基于信息优势的指控系统指标体系构建及建模 被引量：15

1

作者 李琳琳 路云飞 +1 位作者 张壮 和何 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期577-582,共6页

随着网络中心战的提出,信息优势在指挥控制系统中的作用日益突出,针对传统指挥控制系统评估指标体系未能很好吸纳信息优势,而导致评估结果与实际结果有偏差的问题,创新性地将信息优势作为一个重要因素纳入评估指标体系,构建了基于信息... 随着网络中心战的提出,信息优势在指挥控制系统中的作用日益突出,针对传统指挥控制系统评估指标体系未能很好吸纳信息优势,而导致评估结果与实际结果有偏差的问题,创新性地将信息优势作为一个重要因素纳入评估指标体系,构建了基于信息优势的指挥控制系统评估指标体系,并结合各指标特点建立了典型的、可量化的数学模型。最后,提出了指标体系构建过程中需要注意和把握的要点,并通过实例分析验证了指标体系的可行性及模型的正确性。 展开更多

关键词 指标体系 指挥控制 信息优势 效能评估 网络中心战

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基于云模型的指挥控制系统效能评估 被引量：44

2

作者 李琳琳 路云飞 +1 位作者 张壮 和何 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期815-822,共8页

由于新一代指挥控制系统尚处于研制阶段,对其进行效能评估时存在诸多不确定因素,导致评估指标模糊性和随机性较大,引入云模型理论,将不确定性因素转化为定量化的数字特征,实现了定性指标的定量化处理。以作战指挥控制系统效能评估为背景... 由于新一代指挥控制系统尚处于研制阶段,对其进行效能评估时存在诸多不确定因素,导致评估指标模糊性和随机性较大,引入云模型理论,将不确定性因素转化为定量化的数字特征,实现了定性指标的定量化处理。以作战指挥控制系统效能评估为背景,首先结合系统特点,在广泛征询专家意见的基础上,构建了评估指标体系;其次,为尽可能避免主观因素影响,利用排队理论求解指标权重,并采用逆向云发生器将不确定性指标转化为定量化的云数字特征;利用云运算规则将指标权重与指标云有效融合得出综合评价云,根据综合评价云与各标准云的相似度大小,得出综合评估结果。最后,通过与经典模糊综合评估法和云重心评判法的对比分析,验证了该算法的可行性。 展开更多

关键词 云模型 效能评估 云发生器 云相似度 指标体系

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基于车载自组网通信终端和运动信息的容忍时延网络分簇路由算法 被引量：6

3

作者 和何 李琳琳 路云飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期734-740,共7页

针对复杂战场环境下用户终端间缺少稳定的端到端通信路径的问题,提出一种基于车载自组网(VANET)通信终端和运动信息的容忍时延网络(DTN)分簇路由算法——CVCTM。首先,完成了基于簇头选举的分簇算法研究;然后,根据跳数、转发方式和地理... 针对复杂战场环境下用户终端间缺少稳定的端到端通信路径的问题,提出一种基于车载自组网(VANET)通信终端和运动信息的容忍时延网络(DTN)分簇路由算法——CVCTM。首先,完成了基于簇头选举的分簇算法研究;然后,根据跳数、转发方式和地理位置信息开展了簇内源车辆路由选择算法研究;其次,通过引入等待时间、重发次数阈值和下游簇头,实现了异簇间源车辆路由选择;最后,通过车载自组网的通信终端选择与上级指挥所通信的最佳方式。ONE仿真的实验结果表明,CVCTM与无线自组网按需平面距离向量路由协议(AODV)相比,消息投递率增加了近5%,网络开销减少了近10%,簇结构重组次数减少了近25%;与基于传统分簇路由(CBRP)算法和动态源路由(DSR)协议相比,消息投递率增加了近10%,网络开销减少了近25%,簇结构重组次数减少了近40%。CVCTM能够有效减少网络开销和簇结构重组次数,同时增加消息投递率。 展开更多

关键词 通信终端 运动信息 车载自组网 容忍时延网络 分簇

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一种改进的基于LZW压缩编码的可逆信息隐藏算法 被引量：4

4

作者 赵文强 杨百龙 +1 位作者 龚世忠 李雪松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第6期1783-1785,共3页

