高功率激光器自动准直系统图像处理的可信度评估

自动准直系统是将采集的图像进行特定算法处理获取光束的位置信息,驱动电机调整光斑到指定的位置,其中图像质量对光束定位的精确性影响很大,为尽量避免受严重噪音和光束畸变影响的图像进入图像处理流程而产生准直结果的错误判断,保证自动准直系统图像处理结果的精确性,试图提供一种较为简单的判断依据,采用基于Monte-Carlo模拟方法,建立了远场准直过程中三种主要噪音的干扰评估模型,以测量不确定度作为定量判断处理图像与否的特征参数,将该结果做成统计图表作为判断依据。结果表明,在设定合理测量不确定度阈值的情况下,该特征参数能够较好地排除不良图像,从而提高准直结果的可信度。     

多观测样本联合信息加权稀疏表示分类算法

多观测样本分类问题中,同一对象的多观测样本均看作一个整体进行识别,其同等看待各个观测样本。考虑到其每个观测样本包含判别信息量不同,针对如何有效利用其可信度问题,提出基于观测样本联合加权稀疏表示多观测样本分类算法。首先将多多观测样本分解成单样本,分别对各个样本进行稀疏求解得到其各自的稀疏度和残差,进而联合二者确定其相应可信度。然后给各观测样本进行可信度加权,重构出加权多观测样本。最后,再采用整体稀疏表示对其进行分类。在ETH-80物体数据库、CMU-PIE人脸数据库和BANCA数据库上进行大量对比实验,实验结果证明该算法的有效性,提高识别精度的同时使算法的鲁棒性得到保证。      

手写金融汉字识别中的可信度估计

由于实际票据中的手写金融汉字书写得并不规范,而且还会受到票据的背景底纹和印章等因素干扰,所以正确识别率很低.为了达到要求的识别精度,必须拒识大量样本,这样就限制了票据识别系统的自动处理率.本文提出一种基于支持向量机的可信度估计方法,其特点是针对每个文字类别,专门构造用于易混淆字判断与可信度估计的支持向量机.该方法充分利用了支持向量机在少量训练样本情况下对两类判断问题的学习能力,可以准确地估计可信度,从而在拒识较少样本的情况下达到要求的识别精度.     

数控机床可靠性试验数据抽样方法研究

针对数控机床可靠性研究中数据抽样问题进行了研究.在通过对简单随机抽样、分层随机抽样和二阶抽样的实例计算之后,证明二阶抽样在抽样样本量为简单随机抽样的1/2时,其样本方差远小于简单随机抽样的样本方差;在样本量与分层随机抽样相同的情况下,其样本方差也要远小于分层随机抽样方差,提高了抽样数据的可信度和精度,从而肯定了二阶抽样方法对于数控机床可靠性研究中数据抽样问题的适用性,节约了抽样成本.     

计算流体力学中的验证与确认

计算流体力学(CFD)在航空航天等诸多领域的应用越来越广泛.特别是近年来, CFD在实际飞行器的设计中扮演着越来越重要的角色, 许多设计参数直接来源于CFD的计算结果.由此, 飞行器设计师对CFD提供结果的可信度提出了更高的要求.验证(verification)与确认(validation)是评价数值解精度和可信度的主要手段.本文综述了国内外开展CFD验证与确认研究的进展.在引言中论述了开展CFD验证与确认的重要性和必要性, 简述了国内外CFD验证与确认研究的历史和发展现状.第2节中讨论了CFD验证与确认的一些基本概念,以及这些概念定义的形成过程, 并指出了进行CFD验证与确认的基本步骤.第3节和第4节分别讨论了CFD验证与确认的方法, 如CFD验证中的精确解比较方法, 制造解比较方法, 网格收敛性研究;CFD确认中的层次结构, 流动分类法, 确认实验指南.在第5节中我们列举了几个CFD验证与确认的应用实例.最后, 对我国开展CFD验证与确认研究工作提出了若干建议, 包括:(1)开展流动分类法研究,(2)推行软件质量工程方法,(3)开展规范精细的实验, 建立国内的网络数据库.      

考虑可信度和优先级的对偶犹豫模糊多属性决策在绿色审计中的应用研究

针对目前专家和属性对于方案比选的重要性致使企业迫切需要将其定量化分析的问题,以及企业环境行为中公司需要承担环保责任,在绿色采购方面要将环境属性引入供应商比选标准的问题,本文提出了考虑专家可信度和属性优先级的对偶犹豫模糊多属性决策方法,将专家对于该领域的熟悉程度及所选属性的重要程度融入到供应商的绿色评估指标定量化分析与评选中。结合对偶犹豫模糊集的隶属度与非隶属度,给出了对偶犹豫模糊熵值、混合平均算子和混合几何算子的计算模型与该方法模型的具体步骤,通过对某企业绿色审计在内的四种属性进行评估来选择最佳供应商的实例,验证了此模型的可行性和有效性。     

DFFR:无线传感器网络故障恢复的数据填补方法

针对无线传感器网络中,由于节点的非均匀部署导致部分区域缺少足够的节点共同完成故障恢复,以及不可信节点导致的故障恢复结果不正确问题,提出一种新的邻居协作数据填补方法,通过计算节点间的Hausdorff距离,选择参照节点,用节点可信度过滤参照节点中的不可信节点,使用指数平滑预测填补数据,并采取Hausdorff距离来反馈调整计算参数,最终完成填补数据,与现有算法相比,在节点稀疏且包含不可信节点的情况下依然保持优异的故障恢复能力。     

基于说话人分类技术的分级说话人识别研究

识别正确率和抗噪性能固然是说话人识别的研究重点,但识别响应速度也是决定系统实用化的关键所在.本文成功地提出了基于说话人分类技术的分级说话人辨识方法,极大地提高了系统运行速度,随着注册说话人数的增多,较之传统的说话人辨识方法,其优势更加明显.同时在说话人确认中,该方法的使用,进一步提高了确认的正确率,有效地降低了错误接受和错误拒绝率.本文提出的可信度打分方法,也一定程度上改进了系统的性能.实验表明:基于说话人分类技术的说话人辨识方法使系统的运行速度平均提高了3.5倍,对说话人确认等误识率和最小误识率平均下降了53.75%.     

基于目标自动识别技术的热红外伪装效果评价

为了对大量不同伪装目标的伪装效果进行有效的评价,需要对采集的图像进行自动目标识别处理.根据探测器和侦察平台参数,自动识别算法给出疑似目标区域及其可信度.在此基础上,自动检测识别伪装目标变得更加合理有效.疑似目标区域的确定也可以作为评价目标伪装效果的另一个标准.文中主要介绍自动识别算法、典型图像疑似目标区域确定及其对伪装评价的影响等内容.     

基于多属性群决策模型的评教方法

对高校学生网上评教存在的主要问题进行了分析,给出了网上评教的信息处理新方法.首先利用信息熵和正态分布函数对学生可信度函数进行了定义,再根据可信度大小对学生评价的权重进行了分配,最后利用加权算术平均算子对课程班的得分进行集结.数值算例分析了方法的有效性、合理性和可操作性.