电特征进行识别。采用BCI2003和BCI2005竞赛数据对所提出的算法进行验证,4名受试者的最高识别率分别为88.11%, 89.33%, 77.13%和78.80%,最大互信息分别为0.95, 0.96, 0.43和0.45。实验结果表明,所提算法取得了高分类精度及互信息值,验证了其有效性。

     

基于模糊密度分解的遥感图像光谱和纹理 信息的融合

根据遥感图像的纹理特征具有不确定性和各类别的分类精度有较大差异的特点,针对常用的表示分类器置信度的模糊密度,在信息融合过程中,存在削弱低置信度分类器中高精度类别对融合结果起作用的问题,提出了一种对模糊密度进行分解的模糊积分方法,分解后的模糊密度表示分类器中各类别的置信度,从而突出了分类器中类别的分类精度对系统最终决策的重要程度.实验表明采用分解的模糊密度的模糊积分融合分割方法具有较高的精度.     

新型脑电信号放大检测电路的设计

通过对前置放大器等电路结构的精心设计,选用超低噪声的集成运算放大器以及线性光耦合器等新器件,克服了脑电信号采集中常遇到的一些困难,使前置放大器具有较高的共模抑制比,从而能够较好地放大检测出的脑电信号.通过Pspice仿真软件,有助于电路的设计和调试.     

Detrended Fluctuation Analysis of the Human EEG during Listening to Emotional Music

A nonlinear method named detrended fluctuation analysis （DFA） was utilized to investigate the scaling behavior of the human electroencephalogram （EEG） in three emotional music conditions （fear, happiness, sadness） and a rest condition （eyes-closed）. The results showed that the EEG exhibited scaling behavior in two regions with two scaling exponents β1 and β2 which represented the complexity of higher and lower frequency activity besides α band respectively. As the emotional intensity decreased the value of β1 increased and the value of β2 decreased. The change of β1 was weakly correlated with the ＇approach-withdrawal＇ model of emotion and both of fear and sad music made certain differences compared with the eyes-closed rest condition. The study shows that music is a powerful elicitor of emotion and that using nonlinear method can potentially contribute to the investigation of emotion.     

一种基于多级空间视觉词典集体的图像分类方法

针对单一特征时存在提取的信息量不足,对图像内容描述比较片面,提出将传统的SIFT特征与KDES-G特征进行串行融合,生成一个联合向量作为新的特征向量.针对传统的视觉词典构造方法缺乏考虑视觉词汇在空间的分布特点,本文引入图像空间信息,提出了一种空间视觉词典的构造方法,先对图像进行空间金字塔划分,再把空间各子区域内的特征分别聚类,构建属于对应子空间区域的空间视觉词典.在图像表示阶段,图像各子区域内的特征基于其对应的空间视觉词典进行LLC稀疏编码,根据各子区域对图像贡献程度的不同,把编码后各子区域的特征向量赋予不同的权重加权处理,再连接形成最终的图像描述.最后,利用线性SVM进行图像分类,实验结果表明了本文方法的有效性和鲁棒性.     

模糊线性规划饲料配方模型的建立与应用

规划技术在工业生产、交通、化工和航天等领域等得到广泛应用.作者根据动物生长发育规律特点,建立了饲料配方模糊线性规划模型.在原有工作基础上研制了新一代饲料配方优化软件.该软件较国内外其它同类系统增加了模糊线性规划优化手段.与普通线性规划和目标规划技术相比,模糊线性规划可进一步降低饲料配方成本.本文对三种模型应用结果进行了比较和分析.     

基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的灰色关联分析方法来研究模糊多属性决策问题.首先,根据直觉模糊集的几何意义,引入了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示.其次,依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对直觉模糊正、负理想方案的灰色关联度.然后计算备选方案对直觉模糊正理想方案的相对关联度度.最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程.     

基于二维经验模态分解和高斯模糊逻辑的红外与可见光图像融合

针对传统多尺度图像融合方法容易损失可见光图 像细节、弱化红外目标信息和降低图像对比度的 问题,基于二维经验模态分解(BEMD)和高斯模糊逻辑(GFL)的特性,提出了一种红 外与可见光 图像融合的算法。首先,使用BEMD对源图像进行分解,得到图像的本征模(高频成分)和 趋势项(低频 成分);其次,用GFL对趋势项进行恰当的融合,使用基于邻域特征的区域对比度法融合图 像的本征模; 最后,通过BEMD逆变换得到融合图像。实验结果表明,与传统的多尺度融合方法相比,在 主观上视觉上, 本文融合算法能够更有效地保留源可见光图像中的细节信息,并突出红外图像中的目标信息 ,提高融合图 像的质量;在客观评价指标上,本文融合算法的结果在信息熵(IE)、标准差(SD)、平均梯度(AG)、互 信息(MI)和空间频率(SF)5个客观指标上明显优于传统的多尺度融合方法。     

肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的sEMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表明,该方法跌倒平均识别率96.7%,ADL平均识别率99.4%,识别结果优于其它分类方法.     

基于NSCT域图像融合改进算法的SAR图像无监督变化检测

为了降低合成孔径雷达(SAR)遥感图像变化检测总 误差数以及获取更好的变化检测结果,提出了一种基于非下采样轮廓变换(NSCT)域图像融合 改进算法的SAR图像无监督变化检测方法。首先用两时相遥感图像构造得到对数比值 和均值比值两种差异图,并 经过NSCT分解得到各自的高低频系数;然后对两差异图中的低频系数均采用最大梯度平方和 规则进行融合,高频 系数均采用加权规则进行融合,再利用逆NSCT融合得到最终差异图;最后用模糊局部信息C 均值聚类(FLICMC)算法实现对图像变化区 域与非变化区域的分类。通过对真实遥感数据集与模拟遥感数据集的研究表明,本文算法能 够有效抑制斑点噪声对 检测结果的影响,并且不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强 ,可以得到较好的检测 效果。与DWT2-FLICMC、MRF-FCMC算法相比,本文算法具有更高的检测精度和较少的算法 运行时间。