针对HPDH-LZW算法在隐藏信息时未能充分利用压缩编码数据空间问题,通过对压缩编码数据空间进行细分,在不同的子空间里隐藏不同数量的秘密信息,实现了一种改进的基于LZW压缩编码的可逆信息隐藏方法。实验表明,与原算法相比,该算法没有增... 针对HPDH-LZW算法在隐藏信息时未能充分利用压缩编码数据空间问题,通过对压缩编码数据空间进行细分,在不同的子空间里隐藏不同数量的秘密信息,实现了一种改进的基于LZW压缩编码的可逆信息隐藏方法。实验表明,与原算法相比,该算法没有增大压缩文件,也没有增加计算复杂度,但具有更大的信息隐藏容量。 展开更多

关键词 信息隐藏 LZW压缩 压缩编码

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基于位平面无损压缩的密文域可逆信息隐藏 被引量：3

5

作者 刘宇 杨百龙 +1 位作者 赵文强 袁志华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2789-2792,共4页

针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高、可逆性不强、鲁棒性差的问题,提出一种密文图像位平面无损压缩的可逆信息隐藏算法。介绍二进制数据位压缩编码方式,使用该方式将低位平面信息存储于压缩后的高位平面中;而后加密图像,采用比特... 针对密文域可逆信息隐藏算法中嵌入率不高、可逆性不强、鲁棒性差的问题,提出一种密文图像位平面无损压缩的可逆信息隐藏算法。介绍二进制数据位压缩编码方式,使用该方式将低位平面信息存储于压缩后的高位平面中;而后加密图像,采用比特替换的方式在低位平面嵌入秘密信息,最后按位重组图像。解密时接收方提取秘密信息和恢复图像的操作相互独立。实验证明,该算法具有较高的嵌入率,可逆恢复的载体图像质量较好,能够有效抵抗一定程度的噪声及数据丢失攻击。 展开更多

关键词 无损压缩 嵌入率 密文域 可逆信息隐藏

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一种混合退化系统剩余寿命预测方法 被引量：3

6

作者 杜党波 胡昌华 +2 位作者 司小胜 张正新 张伟 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第7期886-891,共6页

针对传统的预测方法不能同时考虑线性和非线性退化问题,提出了一种基于维纳过程的带随机参数和确定参数的混合退化模型.基于首达时间(FHT)的概念给出了剩余寿命(RUL)的解析渐进显式形式,模型中随机参数通过Kalman滤波技术实时更新,确定... 针对传统的预测方法不能同时考虑线性和非线性退化问题,提出了一种基于维纳过程的带随机参数和确定参数的混合退化模型.基于首达时间(FHT)的概念给出了剩余寿命(RUL)的解析渐进显式形式,模型中随机参数通过Kalman滤波技术实时更新,确定参数采用极大似然估计进行估计.最后,采用陀螺仪实验数据验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 退化建模 混合退化系统 剩余寿命

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基于自然图像块相似性和稀疏先验性的图像复原 被引量：4

7

作者 李俊山 杨亚威 +1 位作者 朱子江 张姣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期2319-2323,共5页

针对物体成像过程受光学系统散焦、运动、大气扰动及光电噪声等因素影响,导致光学系统获取的图像存在噪声、模糊、畸变等降质问题,对基于自然图像块相似性和自然图像稀疏先验信息的图像复原方法进行研究,提出一种泛化的基于图像块相似... 针对物体成像过程受光学系统散焦、运动、大气扰动及光电噪声等因素影响,导致光学系统获取的图像存在噪声、模糊、畸变等降质问题,对基于自然图像块相似性和自然图像稀疏先验信息的图像复原方法进行研究,提出一种泛化的基于图像块相似性和自然图像稀疏先验的图像复原框架。首先,在研究自然图像稀疏先验模型的基础上比较了几种图像块的相似性模型,比较结果表明在图像复原中利用图像块的高相似性先验条件模型能够提升图像复原的性能;接着,构建和优化了基于图像块的期望log相似性模型,减少了运行时间,简化了学习过程;最后,通过构建一种近似的最大后验估计(MAP)算法,最终实现了基于优化的期望块log相似性和混合高斯模型(GMM)的图像复原。仿真实验结果表明,所提方法能够很好地复原包含有各种模糊和加性噪声的退化图像,所得图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)都优于当前技术条件下的其他稀疏先验复原方法,并具有更好的视觉效果。 展开更多

关键词 图像复原 图像块相似性 稀疏先验性 期望块log相似性 高斯混合模型

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非凸性优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原 被引量：2

