基于DIGNET网络的数据融合方法

针对数据融合和目标识别的特点,提出了基于DIGNET自组织聚类人工神经网络的数据融合方法。考虑到多传感器系统测量多个参量的特点,用并行的子网络结构代替中间隐层,实现了基于决策层的信息融合目标识别。利用仿真数据对基于DIGNET的数据融合方法进行了实验研究。实验结果表明,该方法具有数据正确分类率高和抗噪能力强等优点,有效地实现了融合识别。将该方法应用于前视红外和可见光双传感器目标跟踪系统的数据融合识别是可行的。     

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%。     

1,3-双(1-苯基-1H-四唑-5-巯基)-乙酰苯腙钳形受体对卤素阴离子的识别机理

采用密度泛函B3LYP(Becke, three-parameter, Lee-Yang-Parr)和HF(Hatree-Fock)方法, 从理论上探讨了1,3-双(1-苯基-1H-四唑-5-巯基)-乙酰苯腙(DAPHZ)钳形受体对卤素阴离子的识别机理,结果发现DAPHZ受体以其钳形结构中的-N-H基团与卤素阴离子间形成双侧红移氢键进行识别. 经BSSE校正后DAPHZ•••F-, DAPHZ•••Cl-和DAPHZ•••Br-体系的分子识别相互作用能ΔECP分别为-327.5,-163.5和-148.3 kJmol-1, 说明钳形DAPHZ受体对F-具有最好的识别能力. 此外, 采用自然键轨道(NBO)计算, 相关H原子化学位移计算及分子中原子(AIM)等理论分析了识别体系中红移氢键的电子结构和性质, 结果表明APHZ受体对卤素阴离子的识别能力的相对顺序为DAPHZ•••F- >> DAPHZ•••Cl- ≈ DAPHZ•••Br-.     

激光诱导击穿光谱的自组织特征映射结合相关判别对天然地质样品分类方法研究

激光诱导击穿光谱技术具有微损、原位、快速分析的特点,在样品分类识别、成分分析等领域有广阔的应用前景。为探索该技术在天然地质样品识别应用的可行性,提出了一种自组织特征映射神经网络结合相关判别对天然地质样品LIBS光谱分类识别的方法。为减小全谱中背景噪声等不相关数据干扰、降低计算量,在元素谱线归属的基础上进行了特征谱线提取,实现了高维光谱数据的降维。以特征谱数据为输入建立网络训练模型,得到具有输入样本特征的权向量,通过权向量与待测样本进行相关分析可以实现样品分类。对16种天然地质样品的分类算法实验证明,在全谱、主成分降维和特征谱段三种数据处理方法中,特征谱的降维和提取LIBS数据主特征效果最优。改进的SOM网络结合相关判别算法比支持向量机方法和直接应用SOM网络方法的分类准确度更高,初步证实了该方法的有效性。     

最优折衷三元相位振幅滤波器设计

 为了使在空间光调制器上易于实现的三元相位振幅滤波器在畸变容限、噪声抑制能力和相关峰尖锐度这3个指标上均能取得较好的性能,在最优折衷最大相关高度滤波器的基础上提出了最优折衷三元相位振幅滤波器,并研究了其设计方法。它只需最大化单个准则就能确定最优的临界线角度和支撑区域,简化了优化设计过程。实验结果表明：与二元纯相位滤波器相比,这种滤波器对于在30°的旋转畸变范围内并存在复杂背景的目标能给出更尖锐的相关峰。这将提高相关峰探测的准确性。     

Learning to short-time Fourier transform in spectrum sensing

The future wireless communication will come up with a strict requirement on high spectral efficiency, developing novel algorithms for spectrum sensing with deep sensing capability will be more challenging. However, traditional expert feature-based spectrum sensing algorithms are lack of sufficient capability of self-learning and adaptability to unknown environments and complex cognitive tasks. To address this problem, we propose to build up a deep learning network to learn short time-frequency transformation (STFT), a basic entity of traditional spectrum sensing algorithms. Spectrum sensing based on the learning to STFT network is supposed to automatically extract features for communication signals and makes decisions for complex cognitive tasks meanwhile. The feasibility and performances of the designed learning network are verified by classifying signal modulation types in deep spectrum sensing applications.     

N-芳基-N＇-（4-乙氧基苯甲酰基）硫脲衍生物阴离子识别性能的光谱研究

利用紫外-可见吸收光谱及^1H NMR考察了两种N-芳基-N＇-（4-乙氧基苯甲酰基）硫脲作为受体分子与F^-，Cl^-，Br^-，I^-，CH3COO^-，H2PO4^-，HSO4^-，NO3^-等阴离子的作用。结果表明，客体阴离子F^-，CH3COO^-，H2PO4^-可以与该类受体分子形成氢键配合物，溶液颜色由无色转变为黄色，而加入其他阴离子则无变化。测定了主客体配合物的稳定常数和化学配位比，对苯环上不同取代基的受体分子与不同阴离子客体的识别作用以及同一受体对不同阴离子的识别作用进行了比较，其识别性能呈现规律性变化，提出了可能的配合物的结合模式。     

云计算环境下人脸表情智能识别改进技术研究

随着人脸识别技术的开发,对于如何提高人脸表情智能识别改进技术的研究也越来越多;如何提高人脸识别的准确度和完整度是当前发展的主要需要,而计算机云计算功能在人脸识别中的应用在一定程度上解决了此问题;通过改进细菌觅食算法,再将其应用到主要成分分析算法对图像基本特征进行提取分析;通过以上的算法输入计算机网络云储存当中,实现云计算技术在人脸识别中的应用;文章将通过对于算法部署函数的办法进行图片解析工作,并且利用智能人脸识别软件对图像进行抽丝、分类、匹配等工作进行功能状态进行测试;实验结果表明利用云计算技术通过连接网络云计算系统可以对目前的人脸识别以及分类做到更高的准确性和适应性。     

图像的微分处理与相关识别

介绍了小波图像微分原理,并对图像的微分处理与相关识别进行了实验分析和研究。实验结果表明,对图像进行小波微分预处理后,可以有效地减少图像中的低频成份,这就使图像相关运算更多地比较了图像的细节变化,增加了相关图像的信息量,可以有效地提高图像的识别能力。     

基于光学相关的红外目标检测

光学图像处理技术能以复振幅、并行、高速度和巨量互连来处理信号。利用光学方法的半色调网屏技术实现了红外图像的假彩色编码,提高了红外图像的可识别性;利用光学相关识别技术构造了一种基于4f系统的光学图像实时相关识别系统,以实现对红外图像的实时处理和识别。