国内人群的驾驶风格分类及识别方法研究

为了进一步提高汽车燃油经济性、驾驶性、安全性、汽车可靠性,针对国内人群驾驶风格分类不合理及识别精度不高的问题,提出一种驾驶风格分类及识别客观化的方案:首先综合考虑驾驶风格影响因素,设计驾驶风格道路试验并建立驾驶风格数据库;其次制定驾驶风格评价指标并借助PCA算法实现评价指标的降维;接着选取k-means、模糊均值、层次聚类3种客观分类方法对数据库样本进行分类,借助主观评价及Silhouette函数挑选最佳的客观分类结果;最后基于神经网络建立驾驶风格识别模型并选择5组测试样本对其进行验证。5组样本的识别率为100%,说明该模型具有较高的识别精度。     

基于多传感融合的目标跟踪方法研究

针对单一传感器对前方车辆识别准确率低的问题,基于多传感器融合模型建立了1种目标车辆识别方法。首先开展摄像头与毫米波雷达的联合标定,实现多传感器在时空上的融合;然后引入全局最近邻算法对雷达和摄像头各自采集的目标序列与跟踪目标进行数据匹配,确定跟踪目标的2组局部估计;最后通过D-S证据理论对2组目标序列进行优化组合,获取车辆行驶状态的最优结果,从而实现对目标的识别。通过Matlab/Simulink联合搭建试验平台对所研究的融合模型进行算法验证。试验结果表明:该融合算法在不同天气条件下对目标的平均检测率为88.3%,可实现对目标车辆的准确识别与跟踪。     

基于S-WLLE算法和SVR的植物叶片图像识别方法

针对加权局部线性嵌入（Weighted Locally Linear Embedding,WLLE）算法不能充分挖掘样本类别信息以及传统流形学习算法中利用已有训练样本流形邻域关系近似得到测试样本低维嵌入的低精确性,提出了基于监督加权局部线性嵌入（Supervised Weighted Locally Linear Embedding,S-WLLE）算法和支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）的植物叶片图像识别方法。首先利用叶片样本监督距离代替WLLE算法中的欧式距离,对训练样本进行降维;然后学习训练样本已有数据得到SVR模型,预测测试样本的低维嵌入;最后利用最近邻分类器分别实现正负类样本以及负负类样本之间的识别。实验表明,该算法不仅提高了正负类叶片的识别精度,而且能够有效实现负负类叶片的识别。     

解决扩充现实中的遮挡问题(英文)

提出了一种新的解决扩充现实中遮挡问题的方法。该算法的核心是在每一帧图像中追踪至少四个基准点,构成仿射基,进而对虚拟物体与真实物体之间的遮挡轮廓进行重建和重投影,且在前两帧图像中交互指定这些阻挡轮廓相对于虚拟物体的前后位置,从而解决了扩充现实的阻挡问题。两个典型实例表明,此算法是可行的。     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

基于遗传算法的复杂平面曲线轮廓度误差评定

针对不规则曲线轮廓度误差评定中存在的问题,提出了一种基于非均匀有理B样条(NURBS)插值与遗传算法相结合的复杂曲线轮廓度评定方法,对离散数据点表示的理论轮廓进行3次NURBS插值反算控制点,建立了理论轮廓曲线的数学模型;采用实数编码的遗传算法求解测量点与理论轮廓曲线位置偏差,消除了由于位置偏差引起的轮廓度评定的不精确问题;阐述了测量点到理论轮廓最短距离的求解算法和步骤。实验结果表明该方法能够快速获得较好的误差评定结果。     

基于特征表征的单幅图像超分辨方法（英文）

基于稀疏表示的图像超分辨是近年信号处理中的研究热点,快速准确地找到图像的稀疏表示系数是该方法的关键。该文提出了一种基于特征表征的算法来求解图像块的稀疏表示系数。受压缩感知理论启发,使用联合训练的字典来进行图像超分辨。特征表征算法在每一次迭代中,通过确定稀疏系数的符号,将求解的非凸问题变为凸问题,有效提高所得稀疏系数的准确性和超分辨算法速度。仿真结果显示,与插值法和经典的稀疏表示法比较,特征表征法可以得到更好的主观视觉评价和客观量化评价。     

基于稀疏分解的高分辨雷达信号特征提取

从含噪的目标波形中提取稳健的目标特征,是准确识别目标的关键.通过稀疏分解将高分辨雷达回波信号展开于一个超完备Gabor时频字典上,从具有局部化时频结构的信号中提取相关特征量,并采用改进的混合粒子群算法降低匹配追踪过大计算量的问题.实验表明,使用少数原子就可以表示原信号的主要特征信息,可作为目标识别的依据.     

代价敏感的GEP分类算法实现

在数据挖掘领域中,通常以分类精度作为分类算法效果的评估标准。这一标准是建立在假设任意一实例被误分类为任意类时都具备同样代价的基础上的。当此假设不成立时,直接使用传统分类方法就无法取得良好的分类和预测效果。针对这一问题,通过改进编解码方法以及在适应度函数中集成样本的不同误分类代价,提出了一种基于基因表达式程序设计的代价敏感分类算法(CSC-GEP),并在三个UCI数据集上对该算法进行了测试,实验结果表明CSC-GEP是一种有效的代价敏感分类算法。     