8

作者 李俊山 杨亚威 +2 位作者 朱子江 张姣 邓耀华 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期482-490,共9页

针对目标探测器在大气中高速飞行时受湍流干扰,导致光学系统接收到的视频/图像产生像素偏移、模糊、信噪比降低等问题,本文对湍流退化视频/图像复原的复杂性及复原方法进行了研究,提出了一种基于非凸势函数优化与动态自适应滤波的湍流... 针对目标探测器在大气中高速飞行时受湍流干扰,导致光学系统接收到的视频/图像产生像素偏移、模糊、信噪比降低等问题,本文对湍流退化视频/图像复原的复杂性及复原方法进行了研究,提出了一种基于非凸势函数优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原方法。首先,研究了湍流退化视频的求和与去模糊框架,并通过利用非刚性配准方法对刚性全局配准方法进行改进,进一步缩小了模糊核的尺度;然后,在计算机视觉的非凸优化框架下,构建了图像解卷积的非凸性算法,有效地解决了图像解卷积难题;最后,结合湍流退化视频自身特点,对超分辨率视频复原的动态自适应滤波框架进行了扩展与改进,使其适用于湍流退化视频的复原。仿真实验结果表明,本文方法的复原效果不仅有较大提升,而且实现了对湍流退化视频序列的动态自适应复原。 展开更多

关键词 大气湍流 视频复原 点扩展函数 非凸性优化

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联合优化PSF估计与可逆性编码的去运动模糊

9

作者 李俊山 杨亚威 +3 位作者 王蕊 胡双演 隋中山 任鑫博 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第2期293-299,共7页

针对传统相机捕获的图像去运动模糊性能不稳定的问题,对编码相机的原理和编码策略进行研究,提出了一种基于相机优化编码和图像有效边缘的点扩展函数(Point spread function,PSF)估计与去运动模糊方法。首先,对传统相机的alpha蒙板去模... 针对传统相机捕获的图像去运动模糊性能不稳定的问题,对编码相机的原理和编码策略进行研究,提出了一种基于相机优化编码和图像有效边缘的点扩展函数(Point spread function,PSF)估计与去运动模糊方法。首先,对传统相机的alpha蒙板去模糊方法进行研究,并将其扩展到编码相机的去运动模糊;然后,对影响去模糊性能的编码因素进行分析,找出适宜于PSF估计和可逆性的最优化编码;最后,对一种基于有效边缘和最大后验分布的PSF估计方法进行改进,并以有效的边缘梯度为空间先验信息采用由粗到精的迭代方式完成图像的去运动模糊。基于仿真模糊图像与真实模糊图像的实验结果表明,本文方法能够有效地估计PSF,并且去运动模糊方法的性能优于当前技术条件下的其他方法。 展开更多

关键词 去运动模糊 点扩展函数估计 alpha蒙板 最大后验分布

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结合多尺度空间滤波和层级网络的基于结构保持的高光谱特征选择 被引量：2

10

作者 侯榜焕 张耿 +3 位作者 王飞 于为中 姚敏立 胡炳樑 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期179-188,共10页

为了充分利用高光谱图像蕴含的丰富的光谱信息和空间信息,提出了结合多尺度空间滤波和层级网络的基于结构保持的高光谱特征选择算法.算法利用基于l2,1范数的数学模型,选出同时保存全局相似性结构和局部流形结构的特征子集;在多个尺度的... 为了充分利用高光谱图像蕴含的丰富的光谱信息和空间信息,提出了结合多尺度空间滤波和层级网络的基于结构保持的高光谱特征选择算法.算法利用基于l2,1范数的数学模型,选出同时保存全局相似性结构和局部流形结构的特征子集;在多个尺度的窗口中使用双边滤波,自适应计算滤波核,自动在光谱数据中融入空间信息,增强了类内相似性和类间相异性,避免了参量选择;引入层级结构实现空间信息和光谱信息的深入融合,提高了分类准确度;讨论了层级数目和窗口尺度个数对分类准确度的影响.在Indian Pines和PaviaU两个数据集的实验表明,该算法在大部分地物种类上的分类准确度都有较大幅度的提升,总体分类准确度分别达到90.98%和94.20%,相比其他方法明显提高了地物分类准确度. 展开更多

