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模糊网络入侵中多层序列特征自动提取方法研究
被引量：
2
1
作者
朱闻亚
《现代电子技术》
北大核心
2017年第10期114-117,共4页
模糊网络中入侵特征较为多样化,无法通过固定的阈值进行合理判断。为了解决模糊网络入侵检测方法存在检测率低、误报率高和检测速度慢等问题,提出一种基于量子神经网络的层序列特征自动提取方法。在该算法中,通过对模糊网络进行层次划分...
模糊网络中入侵特征较为多样化,无法通过固定的阈值进行合理判断。为了解决模糊网络入侵检测方法存在检测率低、误报率高和检测速度慢等问题,提出一种基于量子神经网络的层序列特征自动提取方法。在该算法中,通过对模糊网络进行层次划分,运用量子BP神经网络模型以量子形式形态的空间思维结构来提取信息,通过量子空间结构中量子门的移位与旋转变化对神经网络量子形态相位进行操作,完成多层序列特征自动提取。仿真实验表明,该算法具有较好高的检测率和检测效率,并且误报率较低。
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关键词
模糊网络
入侵检测
分层
操作
特征
自动
提取
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职称材料
基于机载激光雷达和高光谱数据的树种识别方法
被引量：
29
2
作者
陶江玥
刘丽娟
+6 位作者
庞勇
李登秋
冯云云
王雪
丁友丽
彭琼
肖文惠
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期314-323,共10页
训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被动遥感数据,探讨基于高分辨率影像的训练样本自动提取技术以...
训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被动遥感数据,探讨基于高分辨率影像的训练样本自动提取技术以及适合树种识别的遥感变量。根据树木的结构和高度差异,开展树高分层掩膜试验,并计算光谱间夹角,在每个高度层中自动化优选树种的高纯度训练样本。计算植被指数、主成分分析等特征变量,基于支持向量机分类器对研究区进行树种精细分类。实验表明:通过对阔叶林、马尾松Pinus massoniana,毛竹Phyllostachys edulis,杉木Cunninghamia lanceolata,油茶Camellia oleifera的训练样本分层自动提取后再进行分类,激光雷达和不敏感色素指数变量能有效提高树种分类精度。其中高光谱+激光雷达+结构不敏感色素指数变量组合的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数分别为89.12%和0.86,阔叶林、马尾松、毛竹、杉木、油茶的用户精度分别为75.00%,100.00%,86.36%,90.91%和96.55%。该方法对本研究区森林树种的识别是有效的。
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关键词
森林测计学
高光谱
激光雷达
分层训练样本自动提取
树种识别
光谱角填图
支持向量机
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职称材料
应用二维激光雷达的地形识别系统设计
被引量：
2
3
作者
张燕
赵会民
+1 位作者
刘作军
杨鹏
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期144-151,共8页
动力型下肢假肢的主要功能是帮助截肢患者实现独立自如的行走,为了使假肢能够配合用户的运动,需要对用户的运动意图进行识别。通过提前获知用户前方环境信息,将其作为运动意图识别的先验知识,可以提高运动意图的识别精度。为了给动力型...
动力型下肢假肢的主要功能是帮助截肢患者实现独立自如的行走,为了使假肢能够配合用户的运动,需要对用户的运动意图进行识别。通过提前获知用户前方环境信息,将其作为运动意图识别的先验知识,可以提高运动意图的识别精度。为了给动力型下肢假肢提供前方环境信息,设计了一种可穿戴的地形识别系统。首先通过安装在人体腰部的二维激光雷达收集前方地形数据,然后利用凝聚分层聚类算法对采集的数据进行线性特征提取,最后利用有限状态自动机对前方地形进行识别。实验中,对平地过渡到上/下斜坡、上/下楼梯四种地形进行了测试。结果表明,该系统不仅对四种地形的识别精度达到了95.8%,还可以计算出传统的运动意图识别方法无法得到的地形参数信息,包括斜坡的坡度、楼梯的阶数和台阶的高度与宽度。这证明了将该系统应用于动力型下肢假肢的有效性和可行性。
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关键词
动力型下肢假肢
二维激光雷达
凝聚
分层
聚类
线性特征
提取
有限状态
自动
机
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职称材料
题名
模糊网络入侵中多层序列特征自动提取方法研究
被引量：
2
1
作者
朱闻亚
机构
武汉大学经济与管理学院
义乌工商职业技术学院机电信息学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第10期114-117,共4页
基金
浙江省2015年度高等教育教学改革项目(JG2015343)
文摘
模糊网络中入侵特征较为多样化,无法通过固定的阈值进行合理判断。为了解决模糊网络入侵检测方法存在检测率低、误报率高和检测速度慢等问题,提出一种基于量子神经网络的层序列特征自动提取方法。在该算法中,通过对模糊网络进行层次划分,运用量子BP神经网络模型以量子形式形态的空间思维结构来提取信息,通过量子空间结构中量子门的移位与旋转变化对神经网络量子形态相位进行操作,完成多层序列特征自动提取。仿真实验表明,该算法具有较好高的检测率和检测效率,并且误报率较低。
