基于字典学习的混合采样数据分类方法

混合采样数据不仅仅具有不同采样频率数据之间特征集合不同,还有样本数量不一致等特点,传统的分类方法不能直接使用。因此,本文提出一种基于Fisher判别准则字典学习的混合采样数据分类方法以处理采样数据的分类任务。该模型巧妙借助处理多视图数据的分类思想,利用基于Fisher判别准则的字典学习方法,生成的结构化字典的每个原子与数据的类标签相关,同时采用Fisher判别准则使类内散度更小,类间散度更大来约束编码系数矩阵,从而大大提升分类性能。此外,本文针对混合采样数据的样本数量不一致特点,设计了混合采样数据判别分析模型的分类方案。最后实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于特征融合和集成学习的运动想象脑电解码方法

开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。     

基于级联虚-实融合的飞机钣金零件识别方法（英文）

提出了一种级联虚实融合方法来识别具有显著相似性的各种飞机钣金零件(Sheet metal parts, SMPs)。SMP通过涉及“粗略”“精细”和“首选”阶段的级联过程进行识别和编号。该方法将虚拟工作台建模与物理工作台识别相结合。最初,通过捕获物理工作台上钣金件的主方向图像并从图像中提取8D形状描述向量来识别SMP的“粗糙”集,这导致候选SMP集的发现。随后,利用图像的灰度信息对候选SMP集进行模板匹配,以实现“精细”匹配。提出了识别可靠性的定量测量,在增强现实3D投影的帮助下启动后续的“首选”识别过程。通过实际实验验证了该方法的有效性和优越性,在测试件中达到了最高准确率96.9%。借助3D投影,人机结合准确率100%。     

基于视频的行人再识别

行人再识别是指在无交叉区域的多摄像机视频监控系统中,匹配不同摄像机中的相同行人目标。本文提出了一种基于视频的行人再识别方法,用HOG3D来描述一组视频的时空特征,在训练集上用预训练的DenseNet来微调模型参数,利用迁移学习得到的模型来提取视频中行人的表观特征,融合两种特征来描述视频序列中的行人。最后将融合的高维特征降维,并用度量学习方法计算行人对之间的距离。本文在PRID 2011和iLIDS-VID这两个视频数据集上进行了使用,实验结果表明本文的方法取得了较高的累积匹配得分。     

基于协调权的案例学习群决策分类方法

基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近 实际决策过程的优点，成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决 策专家提供的案例信息，提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类 决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据，通过构建混合整数规划模型，识别 出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型 ，以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重（协调权）和最优分类阈值，由此构建一致 性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分 析，验证了方法的可行性。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

基于图和子图同构算法的制造特征识别方法

针对传统制造特征难以快速识别的难题,提出了基于图和子图同构算法的制造特征识别方法。通过提取零件模型中的几何信息与拓扑信息,构造出加权属性邻接图,对零件模型进行精准描述,为建立制造特征库,定义了文件数据的存储结构,结合子图同构算法以及相关判定规则实现对常见制造特征的识别与匹配。以Creo软件中生成的零件模型为例,在VS2010平台中进行二次开发,最后以界面窗口形式展示识别结果,验证了该方法的有效性。     

基于图像处理的低速横流中液体射流轨迹提取方法研究

为研究低速横流条件下不同工况液体射流破碎的轨迹特征和影响因素，采用高速摄像仪拍摄射流破碎图像，结合图像处理技术提出针对低速横流情况下液体射流破碎弯曲轨迹的提取方法。该方法首先采用直方图均衡化对灰度化后的原始图像进行增强处理，然后利用最佳直方图熵法（KSW法）及传统遗传算法对图像进行二阈值分割，最后结合Sobel算子和凸包算法对射流轮廓进行检测提取以获得射流轨迹的数据点集。对不同工况下典型射流破碎模式的轨迹提取及非线性拟合结果表明，所提出的方法能够准确提取液体射流轨迹，实现低速横流作用下不同破碎模式的轨迹提取，并且通过非线性拟合得到的射流破碎经验公式可以准确预测射流弯曲轨迹。     

基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点，提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识，通过无监督学习的方式，计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度，从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练，从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题，在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法，该方法虽然在准确率上低于传统方法，但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

地面目标多角度SAR数据集构建与目标识别方法

南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick, UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar, MiniSAR）系统,针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理,构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集,并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题,本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明,虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率,但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近,该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。     

虚拟实验网的设计与实现

针对我国高校的教学管理要求,对教学实验管理模式和方法进行调研,分析当前高校教学实验要求,采用当前流行的VS．NET,AJAX等技术,结合实践开发出基于web的集网络虚拟视频演示实验、师生实验教学互动、实验教学网上答疑辅导等多项功能于一体的综合型络虚拟教学实验平台。     