基于 ACO-LS-SVM 的漏磁信号二维轮廓重构

漏磁检测技术被广泛应用于铁磁材料的无损评估中, 由漏磁信号描述缺陷的几何特征一直是漏磁检测的难点。为此提出应用 LS-SVM 对缺陷轮廓进行重构的新方法, 利用蚁群算法优化 LS-SVM 及核函数的参数, 并采用剪枝算法改善 LS-SVM 的稀疏性。支持向量机输入采用漏磁信号 Bx、By分量的特征融合信号, 输出是缺陷轮廓数据,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。实现了人工裂纹缺陷二维轮廓的重构, 并与 BP 神经网络、GA-LS-SVM 和 PSO-LS-SVM 等 3 种方法重构效果进行了比较。结果表明： 该方法速度快、 精度高, 并有很好的泛化能力, 为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

智能软件的对象模型与感知

文章提出对象感知系统的设计原则以及一种建立在模糊集上的多元对象模型 ,定义了感知空间、感知中心等概念 ,构造了一种基于信息熵的感知算法 ,所提出的模型和算法经理论论证能够满足感知系统的基本设计原则。     

基于粒度计算的分类属性数据离群点检测算法

针对基于距离的离群检测算法无法有效应用于分类属性数据集,本文提出一种基于粒度计算理论的对象离群程度计算公式。基于该公式所计算的对象的离群因子值,对所有对象进行排序,将排序后的前k个对象声明为离群点。为了使用相对简单的方法从分类属性数据集中查找离群点,文中构造了一个算法ODAGr C(Outlier detection algorithm based on granular computing)。理论分析和应用实例证明了ODAGr C算法的有效性和可行性。     

基于环境传感器和穿戴式传感器的行为异常检测

针对独居老人频繁出现行为异常的情况,提出了基于热释电红外传感器和穿戴式传感器的老人行为异常检测系 统。设计了行为异常检测的硬件环境,介绍了红外传感器和穿戴式传感器的工作原理,提出了依据重力加速度所在轴向 检测老人躺下位置是否发生异常的方法,并融合了红外传感器和穿戴式传感器的信息对躺下位置异常进行检测。在1 居室的家庭环境中对位置异常检测的方法进行验证,通过实验的方法验证了算法的可行性,并确定了检测躺下状态的阈 值。系统能有效实现对独居老人是否发生躺下位置异常进行检测。     

基于形态学的微目标的图像分割

提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘。仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来。     

无线传感器网络下的并行粒子滤波目标跟踪算法

针对无线传感器网络环境下目标跟踪问题,提出一种基于分布式并行粒子滤波的目标跟踪方法。在建立了网络动态分簇模型和目标运动模型的基础上,将并行粒子滤波算法应用于动态目标进行跟踪。算法通过多个感知节点并行的运行局部粒子滤波器,得到每个节点对目标状态的估计,动态成簇的簇头节点对簇内每个节点的信息进行融合,形成动态目标的状态估计,提高了目标跟踪的精度。同时通过动态簇头之间的目标状态信息的交换,实现了运动目标的动态连续跟踪。仿真结果表明,算法实现了运动目标协作跟踪,与集中式结构目标跟踪相比,跟踪精度提高了30%。     

构建自动生产线图形信息系统

从AutoCAD矢量方式的静态网络图形出发，对自动生产线网络图形中的物流源、物流线路以及物流控制设备等进行识别、处理和转换，自动生成生产线图形信息系统的图形拓扑关系数据库，再与生产线实时信息进行合成，构建自动生产线图形信息系统，实践证明，这种自动生成方法，突破了人工描述拓扑关系的复杂困难的瓶颈，效率更高、速度更快，为自动化生产线信息系统的广泛实用化奠定了基础。     

多传感器信息最优融合

多传感器信息融合是指将经过集成处理的多传感器数据进行合成，形成对外部环境某一特征的一种表达方式的过程。利用置信区间估计的概念，检验了传感器测量值偏差；描述了传感器间的支持关系，确定了传感器数据的取舍；提出了一种最优融合方法，并且证明是有效的。     

张九龄诗中物象计量分析

抽取张九龄的诗歌为样本,通过数学计量的方法,统计张九龄诗歌中各种物象出现的频率,然后分析这些统计结果,就会得出实证而且令人信服的结论。计量分析表明,张九龄的诗歌创作心态是乐观而开朗、积极而向上的;创作内容既有山水精神,也有人文情怀;创作主旨是符合儒家中和思想的;创作风格是雅正而清澹的,但不乏深婉之情韵。总之,张九龄的诗歌达到了一种"会通"的状态,即物与象是统一的,物象与意象是统一的,意象与世间万象又是统一的。     

物的意义生成及其社会文化关联：基于人类学的视角

人与物的关系立于两者相互指认与指称的认识基点上。在具体的文化认知和价值观的塑造下，物作为一种社会生物存在于不同的文化体系之中，成为一个文化之物，一个饱含并充盈着特定精神情感的生命体。物的多样性存在形态使得人类共同体以及共同体之间的社会关系得到具体彰显。一个意义丰富的物，因特定的社会情境和目的性而具有多重面向，使用及形态的异质性使物承载着更多的文化信息，展现出特定的社会文化关联。只有通过对物进行共时和历时维度的考察，才能尽可能地理解一个物所展现的全部意义以及与人、社会结构之间的密切关系。     

论宋代咏物词的两大创作范式

文章把宋代咏物词分为两大创作范式。第一种范式重在摹写物态,具体写法又有状物与体物二种。状物者力求穷形尽相,即“尽物之态”;体物者力求潜心于物,以“穷物之情”。第二种范式重在即物言情,具体也可分为两种,一种是托物言志,即借物之特征以寄寓某种人格精神;另一种为因物寄情,即借客观事物作为引发情感的触媒。