闪电通道重构的时间反转和多重信号分类技术

近年来,连续宽带阵列信号处理算法在闪电甚高频(VHF)定位领域取得一系列突破性进展,展现出相对于传统广义互相关闪电定位算法的明显优势,可实现对闪电通道高精度、高分辨反演重建,促进对闪电小尺度精细特征的科学研究。文章梳理了宽带甚高频阵列技术在闪电辐射源定位领域的国内外研究进展和应用情况,详细阐述了宽带甚高频阵列时间反转(TR)和多重信号分类(MUSIC)算法的原理和实现步骤,对比分析了两种算法的定位精度、空间分辨率以及抗干扰能力。针对实际观测应用中面临的问题,对一些可能的研究方向进行了展望,供广大研究人员参考借鉴。     

数据安全治理现状研究与分析

近年来,国内外数据泄露事件频发,大量企业的商业利益、声誉受损。数据安全法律法规相继颁布,监管力度不断升级,企业逐渐意识到数据安全治理的重要性与紧迫性。通过对2021年开展的企业数据安全治理能力评估现状进行整理,总结企业数据安全治理工作在组织建设、人才培养、技术工具等方面的现状与趋势,提供能力提升思路,以供业界参考。     

基于SAR极化特征的SVM道路提取方法研究

SAR图像中道路提取在路网规划建设、灾害监测等领域具有重要的应用价值.传统SAR图像道路提取方法多是基于SAR图像的幅值特性进行提取,缺少对极化特性的解译.此外极化分解方法多应用于水体提取、地物分类、建筑物提取等,较少应用于道路提取.针对现有的道路提取方法数据质量要求高、全极化道路提取研究较少、全极化数据源相干斑噪声影响大的问题,本文首先对全极化数据进行多视处理、滤波去噪预处理,并通过极化分解方法获取20维极化特征散射分量.其次,从散射机理的角度出发,构建鉴别道路信息的最优极化特征矢量.最后,通过SVM分类器得到初步道路提取结果,并通过数学形态法提取道路数据.实验结果表明,该方法达到了98.4%的Acc和65.3%的Iou,具有提取精度高、应用范围广的优点,充分利用高分辨率SAR数据的极化信息,可有效应用于SAR图像的道路提取方法研究中.此外,区分于将光学道路提取的方法直接套用到SAR图像道路提取研究,本文探索了极化特征在SAR图像道路提取中的应用表现,为SAR图像道路提取研究提出新模式新思路.     

增量式块主成分分析的焊缝图像特征提取算法北大核心CSCD

针对焊缝图像特征提取的实时性问题,该文提出一种增量式块主成分分析(incremental block principal component analysis,IBlockPCA)算法,用于焊缝特征主成分的提取。该算法先将焊缝表面图像分割成子图像块并对其进行重构,然后利用提出的IBlockPCA算法对局部块图像进行增量式特征提取,并采用KNN算法对提取的特征主成分进行分类识别;最后在焊缝数据集上进行了算法的性能对比。实验结果表明,该算法在收敛率、分类率及复杂度等方面均优于其他主成分分析(principal component analysis,PCA)算法,其分类识别率为97.5%,其平均处理速度可达50 frame/s,能够满足焊缝表面图像的实时性处理需求。     

基于LRC与多样本扩充的指静脉识别方法北大核心CSCD

针对目前手指静脉识别由于训练样本不足引起图像识别率低的问题,提出基于线性回归分类(linear regression classification,LRC)与多样本扩充的指静脉识别方法。首先,利用矩阵变换生成原始图像的镜像,训练原始图像与镜像,增加指静脉图像中包含的有用信息;然后,基于LRC对测试和训练样本进行分类;最后,通过计算偏差得到最终分类结果,求出识别率。此外,设计了一种指静脉采集装置收集得到自建指静脉数据库。实验结果表明:所提算法在自建指静脉数据库、山东大学指静脉数据库、马来西亚理工大学指静脉数据库上的识别率分别达到98.93%、98.89%、99.67%,最低等误率为2.3888%。实验结果与其他传统和流行算法相比具有明显优势,拥有良好的实际应用价值。     

图像分类问题的几种深度学习策略

针对图像分类学习不够深入的问题,提出图像分类问题的几种深度学习策略研究。通过分析当前主流的主动深度学习图像、多标签图像和多尺度网络图像三种深度学习方法的工作原理和存在的优势与不足,探讨图像分类问题的优化学习策略。随后采用图像分类问题的几种深度学习策略实验的方式加以对比,实验结果表明,参数共享的深度学习图像分类方法不仅提高了预测速度,而且还能确保模型的准确性。     

基于二维随机投影特征典型相关分析融合的SAR ATR方法

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）自动目标识别（Automatic target recognition,ATR）是现代战场情报侦察、精确打击的重要支撑技术。为提升SAR ATR整体性能,提出基于二维投影特征多重集典型相关分析（Multiset canonical correlations analysis,MCCA）的方法。首先,采用若干二维随机投影矩阵对SAR图像进行特征提取,获得多层次特征描述。考虑到这些结果之间的相关性和可能存在的冗余及干扰,进一步通过MCCA对它们进行融合处理,获取单一特征矢量。基于稀疏表示分类器（Sparse representation-based classification,SRC）对融合特征矢量进行处理,判决目标类别。实验基于MSTAR数据集开展,对方法性能进行检验确认,结果能够验证其有效性。     

第三方物流企业客户分类管理策略

全球经济一体化发展给企业带来了机遇和挑战。 客户是企业最终产生利润的源泉,由此带来的客户争夺异 常激烈。在全球供应链发展的前提下,第三方物流企业为了提供精准化客户服务,必须要进行客户分类管理。基于当前供 应链环境下第三方物流企业客户管理的新特点,第三方物流企业和客户形成了四种关系以及对应的管理策略。