模糊对向传播网络数据融合目标识别方法

重点研究了模糊对向传播网络 (FCPN)模型。针对数据融合和目标识别的特点 ,提出了基于模糊对向传播网络的融合目标识别方法和改进的模糊对向传播网络 (MFCPN)融合结构。利用仿真数据对网络的训练算法和融合结构进行了实验研究。结果表明 ,模糊对向传播网络较误差后向传播网络 (BPN)能够有效地实现融合识别 ;改进的模糊对向传播网络融合结构是可行的。同时还对FCPN和MFCPN应用于前视红外 (FLIR)和可见光摄像机目标跟踪系统进行了应用研究。     

一种新型时间测量探测器──多气隙电阻板室

介绍了具有6层气隙的电阻板室的结构和工作原理.用动量7GeV/c的粒子束测量了该探测器的性能,得到时间分辨为60—70ps,探测效率大于97%.在动量为3GeV/c的正电荷粒子束流测试中,用该探测器获得了p和π的时间谱,实现了很好的粒子分辨.     

非约束纯相位空间匹配滤波器设计研究

根据非约束相关匹配滤波器和纯相位匹配滤波器的概念,分析了非约束纯相位匹配滤波器的特性及其在光学相关识别中的应用,并与其他典型纯相位匹配滤波器进行了比较.模拟和实验结果表明,非约束纯相位匹配滤波器具有畸变容限大、相关峰高、算法简单的特点.用于光学相关识别是一种实用的空间匹配滤波器算法.     

椎弓根钉植入针道上骨组织光谱特性研究

运用光谱技术研究了椎骨组织不同位置的特征识别因子.光谱采集系统由双光纤手钻一体式探头(光纤芯径200μm,中心距离0.5mm)、卤素光源(波长360～2 000nm)、光纤光谱仪(检测波长为200～1 100nm)和计算机组成,可以同时获得生物组织的漫反射光谱和约化散射系数.以猪椎骨为实验对象,测量椎弓根螺钉植入针道上不同骨组织的漫反射光谱和约化散射系数,并对光谱进行特定波长的峰值、面积、斜率分析,获得特性识别因子.研究发现,椎弓根钉植入针道上不同骨组织的光谱表现出不同的变化特性.其中峰值的变化比约化散射系数的变化高1.88倍,面积的变化比约化散射系数的变化高2.05倍.在495～505nm处,骨密质和骨疏质的光谱斜率都为正值;在520～535nm处,骨密质光谱的斜率为正值,而骨疏质光谱的斜率为负值.结果表明,通过光谱特性分析获得的峰值、面积和斜率因子能够有效地区分针道上骨密质与骨疏质的差异.     

多目标跟踪中目标数量准确识别算法

由于场景中存在目标遮挡与重叠的影响,以及检测时产生的分割错误,同一个目标往往被识别为若干运动区域,或者多个目标被识别为同一个运动区域,从而导致目标数量识别错误。为了解决这一问题,提出了一种结合融合与分离操作的理论来分析视频的方法,将多目标跟踪的问题转化成为一个找寻后验极值的问题。采用图论的方法表示观测结果,利用图像序列中目标运动轨迹和外观相似度的信息,将多目标跟踪的问题归结为找寻图中多个最优路径的问题。该方法采用了滑动窗口框架以便统计固定数目帧的信息。实验结果表明该方法能够应对实际中发生的上述现象,达到了准确识别多目标数量的目的。     

基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像,对图像进行校正和预处理,提取每个样本在563.6～911.4nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波段、多波段和全波段下的玉米种子形状特征结合偏最小二乘判别法进行模型分类.结果显示,全波段范围内训练集和测试集的平均正确识别率达到98.31%和93.98%,均优于多波段和单波段的正确识别率.研究表明,该方法能充分利用高光谱图像中可见光和近红外区域的有效特征信息,较准确地鉴别玉米品种,为玉米品种的自动识别领域提供了一种新方法.     

不同病害胁迫下大豆的光谱特征及识别研究

在英国诺丁汉大学Sutton Bonington校区(52.8°N, 1.2°W)实测感染锈病与普通花叶病大豆的单叶光谱数据,利用连续统去除法对原始光谱数据进行处理,筛选对病害及锈病严重度敏感的波段,构建植被指数对感染锈病与普通花叶病及不同严重度锈病的大豆进行识别研究。研究发现普通花叶病胁迫下的大豆光谱反射率在可见光区域均大于健康大豆的,而锈病胁迫的大豆光谱反射率在绿光区随病情严重度增加而减小,在红光区随病情严重增强而增大。根据大豆光谱变化特征设计了一个植被指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀对大豆病害进行识别,通过计算不同病害及不同严重度之间的J-M距离对指数识别病害能力进行检验,结果表明指数R₅₀₀×R₅₅₀/R₆₈₀能够较好的识别出大豆锈病与普通花叶病,且该指数在识别大豆锈病严重度方面也有较强的能力。研究结果对农作物病害遥感监测与防治具有重要的理论价值与实际应用意义。     

水溶性镧系位移试剂对羟基脯氨酸的手性识别

用¹H NMR和¹³ C NMR研究了水溶性镧系位移试剂Sm-pdta对反式-4-羟基脯氨酸的手性识别. 反式-4-羟基脯氨酸与Sm-pdta形成络合物后,其¹H NMR和¹³C NMR图谱的化学位移有所变化,手性碳附近的某些原子所对应的吸收峰裂分为2组信号,分别对应反式-4-羟基脯氨酸的两种对映异构体. 结果显示,对于反式-4-羟基脯胺酸, Sm-pdta是一个既方便又有效的手性位移试剂.     

一种汉语单音节基音提取与声调识别方法

本文给出一种以时域检测获取基音候选,以动态规划提取全局优化的基音轮廓,以多级逼近截取有效调型段的基音检测器,并利用基音特征参数进行声调识别的方法。 本系统可以在不作话者训练条件下,简单、快速、准确地进行基音检测和声调识别。系统对男、女话者各1252个不同单音节的实验结果表明,声调正识率分别为98.9％和99.4％。     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．