基于联合变换相关器的Dempster-Shafer理论计算

提出了用联合变换相关器(JTC)来实现证据理论概率分配函数正交和的光学计算,在理论上对于如何用联合变像相关器实现证据理论分配函数正交和作了详细的讨论,并作了相应的仿真测试,结果显示该方法是可行的。与John Caulfield提出的用声光器件矢量外积实现的正交和计算相比,在该结构中由于采用二进制编码的数值计算,因此其计算精度得到了提高,同时对联合变换相关器输入端二进制编码的数值空间位置的适当调整可以直接得到所需要的证据理论正交和矢量,在处理步骤上得到了简化。     

基于颜色均衡分类网络的细胞识别算法

为解决血细胞涂片染色多样性造成卷积神经网络在细胞形态识别时准确率较低的问题,提出了一种新的细胞形态分类算法。通过最优传输算法预训练颜色均衡网络与图像分类网络,保存网络权重,将二者网络结构级联,使用冻结层方法搭载网络参数并进行精细调节。实验结果表明,传统迁移方法的平均识别准确率为92.05%,而该文提出的颜色均衡分类网络U-RNET的平均识别准确率达到95.5%且图像处理速度更快。     

基于模糊决策的网络簇首选举算法

分级分簇网络是目前最为常见的自组织网络架构,簇首选举是其网络管理的关键技术。研究比较了常用的簇首选举算法,提出了一种基于模糊决策的复合加权簇首选举算法。在对节点诸多评价因素进行分析的基础上,建立了模糊评判模型,详细描述了算法的实现流程,并通过仿真验证了算法的适用性。     

基于自适应GMM杂波估计的改进MHT算法

在传统多假设跟踪(MHT)算法中通常会假设杂波强度先验已知,当观测场景中杂波未知且空变时,该假设将会导致跟踪算法性能急剧下降。针对这一问题,本文提出一种基于自适应高斯混合模型(GMM)在线估计未知杂波的改进MHT算法。首先利用自适应GMM拟合未知杂波空间分布,并自适应地估计出波门内的杂波强度;然后将其应用于MHT处理中,有效改善航迹得分计算和最优假设航迹估计的准确性,进而实现在杂波未知场景中的稳定跟踪。仿真结果表明,在未知杂波观测场景中,所提算法相比传统MHT算法和MHT-GMM算法获得了更好的数据关联准确性和航迹维持性能。     

粗集理论中不相容规则的一种修正算法

粗集理论是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一种处理模糊和不确定性知识的数学工具。针对粗集理论在实际应用中常常出现的条件属性相同而决策属性不一致问题,提出了一种修正不相容规则的算法。即从相对错误分类率概念出发,在力求保持原知识分类能力的前提下,通过比较不相容规则的相对错误分类率大小,从而对不相容规则进行修正的算法。并通过雷达分类实例验证了算法的可行性。     

高频雷达电台干扰抑制的稳健最小二乘方法

为对抗工作环境下的非平稳短波电台干扰,本文基于对偶极化的高频地波超视距雷达接收系统提出了新的稳健最小二乘抗干扰算法,改善高频雷达目标检测的性能.该方法基于凸空间最优化的思想,修正水平极化辅助天线接收数据,设定最大的环境误差范围,保证在最差误差环境下的最优干扰抑制性能.通过转换该凸最优的约束方程为简单的一维搜索,提出了最优加权系数的有效求解方法.实验数据处理结果表明了方法的有效性.     

基于分区选择和Gabor小波的遮挡人脸识别

局部遮挡人脸识别是人脸识别应用中的一个难点问题.由于遮挡部分对人脸识别没有贡献,因此在进行分类时应排除这些部分.为了解决这一问题,提出一种将分区选择和Gabor小波相结合的遮挡人脸识别方法.首先,将图像分为互不相连的子块,根据图像均方根误差来确定人脸图像中的遮挡区域;其次,利用5尺度8方向的Gabor滤波器对未遮挡分区图像提取特征;然后,用余弦相似度作为纹理分类器对提取的特征进行识别分类;最后,将测试图像中未遮挡分区的识别结果进行决策融合,得到最终分类结果、统计识别正确率等评级指标.在包含不同遮挡的数据集中测试算法性能,识别准确率均达到95%以上.     

基于统计决策法的宽带测试诊断系统的研究

非对称用户数字线路的性能受多个因素影响,故障复杂.本文在简要介绍宽带测试方案的基础上,介绍了一种基于统计决策法的方案.用这样的方案改进原有的测试方案,可以使系统具有更优的精度.     

无人机测绘技术在应急测绘中的应用

文章介绍了无人机测绘技术的优势,重点从方案制定、外业测绘、数据处理、辅助决策等方面对应急测绘的方法进行分析,阐述了应急测绘的要求。在应急测绘中运用无人机测绘技术,既能快速准确地获得发生地质灾害或者险情区域的高清影像、点位坐标、高程等数据,为应急抢险做好决策提供可靠依据,又能建立系统的地质灾害点、森林防火区等的基础数据库,为实现实时监测提供技术支持。以无人机应急测绘技术为中心进行论述,讨论其在湖南省A县应急测绘中的应用方法,旨在为应急管理工作提供技术支持。     

基于Vague集的多属性决策新方法——投影法

定义了Vague集理想方案以及决策方案在Vague集理想方案上的投影等概念,提出了一种新的基于Vague集的多属性决策方法--投影法,该方法利用决策方案在Vague集理想方案上的投影进行排序并选出最优方案,为决策系统提供了一个有用的工具.实例分析表明了该方法的有效性和实用性.