基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别

视频行人重识别是一项应用非常广的计算机视觉任务。目前的视频行人重识别方法通常是基于监督学习的，该方法需要手工标记大量的数据，代价非常高且并不适用于现实场景。本文提出了一种从底向上的基于多样性约束和离散度分层聚类的无监督视频行人重识别方法。该方法首先将每个样本当作是一个不同的类，然后结合类内间离散度进行从底向上的分层聚类，类间和类内离散度都小的类别将被优先合并，同时在聚类准则中加入一项多样性约束来平衡每类中的样本数量，最后，利用线性变化的特征存储器动态更新模型。在Mars和DukeMTMC-VideoReID两个大型视频数据集上的实验结果表明，相比于目前先进的无监督视频行人重识别方法，本文方法在性能上有一定的提升。     

飞行器舱段结构可控热环境虚拟试验

本文首先介绍了飞行器舱段结构可控辐射热环境虚拟试验技术,其中包含了地面辐射加热器的辐射传热分析模型、虚拟试验中热载荷PID反馈控制方法.然后针对典型舱段结构开展相应的可控辐射热环境虚拟试验分析,并把分析结果与地面试验数据进行比较.在虚拟试验热载荷PID控制作用下,热载荷控制曲线结果与地面实物试验控制结果十分符合,最大相...     

模糊聚类在特征选取中的应用

提出了一种基于模糊聚类算法的高维特征选取方法。首先,利用Bhattacharyya距离过滤样本类别无关的特征;然后,基于递归特征剔除过程,提出了基于模糊迭代自组织数据分析技术(Interactive self-organizing dataanalysis technique,ISODATA)聚类方法,以样本与聚类中心的加权距离作为可分性指标,产生候选特征子集;最后,以候选特征子集分类和聚类的接受者操作特征曲线下面积(Area under the receiver operating characteristiccurve,AUC)值和正确率作为目标函数,确定最佳特征子集。将该方法用于选取5个基因表达谱数据集的特征基因,结果显示该方法所选特征具有较好的分类和聚类能力,说明了提出的特征选取方法的有效性。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断

针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在直升机自动倾斜器滚动轴承噪声环境下诊断效果不佳的问题,提出一种基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在原始振动信号中随机添加不同大小的高斯白噪声,然后利用小波变换方法构造不同噪声下的时频图,最后利用CNN对不同噪声下的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的公开轴承数据集开展真实诊断实验,结果表明,与传统CNN相比,极大地提高了在噪声环境下的故障识别率。     

联合特征子空间下Wasserstein距离对齐的胃CT图像识别

为提高小样本下胃肿瘤的辅助诊断性能,结合临床实践,研究联合特征子空间下Wasserstein距离对齐的胃CT图像识别方法。首先,为减少源域特征和目标域特征之间的差异,进行有效迁移,利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)法寻找子空间的线性变换基向量,构建联合特征子空间,实现数据全局均值和协方差的对齐;然后,采用基于最优传输理论的Wasserstein距离算法进一步衡量子空间内正负标签数据特征之间的分布距离,增加正负标签数据特征之间的区分度,实现细粒度迁移;最后,针对传统极限学习机算法容易过拟合且稳定性差的问题,使用L₁范数正则化对输出权重矩阵进行稀疏约束,提高模型鲁棒性,实现迁移特征的有效分类。实验结果表明,该方法在内部测试集的AUC为0.891,外部测试集的AUC为0.897,一定程度上可为医生提供较好的诊断参考,具有现实意义。     

基于主动度量学习的空中交通相似场景识别（英文）

空中交通的快速增长不断增加了管制员的工作负荷,这已成为制约部门运行的重要因素。如果能够识别出相似的交通场景,就可以利用历史决策经验帮助管制员快速决策控制策略。考虑到交通场景众多且难以标记所有样本,本文提出了一种主动支持向量机度量学习算法(Active SVM metric learning algorithm,ASVM2L)来度量和识别相似的交通场景。首先获得了一些由资深空中交通管制员标记的交通场景样本;接着设计了一种基于投票差异的主动查询策略来选择最有价值的未标记样本交予领域专家进行标记;然后,利用ASVM2L从所有标记样本中学习到一个度量矩阵,用于后续分类算法完成相似场景的分类。在标准数据集上验证了ASVM2L的有效性,然后在中国中南扇区的历史空中交通数据集上对交通场景进行了度量和分类。实验结果表明,与现有的其他方法相比,本文所提方法能够更彻底地利用样本的信息,在有限的标记样本下达到更高的分类精度。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

基于深度卷积网络的海洋涡旋检测模型

传统的利用遥感数据检测涡旋的方法通常是基于物理参数、几何特征、手工特征或专家知识。本文重点研究了基于深度学习技术从海表面高度图中识别海洋涡旋的方法。针对海洋卫星拍摄的海洋表面高度图中的涡旋检测问题，提出了一种基于卷积神经网络的多涡旋检测模型，该模型能够准确提取涡旋的特征信息，拟合语义信息与海面高度之间的关系。同时，在用于涡旋检测的最新公开数据集SCSE-Eddy上进行模型训练，以评估基于人工智能的涡旋检测方法性能，该数据集涵盖了15年来位于中国南海及其东部部分海域的每日卫星遥感海表面高度数据。实验结果表明，与现有的方法相比，本文模型取得了更好的检测结果，能够更好地区分相距较近的涡旋。