关键词 高光谱图像 特征选择 双边滤波 空间近邻 流形学习 层级网络

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基于极限学习机参数迁移的域适应算法 被引量：18

11

作者 许夙晖 慕晓冬 +1 位作者 柴栋 罗畅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期311-317,共7页

针对含少量标签样本的迁移学习问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)参数迁移的域适应算法,其核心思想是将目标域的ELM分类器参数投影到源域参数空间中,使其最大限度地与源域的分类器参数分布相同.此外,考虑到... 针对含少量标签样本的迁移学习问题,本文提出了基于极限学习机(Extreme learning machine,ELM)参数迁移的域适应算法,其核心思想是将目标域的ELM分类器参数投影到源域参数空间中,使其最大限度地与源域的分类器参数分布相同.此外,考虑到迁移中有可能带来负迁移的情况,在目标函数中引入正则项约束.本文算法与以往的域适应算法相比优势在于,其分类器参数以及转移矩阵是同时优化得到的,并且其目标函数求解过程相对简单.实验结果表明,与主流的域适应算法相比,本文算法在精度与效率上都表现出明显的优势. 展开更多

关键词 域适应 迁移学习 极限学习机 正则化 中层语义特征 深度特征

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采用改进粒子群优化的SVM方法实现中文文本情感分类 被引量：21

12

作者 王立志 慕晓冬 刘宏岚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第1期231-236,共6页

近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易... 近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易于实现,但其模型参数决定了分类准确率。针对这种情况,文中将改进粒子群优化算法与SVM分类方法相结合,采用了改进粒子群算法优化的SVM方法对影视剧评论的情感进行了研究分析。首先,通过网络爬虫获取豆瓣电影评论数据,将数据预处理后利用加权word2vec向量化文本信息,将其作为支持向量机可识别的输入;然后,使用自适应惯性递减策略并引入交叉算子来改进粒子群算法,并对SVM模型的损失函数、惩罚参数及核函数的参数进行优化;最后,实现文本的情感分类。在同一数据集上的实验结果表明,所提方法有效规避了传统的情感词典方法受词语顺序和不同语境影响的缺陷及使用卷积出现梯度消失或弥散的问题,同时也克服了粒子群算法易陷入局部最优的不足。相较于其他方法,所提分类模型的执行速度更快,有效地提高了分类准确率。 展开更多

关键词 情感分析 网络爬虫 SVM分类 惯性递减 粒子群优化

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张量低秩表示和时空稀疏分解的视频前景检测 被引量：5

13

作者 隋中山 李俊山 +2 位作者 张姣 樊少云 孙胜永 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期529-536,共8页

针对视频中前景检测的问题,提出了一种基于张量低秩表示(Tensor Low-Rank Representation,TLRR)和时空稀疏分解的检测方法。由于视频序列中的前景除具有稀疏性外,本身还具有空间上的连续性以及时间上的持续性,本文提出采用时空稀疏范数... 针对视频中前景检测的问题,提出了一种基于张量低秩表示(Tensor Low-Rank Representation,TLRR)和时空稀疏分解的检测方法。由于视频序列中的前景除具有稀疏性外,本身还具有空间上的连续性以及时间上的持续性,本文提出采用时空稀疏范数对前景特性进行深入发掘。利用张量低秩表示方法将原始视频用张量形式进行分解,充分利用了原始数据的行信息和列信息,且将原始的背景、前景二分解泛化为背景、前景和噪声的三分解,使用非精确增广拉格朗日乘子(Inexact Augmented Lagrange Multiplier,IALM)方法进行最优化求解,并对算法进行了分析。设计实验对本文新方法的有效性进行了验证和比较,并对影响算法效果的重要参数ρ进行了进一步研究实验。实验结果表明:该方法能够有效检测出视频中的运动前景,其准确性相对已有方法有一定提高。 展开更多

关键词 视频 前景检测 低秩 时空稀疏分解 张量低秩表示 非精确增广拉格朗日乘子

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混合正则化约束的湍流退化图像复原算法 被引量：6

14

作者 张姣 李俊山 +1 位作者 隋中山 汪晓建 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期884-888,共5页

