基于不同滤波方法的机载激光雷达数据处理及表面模型构建

利用几种不同的滤波算法对黑龙江省凉水国家级自然保护区的点云数据进行处理,对比分析评价了各滤波算法在东北地区的滤波分类效果及对构建数字高程模型和数字表面模型的影响。指出了各算法的适用范围,并生成了高质量的数字表面模型产品———精确反映地形起伏的DEM和准确反映地物高程及形状信息的DSM。     

基于PCA的参数化间隔双子支持向量机及其在手写体识别上的应用

改进了基于参数化间隔的双子支持向量机算法的预处理过程,在数据预处理阶段使用了主成分分析法对数据进行降维,提出了基于主成分分析的参数化间隔双子支持向量机,从而加快了整个算法的训练速度．公共数据库上的实验结果显示了该算法的优秀分类能力,对高维数据集的降维效果也比较成功．最后,将这种算法应用到手写体数字识别技术上,实验结果显示出该算法较好的分类性能．     

基于克隆选择的免疫预测控制方法

将克隆免疫算法与预测控制结合,提出了一种免疫预测控制方法.该算法利用克隆选择算法实现预测控制的滚动优化,避免了求Diophantine方程及逆矩阵的复杂推导.仿真结果表明,该方法对时滞系统、非最小相位系统、不稳定对象、非线性系统、MIMO系统都能达到理想的控制效果,对外部干扰及建模误差具有很好的适应性.     

遥感混和分类算法及其在森林分类中的应用

本文主要通过和传统分类方法相比较,来阐述了一个遥感混和分类算法(Iterative Guided Spectral Class Rejection)的主要实现原理和方法以及该方法在森林非森林的识别方面的优势.然后通过利用该分类算法,对同一地区多时相遥感影像进行复合的影像森林分类实验,以及通过与最大似然法的对比实验,来说明该算法载森林分类中的应用和优势:提高分类精度,改善分类效果.     

求解线性约束凸规划的势下降内点算法

介绍了一种利用势函数下降内点算法来求解带线性约束的凸规划问题,每次迭代中搜索方向由一个线性方程组解出,再利用Armijo准则进行线搜索,同时使一个势函数的值减小,最后给出一组算例。     

基于云的过渡区提取与图像分割算法

提出了一种基于云的图像过渡区提取算法.该方法利用区域生长算法提取目标内部灰度同质性及相似性最高的区域作为云核,结合云发生器,对图像进行云化处理.通过相邻云之间的逻辑运算生成边界云,提取边界云的数字特征,利用边界云的熵来确定过渡区的两端极值.在此基础上,采用过渡区象素的直方图峰值对应灰度作为分割阈值并进行图像划分.试验结果表明,该算法在能取得较好分割效果.     

基于eEP的文本分类算法在农家书屋数字化平台中的应用

根据农家书屋数字化平台建设的系统要求,利用目前技术相对成熟的基于eEP的分类算法,对超星数据库里的农业类文本进行分类,在大量数字文本中挑选出符合农家书屋数字平台建设的文本。研究表明,基于eEP的文本分类算法良好的分类准确率对于农家书屋数字化平台的内容建构有积极的作用。     

基于云的过渡区提取与图像分割算法

提出了一种基于云的图像过渡区提取算法.该方法利用区域生长算法提取目标内部灰度同质性及相似性最高的区域作为云核,结合云发生器,对图像进行云化处理.通过相邻云之间的逻辑运算生成边界云,提取边界云的数字特征,利用边界云的熵来确定过渡区的两端极值.在此基础上,采用过渡区象素的直方图峰值对应灰度作为分割阈值并进行图像划分.试验结果表明,该算法在能取得较好分割效果.     

KM算法在葡萄酒品质分级中的应用（英文）

由于影响葡萄酒质量的指标较多,利用主成分分析法,找到了影响葡萄酒质量的指标总计17个。并对两组评酒员的品评数据进行了差异性检验,研究表明,第2组评酒员的评分数据更可信。同时,利用QPSO算法优化KM算法,建立了葡萄酒分类模型。通过试验分析,该算法相对其他两种算法更能搜索到全局最优解,并对葡萄酒样品进行了分级,该算法能处理聚类方面的类似问题。     

粒子滤波在电子航标节点跟踪中的应用

提出一种高斯粒子滤波求解基于RSSI测距定位的无线传感器网络电子航标节点定位的非线性方程组算法.该算法在每次递推产生新的粒子时充分考虑了当前时刻的量测,使得该算法能很好地利用最新的量测信息.仿真结果表明该算法的节点估计均方误差在3 m以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.     

