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多核融合框架下的雷达辐射源个体识别 被引量:15
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作者 史亚 姬红兵 +1 位作者 朱明哲 王磊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2484-2490,共7页
该文利用机器学习中多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法的多源信息融合功能,提出一种基于核层面信息融合的雷达辐射源个体识别框架。对雷达辐射源信号所提取的不同特征表示,分别构建相应的核函数或核矩阵,然后通过一定的准则... 该文利用机器学习中多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法的多源信息融合功能,提出一种基于核层面信息融合的雷达辐射源个体识别框架。对雷达辐射源信号所提取的不同特征表示,分别构建相应的核函数或核矩阵,然后通过一定的准则计算它们的组合系数,并同时或独立获得支持向量机的分类超平面,最终实现对辐射源信号的分类。特别地,该方法能够实现辐射源信号模糊函数多个"近零"切片特征的有效融合,得到比代表性切片更优的识别性能。在3组实测雷达辐射源数据上的实验表明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 雷达辐射源个体识别:信息融合 多核学习 支持向量机 模糊函数
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饮用水管网生物膜中弧菌数量影响因素研究
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作者 史亚 施晓峰 +2 位作者 张永静 柳景青 程东庆 《浙江大学学报(农业与生命科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期665-670,共6页
研究饮用水管网中管材、管龄、管径等因素对生物膜弧菌数量的影响。采集中国东部某市管网生物膜样本12份,用硫代硫酸盐-柠檬酸盐-胆盐-蔗糖琼脂培养基分离培养弧菌,并用弧菌科细菌生化鉴定系统鉴定并计数。结果表明,弧菌检出率为50%(6/... 研究饮用水管网中管材、管龄、管径等因素对生物膜弧菌数量的影响。采集中国东部某市管网生物膜样本12份,用硫代硫酸盐-柠檬酸盐-胆盐-蔗糖琼脂培养基分离培养弧菌,并用弧菌科细菌生化鉴定系统鉴定并计数。结果表明,弧菌检出率为50%(6/12)。在管龄相近的不同管材管壁生物膜中,弧菌数量为球墨铸铁管(212±39.40CFU/cm^2)>镀锌钢管(4.85±1.03CFU/cm^2)>不锈钢复合管(0.66±0.21CFU/cm^2),并且球墨铸铁管中的弧菌数量与其他管材间差异有统计学意义(P<0.05),而在塑料管中未检出弧菌;而不同管龄的球墨铸铁管以及镀锌钢管生物膜中弧菌数量变化不明显;在不同管径(公称直径为200、150和300mm)的球墨铸铁管生物膜中,弧菌数量分别为2.65×10~3±204、212±39.40和44.20±6.88CFU/cm^2。综上表明,管材对生物膜弧菌数量有较大的影响,其中,以球墨铸铁管中的弧菌数量最多;因此,饮用水管段的铺设应考虑铸铁管的潜在弧菌风险。 展开更多
关键词 饮用水管网 弧菌 管材 管龄 管径
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基于模糊函数特征优化的雷达辐射源个体识别 被引量:15
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作者 王磊 姬红兵 史亚 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期74-79,共6页
对雷达辐射源信号进行模糊函数建模是一种有效的特征提取途径.通过对无意调制的雷达辐射源信号的模糊函数分析,提出了基于模糊函数子空间特征优化的个体识别方法.首先抽取模糊函数的"近零"频偏切片作为辐射源信号的主要特征,... 对雷达辐射源信号进行模糊函数建模是一种有效的特征提取途径.通过对无意调制的雷达辐射源信号的模糊函数分析,提出了基于模糊函数子空间特征优化的个体识别方法.首先抽取模糊函数的"近零"频偏切片作为辐射源信号的主要特征,继而设计了切片串联策略构建了互补的特征子集对,从而分别利用典型相关分析和鉴别典型相关分析实现了切片特征的融合.理论分析和对实测数据的实验结果表明,所提算法不仅克服了现有的全平面核点排序法的计算问题,而且有效地融合了模糊函数各近零切片上的互补信息,在显著提高辐射源个体识别性能的同时,进一步消除了模糊函数特征的冗余性. 展开更多
关键词 雷达辐射源识别 模糊函数 典型相关分析 鉴别典型相关分析 特征融合
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基于多集典型相关分析的雷达辐射源指纹识别 被引量:13
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作者 王磊 史亚 姬红兵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期164-171,共8页
为了提升雷达辐射源指纹识别系统的性能,提出了一种基于多集典型相关分析的辐射源指纹识别新策略.首先抽取辐射源信号的模糊函数多普勒切片作为初始特征,继而利用多集典型相关分析实现了表征能力不同的各切片间的特征融合与冗余消除,而... 为了提升雷达辐射源指纹识别系统的性能,提出了一种基于多集典型相关分析的辐射源指纹识别新策略.首先抽取辐射源信号的模糊函数多普勒切片作为初始特征,继而利用多集典型相关分析实现了表征能力不同的各切片间的特征融合与冗余消除,而进一步推广得到的多集判别典型相关分析在保持较低典型向量阶数的同时还可获得更优的识别性能.由于采用多集策略进行切片特征的直接融合,模糊函数加多集典型相关分析法不仅避免了代表性切片法中切片寻优的不确定性,而且克服了传统典型相关分析只适用于两集特征的局限性.实测雷达辐射源数据上的实验表明所提方法有效地优化了雷达指纹特征. 展开更多
关键词 辐射源指纹识别 模糊函数 多集典型相关分析 多集判别典型相关分析 特征融合
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临床分离耐药阴沟肠杆菌超广谱β-内酰胺酶基因的检测与分型 被引量:6