针对大气湍流引起的红外图像模糊问题,提出一种基于混合正则化的模糊核估计模型。根据图像主要边缘的稀疏性,采用图像梯度的L_0范数为正则化项;通过分析模糊核的特性,提出能适用于复杂模糊情况的核L_0-L_2范数正则化约束。复原模型的优... 针对大气湍流引起的红外图像模糊问题,提出一种基于混合正则化的模糊核估计模型。根据图像主要边缘的稀疏性,采用图像梯度的L_0范数为正则化项;通过分析模糊核的特性,提出能适用于复杂模糊情况的核L_0-L_2范数正则化约束。复原模型的优化过程中,结合变量分裂策略和增广拉格朗日法交替估计图像和模糊核,并利用快速傅里叶变换,实现模糊核的快速、准确估计;最终根据估计的模糊核,复原得清晰图像。实验结果表明,本文算法可以更好地复原退化图像,在主观视觉和客观质量评价方面都有所提高。 展开更多

关键词 盲复原 L0正则化 增广拉格朗日法 湍流退化 红外图像

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面向环境感知的无线传感网络路由方法综述 被引量：13

15

作者 董海俊 韦素媛 +3 位作者 刘兴成 齐小刚 刘立芳 范英盛 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期14-23,33,共11页

路由传输与数据聚合是无线传感器网络中的两个重要方面,有着广泛的应用。网络的多样性导致没有普适的路由算法与数据聚合方案,因此对二者进行总结很有必要。对无线传感器网络中的路由方法与数据聚合进行了总结。首先,介绍了典型的无线... 路由传输与数据聚合是无线传感器网络中的两个重要方面,有着广泛的应用。网络的多样性导致没有普适的路由算法与数据聚合方案,因此对二者进行总结很有必要。对无线传感器网络中的路由方法与数据聚合进行了总结。首先,介绍了典型的无线传感器网络路由方法;其次,面向多类传感器描述了不同的数据聚合与路由方法;然后,阐述了一维传感器网络中的数据收集与路由方法;最后,总结了相关的研究方向和发展趋势。 展开更多

关键词 无线传感器网络 路由 数据聚合

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基于张量低秩分解和稀疏表示的红外微小气体泄漏检测 被引量：5

16

作者 隋中山 李俊山 +1 位作者 张姣 隋晓斐 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2855-2862,共8页

为了检测石化工业生产过程中微小气体的泄漏,提出了一种应用红外成像技术的单帧红外小目标检测方法。研究了低秩稀疏分解理论和稀疏表示理论,并提出了一种新的基于张量低秩分解和稀疏表示的小目标检测方法。该方法基于张量分解的形式充... 为了检测石化工业生产过程中微小气体的泄漏,提出了一种应用红外成像技术的单帧红外小目标检测方法。研究了低秩稀疏分解理论和稀疏表示理论,并提出了一种新的基于张量低秩分解和稀疏表示的小目标检测方法。该方法基于张量分解的形式充分发掘背景矩阵所包含的信息;利用先验知识构造微小气体泄漏的目标字典;同时利用背景的低秩约束和小目标的稀疏表示约束分解出微小气体的泄漏目标。最后基于非精确增广拉格朗日乘子法(IALM),对本文算法进行最优化求解,并通过实验分析比较了本文方法和已有方法的优缺点。结果表明:本文方法的检测效果优于其他已有方法,并且具有较好的ROC(受试者工作特征)曲线,可以满足工业生产中对微小气体泄漏检测的要求。 展开更多

关键词 计算机视觉 红外检测 泄漏检测 张量低秩分解 稀疏表示 红外成像

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基于相空间重构的自适应残差修正支持向量回归预测算法 被引量：1

17

作者 李俊山 仝奇 +1 位作者 叶霞 许元 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期3229-3233,3238,共6页

针对模拟电路故障预测存在的非线性时间序列预测问题和传统支持向量回归(SVR)多步预测时出现的误差累积问题,提出了一种基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法。首先,分析了SVR多步预测方法对时间序列趋势预测的意义和多步预测导... 针对模拟电路故障预测存在的非线性时间序列预测问题和传统支持向量回归(SVR)多步预测时出现的误差累积问题,提出了一种基于相空间重构的自适应残差修正SVR预测算法。首先,分析了SVR多步预测方法对时间序列趋势预测的意义和多步预测导致的误差积累问题;其次,将相空间重构技术引入SVR预测中,对表征模拟电路状态的时间序列进行相空间重构,并进而进行SVR预测;然后,在对多步预测过程中产生的误差累积序列进行二次SVR预测的基础上,实现对初始预测误差的自适应修正;最后,对所提算法进行了预测仿真验证。仿真验证和模拟电路的健康度预测实验结果表明,所提算法能有效降低多步预测导致的误差积累,显著提高回归估计精度,更好地预测模拟电路状态的变化趋势。 展开更多