基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统的研究

【目的】针对传统的植保无人机喷雾作业时化肥农药浪费大,利用率低,造成环境污染的问题,研制一种基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统。【方法】利用中值滤波算法对田间航拍图像进行去噪,采用分层K_means硬聚类算法实现对农田航拍图像的分割,提取非作物区域的颜色、纹理特征空间的22个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的17个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对非作物区域图像进行识别,并根据识别结果控制喷头,实现精准喷雾。【结果】测试样本的识别率可达为76.56%,在无干扰风场情况下,当P_阀为10%时,减施率可达32.7%。【结论】本系统为农业航空精准喷雾控制技术的应用提供了参考方向和决策支持。     

局部证据RBF人体行为高层特征自相似融合识别研究

针对传统人体动作识别算法,往往重点解决某一类行为识别,不具有通用性的问题,提出一种局部证据RBF人体行为高层特征自相似融合识别算法。首先,借用随时间变化的广义自相似性概念,利用时空兴趣点光流场局部特征提取方法,构建基于自相似矩阵的人体行为局部特征描述;其次,在使用SVM算法进行独立个体行为识别后,利用所提出的证据理论RBF（Radial Basis Function）高层特征融合,实现分类结构优化,从而提高分类准确度;仿真实验表明,所提方案能够明显提高人体行为识别算法效率和识别准确率。     

基于L-M神经网络的储粮害虫分类识别

基于图像处理的储粮害虫检测过程中,需要解决多种害虫多特征、混合度大的综合分类问题.本文提出采用基于L-M算法的多层前馈神经网络对害虫进行分类识别.实验表明,该神经网络和害虫分类识别系统拟和程度很高,并且采用的L-M算法,在网络训练速度及识别精度方面,都优于传统的BP算法.因此基于L-M算法的神经网络在害虫的在线识别方面有应用价值.     

The recognition of apple fruits in plastic bags based on block classification

The recognition of apple fruits in plastic bags is easy to be affected by reflected and refracted light. In order to weaken the influence of light, a method based on block classification is proposed. The method adopts watershed algorithm to segment original images into irregular blocks based on edge detection results of R–G grayscale images firstly. Compared with the watershed algorithm based on gradient images, the segmentation method can preserve fruits edge and reduce the number of blocks by 20.31%, because graying image method, R–G, filters most of leaves and edge detection operator insures that the edge of fruits are detected accurately. Next, these blocks are classified into fruit blocks and non-fruit blocks by support vector machine on the basis of the color and texture features extracted from blocks. Compared with the image recognition method based on pixel classification, the proposed method can restrain the interference of light caused by plastic bags effectively. The false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR) of the method based on pixel classification are 21.71 and 14.53% respectively. The FNR and FPR of the proposed method are 4.65 and 3.50% respectively.     

基于深度学习VGG网络模型的海洋单细胞藻类识别算法

为更好地对海洋中单细胞藻类进行有效识别,本研究提出了基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法—AlgaeNet,在传统VGG网络模型基础上,通过减少卷积核数量,并添加BatchNormalization层进行神经网络模型加速。结果表明:在相同试验条件下,本研究中提出的AlgaeNet算法在训练过程中的损失值收敛速度及对测试集样本(卵形小球藻Chlorella ovalis与小等刺硅鞭藻Dictyocha fibula Ehrenberg)的预测准确率上升速度较传统VGG、AlexNet网络模型优势明显,识别准确率可达99.317%。研究表明,基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法AlgaeNet在单细胞藻类识别领域具有较好的分类识别性能,可实现海洋中藻类的准确识别。     

基于多特征融合和深度信念网络的植物叶片识别

基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加,传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单,导致叶片识别率较低。为此,本文提出使用纹理特征结合形状特征进行识别,并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor滤波和灰度共生矩阵方法得到。而形状特征向量由Hu氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象,使用“dropout”方法训练深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法,在Flavia数据库中,对32种叶片的识别率为99.37%;在ICL数据库中,对220种叶片的识别率为93.939%。这表明相比一般的叶片识别方法,此方法鲁棒性更强,并且识别率更高。      

基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器

支持向量机的分类性能在很大程度上取决于其相关参数的选择,为了改善支持向量机的分类准确率,本文采用基于混沌机制的人工蜂群算法对其参数进行优化。在传统人工蜂群算法的基础上,采用Logistic混沌映射初始化种群和锦标赛选择策略,进一步提高人工蜂群算法的收敛速度和寻优精度。该方法采用分类准确率作为适应度函数,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化。通过对多个标准数据集的分类测试,证明基于混沌机制的人工蜂群算法优化的支持向量机分类器能够获得更高的分类准确率。     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

基于联合稀疏模型的黄瓜病害自动识别

提取黄瓜7种叶部病害图像颜色、形状和纹理的共26种特征进行研究,发现不同形式的特征在用同一样本集合稀疏表示时,它们的稀疏系数有着相似的结构。通过引入联合稀疏模型构造方程,对这一规律进行数学描述,使用加速近端梯度法求解联合稀疏系数,最后借助重构误差来实现病害识别。试验表明,这一算法的正确识别率达到90.67%,较稀疏表示分类算法提高5.7%,计算消耗时间7.5 s,较稀疏表示分类算法缩短4.3 s。