关键词
模糊网络
入侵检测
分层
操作
特征
自动
提取
Keywords
fuzzy network
intrusion detection
hierarchical operation
characteristic automatic extraction
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于机载激光雷达和高光谱数据的树种识别方法
被引量：
29
2
作者
陶江玥
刘丽娟
庞勇
李登秋
冯云云
王雪
丁友丽
彭琼
肖文惠
机构
浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室
浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室
中国林业科学研究院资源信息研究所
出处
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期314-323,共10页
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(201610341013)
国家自然科学基金资助项目(41201365)
浙江农林大学科研发展基金资助项目(2014FR004)
文摘
训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被动遥感数据,探讨基于高分辨率影像的训练样本自动提取技术以及适合树种识别的遥感变量。根据树木的结构和高度差异,开展树高分层掩膜试验,并计算光谱间夹角,在每个高度层中自动化优选树种的高纯度训练样本。计算植被指数、主成分分析等特征变量,基于支持向量机分类器对研究区进行树种精细分类。实验表明:通过对阔叶林、马尾松Pinus massoniana,毛竹Phyllostachys edulis,杉木Cunninghamia lanceolata,油茶Camellia oleifera的训练样本分层自动提取后再进行分类,激光雷达和不敏感色素指数变量能有效提高树种分类精度。其中高光谱+激光雷达+结构不敏感色素指数变量组合的分类精度最高,其总体精度和Kappa系数分别为89.12%和0.86,阔叶林、马尾松、毛竹、杉木、油茶的用户精度分别为75.00%,100.00%,86.36%,90.91%和96.55%。该方法对本研究区森林树种的识别是有效的。
关键词
森林测计学
高光谱
激光雷达
分层训练样本自动提取
树种识别
光谱角填图
支持向量机
Keywords
forest measuration
hyperspectral
LiDAR
stratified-auto samples selection
tree species identification
spectral angle mapping
support vector machine
分类号
S758.5 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
应用二维激光雷达的地形识别系统设计
被引量：
2
3
作者
张燕
赵会民
刘作军
杨鹏
机构
河北工业大学控制科学与工程学院
智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期144-151,共8页
基金
国家自然科学基金(61773151)
河北省自然科学基金(F2018202279)
文摘
动力型下肢假肢的主要功能是帮助截肢患者实现独立自如的行走,为了使假肢能够配合用户的运动,需要对用户的运动意图进行识别。通过提前获知用户前方环境信息,将其作为运动意图识别的先验知识,可以提高运动意图的识别精度。为了给动力型下肢假肢提供前方环境信息,设计了一种可穿戴的地形识别系统。首先通过安装在人体腰部的二维激光雷达收集前方地形数据,然后利用凝聚分层聚类算法对采集的数据进行线性特征提取,最后利用有限状态自动机对前方地形进行识别。实验中,对平地过渡到上/下斜坡、上/下楼梯四种地形进行了测试。结果表明,该系统不仅对四种地形的识别精度达到了95.8%,还可以计算出传统的运动意图识别方法无法得到的地形参数信息,包括斜坡的坡度、楼梯的阶数和台阶的高度与宽度。这证明了将该系统应用于动力型下肢假肢的有效性和可行性。
关键词
动力型下肢假肢
二维激光雷达
凝聚
分层
聚类
线性特征
提取
有限状态
自动
机
Keywords
powered lower limb prosthesis
2D lidar
agglomerative hierarchical clustering
linear feature extraction
finite automaton
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模糊网络入侵中多层序列特征自动提取方法研究
朱闻亚
《现代电子技术》
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机载激光雷达和高光谱数据的树种识别方法
陶江玥
刘丽娟
庞勇
李登秋
冯云云
王雪
丁友丽
彭琼
肖文惠
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
29
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
应用二维激光雷达的地形识别系统设计
张燕
赵会民
刘作军
杨鹏
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2018
2
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职称材料
已选择
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