关键词 支持向量回归 多步预测 误差累积 相空间重构 残差

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定向蚕食快速增量SVDD算法及其应用 被引量：3

18

作者 仝奇 胡双演 +2 位作者 叶霞 张仲敏 李俊山 《电光与控制》 北大核心 2016年第10期49-53,共5页

针对支持向量数据描述(SVDD)处理大规模样本时存在训练效率低的问题,提出了一种定向蚕食快速增量SVDD算法。首先随机抽取一定规模样本利用增量SVDD训练初始超球,并蚕食满足超球样本;然后每次选取距离上一超球最远的样本作为新增量样本,... 针对支持向量数据描述(SVDD)处理大规模样本时存在训练效率低的问题,提出了一种定向蚕食快速增量SVDD算法。首先随机抽取一定规模样本利用增量SVDD训练初始超球,并蚕食满足超球样本;然后每次选取距离上一超球最远的样本作为新增量样本,更新超球模型,使得增量SVDD的增长步长大于1;最后通过循环迭代,生成整个训练集的SVDD分类器。仿真和实例实验结果表明,与普通SVDD算法和增量SVDD算法相比,新算法在保证分类器性能的前提下,时间复杂度有了显著降低,模型训练效率也得到了进一步提高。 展开更多

关键词 支持向量数据描述 模拟电路 故障检测 训练效率 定向蚕食

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基于多尺度特征融合的遥感图像场景分类 被引量：34

19

作者 杨州 慕晓冬 +1 位作者 王舒洋 马晨晖 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期3099-3107,共9页

为了解决遥感图像场景分类中因样本量小而分类精度不高的问题,提出了一种基于多尺度特征融合(MSFF)的分类方法。首先,对遥感图像进行尺度变换,得到同一遥感源图像的多个不同尺度图像。接着,将其分别输入深度卷积神经网络(DCNN)中进行卷... 为了解决遥感图像场景分类中因样本量小而分类精度不高的问题,提出了一种基于多尺度特征融合(MSFF)的分类方法。首先,对遥感图像进行尺度变换,得到同一遥感源图像的多个不同尺度图像。接着,将其分别输入深度卷积神经网络(DCNN)中进行卷积操作。然后,将各卷积层和全连接层提取出的不同尺度特征进行降维和编码/平均池化操作。最后,将各尺度特征进行编码融合并利用多核支持向量机(MKSVM)进行场景分类。在两个公开遥感图像数据集UCM Land-Use和NWPU-RESISC45中进行试验,分类精度最高分别达到98.91%和99.33%。本文方法能够利用不同尺度的图像特征,结合低、中、高层语义表示,使融合特征的可辨识性更高,同时使用多核支持向量机提高了深度网络学习的泛化能力,因此分类效果更好。 展开更多

关键词 遥感图像 场景分类 深度卷积神经网络 特征融合 多核支持向量机

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多核融合多尺度特征的高光谱影像地物分类 被引量：16

20

作者 王庆超 付光远 +1 位作者 汪洪桥 王超 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期980-988,共9页

对于高光谱影像地物分类问题,为更加有效地利用像元空间信息和光谱信息,提高地物分类精度,提出了多核融合多尺度特征的分类方法。首先,通过多尺度空间滤波和PCA白化,提取出多尺度特征;接着在核稀疏表示分类器内使用多核方式对分别表示... 对于高光谱影像地物分类问题,为更加有效地利用像元空间信息和光谱信息,提高地物分类精度,提出了多核融合多尺度特征的分类方法。首先,通过多尺度空间滤波和PCA白化,提取出多尺度特征;接着在核稀疏表示分类器内使用多核方式对分别表示每项特征,在分类器内实现特征自动融合,根据子核与理想核、子核之间距离求取核组合的权重,使用训练集所构成的字典在特征空间内对待测样本进行线性表示,根据每类地物的重构误差确定待测像元所属地物类别。实验结果表明:对于Indian Pines影像和Pavia University影像总体分类精度分别达到99.51%和97.96%,较传统方法明显提高,并且对于小样本地物识别精度也都能达到90%以上。本文算法对于高光谱影像地物具有更强的识别能力,并且具有较强的稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 高光谱影像 稀疏表示 多尺度 多核学习 地物分类

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