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作者 王丽倩 王银环 +2 位作者 史亚 施晓峰 程东庆 《浙江临床医学》 2014年第8期1303-1304,共2页
阴沟肠杆菌已成为医院感染的重要条件致病菌,且有较高的耐药性。由于头孢菌素、碳青霉烯类在临床上的广泛使用,阴沟肠杆菌耐药机制不断发展,其中的细菌产β内酰胺酶(ESBLs)是其耐药的重要机制[1]。目前,ESBLs种类已超过200多种... 阴沟肠杆菌已成为医院感染的重要条件致病菌,且有较高的耐药性。由于头孢菌素、碳青霉烯类在临床上的广泛使用,阴沟肠杆菌耐药机制不断发展,其中的细菌产β内酰胺酶(ESBLs)是其耐药的重要机制[1]。目前,ESBLs种类已超过200多种,其中TEM、CTX-M、SHV、KPC型临床上较常见。作者前期的研究,对耐药阴沟肠杆菌,所产ESBLs 进行了检测和分型,22.73%的菌株单产AmpC酶、19.32%菌株单产ESBLs[2]。本文对ESBLs基因进行分型,旨在为进一步研究耐药基因的调控奠定基础。 展开更多
关键词 阴沟肠杆菌 Β-内酰胺酶基因 临床分离 耐药性 分型 检测 超广谱 ESBLS
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雷达辐射源个体识别综述 被引量:15
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作者 史亚 张文博 +2 位作者 朱明哲 王磊 徐胜军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期2216-2229,共14页
雷达辐射源个体识别通过提取个体特征来辨识雷达个体,是电子对抗领域的热点研究方向。近年来随着深度学习的飞速发展及其在各领域的成功应用,基于深度学习的雷达辐射源个体识别成为焦点。虽然研究多年,成果丰富,但目前尚缺少关于该方向... 雷达辐射源个体识别通过提取个体特征来辨识雷达个体,是电子对抗领域的热点研究方向。近年来随着深度学习的飞速发展及其在各领域的成功应用,基于深度学习的雷达辐射源个体识别成为焦点。虽然研究多年,成果丰富,但目前尚缺少关于该方向全面、细致的综述。基于此,该文从雷达辐射源个体特征机理分析、基于手工特征的识别方法、基于深度学习的识别方法以及数据集构建4个方面着手,对雷达辐射源个体识别开展系统的综述工作,并对当前现状和未来方向进行总结与展望,旨在推动雷达辐射源个体识别理论和方法研究的新发展。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 个体特征 机理分析 深度学习 数据集
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一种编解码结构的车牌图像超分辨率网络 被引量:6
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作者 徐胜军 邓博文 +3 位作者 史亚 孟月波 刘光辉 韩九强 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期101-110,共10页
针对复杂实际场景中模糊、污损、扭曲、倾斜等车牌图像关键信息缺失以及新能源车牌背景与字符对比度低难以识别的问题,提出了一种编解码结构的车牌图像超分辨率网络。首先,构建一种基于编解码结构的车牌重构生成器网络,利用编码器对车... 针对复杂实际场景中模糊、污损、扭曲、倾斜等车牌图像关键信息缺失以及新能源车牌背景与字符对比度低难以识别的问题,提出了一种编解码结构的车牌图像超分辨率网络。首先,构建一种基于编解码结构的车牌重构生成器网络,利用编码器对车牌图像的纹理、字符等特征进行提取,解码器对车牌特征进行重构;然后,设计一种基于语义监督的判别器网络,在网络损失中引入了对抗损失与CTC(connectionist temporal classification)损失,增强生成器网络对车牌图像语义特征的表征能力;最后,基于VGG16网络提取车牌顶角点特征,利用坐标变换方法对车牌图像进行矫正,进一步提高重构清晰度与识别准确率。采用所提网络在自建XAUAT-Parking数据集和公开CCPD数据集上进行超分辨率重构与识别实验,结果表明:所提网络在CCPD数据集上的平均峰值信噪比可达25.5 dB,结构相似性(SSIM)可达0.989;在XAUAT-Parking数据集上峰值信噪比可达26.6 dB,结构相似性可达0.997。研究结果表明,该网络有较好的车牌图像超分辨率重建效果,而且对车牌关键信息缺失问题具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 车牌图像 超分辨率 图像矫正 VGG16网络 编解码结构 生成对抗网络
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基于多样化局部注意力网络的行人重识别 被引量:8
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作者 徐胜军 刘求缘 +3 位作者 史亚 孟月波 刘光辉 韩九强 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期211-220,共10页
针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题,该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法。首先,在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络,一方面学习全局的人体空间... 针对现实场景中行人图像被遮挡以及行人姿态或视角变化造成的未对齐问题,该文提出一种基于多样化局部注意力网络(DLAN)的行人重识别(Re-ID)方法。首先,在骨干网络后分别设计了全局网络和多分支局部注意力网络,一方面学习全局的人体空间结构特征,另一方面自适应地获取人体不同部位的显著性局部特征;然后,构造了一致性激活惩罚函数引导各局部分支学习不同身体区域的互补特征,从而获取行人的多样化特征表示;最后,将全局特征与局部特征集成到分类识别网络中,通过联合学习形成更全面的行人描述。在Market1501,DukeMTMC-reID和CUHK03行人重识别数据集上,DLAN模型的mAP值分别达到了88.4%,79.5%和74.3%,Rank-1值分别达到了95.1%,88.7%和76.3%,明显优于大多数现有方法,实验结果充分验证了所提方法的鲁棒性和判别能力。 展开更多
关键词 行人重识别 多分支局部注意力 一致性激活惩罚 多样化
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