基于联合稀疏表示的单次诱发电位提取算法

从人的头皮采集到的脑电作为大脑处理信息的过程中所产生的脑电生理活动的一个直观而无损的反映,因其表示的独特的属性,成为探究脑电方面的重要研究方向。人的脑电信号中的干扰和特定刺激下产生的诱发电位均是来自于不同源的信号,相对的认为其实独立存在的。本文提出一种基于联合稀疏表示的单次诱发电位提取算法。多次的诱发电位,变化的分量占多数,为了保证其研究的准确性,故采用对单次诱发电位的研究,对其研究,需将其提取出来。根据建模(平均诱发电位),从而得到稀疏字典。基于联合稀疏表示算法的单次诱发电位实验结果,分析结果,该算法和其他算法相比获得了更好的效果。[1]     

基于稀疏表示的目标追踪方法

目标追踪作为图像理解重要的一部分,在公安工作中有着广泛的应用。但是对于一些复杂场景,车辆、行人众多、背景多样,传统的目标追踪算法难以达到理想效果。本文概述了稀疏表示基本概念和稀疏编码的方法,对稀疏表示方法在目标追踪领域中重要研究进展进行总结归纳,并展望了稀疏表示方法在目标追踪领域的发展方向。     

基于地物字典的遥感图像分类方法研究

遥感图像信息提取与分类是当今数据挖掘领域中的热门话题之一。遥感图像计算机分类的主要措施是基于统计特征的模式识别技术和句法模式方法。该文是在认真阅读了相关资料的基础提出了有关分类的一种设想,一种人工智能和数据库理论结合的分类方法,即利用地物字典进行遥感图像分类。     

电子商务时期中文字典数据库生成设计探讨

在当前日趋发达的电子商务环境下,数据分析技术迅速发展,汉字数据库体系结构分析直接关系着中文电子字典数据库生成情况。然而在实际操作中往往由于数据库信息量比较大,数据分析结构复杂等因素使工作效率大幅降低。想要解决这一问题,必须实现中文字典数据库生成设计模式。本文通过中文字典数据库系统设计、数据库生成思路、GB2312字库全集的生成、数据库维护设计、数据库查询模块设计、字典表自定义数据录入模块设计等几个方面深入探讨电子商务时期中文字典数据库的生成方式及提高系统处理效率问题。     

基于CBERS和MODIS数据的草地资源监测评价研究

在编制《草地资源遥感调查大纲》、《草地资源区划界定操作细则》、《草地资源区划界定图形数据及制图要求》等系列规范、细则,以及包括基础地理信息、草地资源信息等多个方面的综合调查分类指标体系及数据字典的基础上,研究和探索了一整套利用CBERS数据建立草地资源遥感解译标志,采用人机交互的方式在GIS软件中对草地资源类型图进行更新,并以CBERS数据更新后的草地资源专业图件作为背景,应用EOS/MODIS数据实现草地植被的遥感动态监测与评价。     

用稀疏贝叶斯概率模型做文本分类

如今,当处理大量数据集的协变量时,相比小样本量的一个常见问题是:估计与每个协变量相关联的参数。当协变量的数量远远超过样本的数量,参数估计变得非常困难。在这项研究中,我们开发了一个稀疏的Probit贝叶斯模型(SPBM)的基础上吉布斯抽样,其利用双指数函数之前诱导收缩,并减少在模型协变量的数目。使用6个领域,如数学,在维基百科已下载的方法中进行评估。我们通过计算并根据执行训练和测试组的分类的阈值作为决策规则。利用遍布全球50个运行平均灵敏度和特异性我们的模型的表现相比,支持向量机(SVM)。该SPBM实现了高分类精度和几乎所有的分析领域优于SVM。     

基于RS的石羊河流域植被覆盖度动态监测

采用NOAA和EOS/MODIS遥感影像资料,计算并分析了石羊河流域1997-2006年的植被演变特点.结果表明,自1997年以来石羊河流域的植被盖度发生了非常明显的变化,植被总体上仍然向退化方向发展,生态环境进一步恶化.植被退化主要表现在稀疏植被和茂密植被的大幅减少方面,稀疏植被有向裸地转化的趋势,茂密植被逐渐向适中植被和稀疏植被转化.     

物品识别系统的设计与实现

由于电子商务的迅猛发展,网购越来越成为与网民生活密切相关的重要网络应用。这种传统购物方式的改变不可避免地增加了对物品的搜索量。针对以上问题,本文研究了一种基于视觉字典的物品识别系统,首先提取图像的特征点并利用K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典,然后进行相似性匹配,最后选取了在市场上使用最为广泛的Android作为开发平台,实现便捷高效物品识别客户端系统,利用随手拍摄的照片或是Web上浏览过的图像"以图搜图"。     

基于稀疏分量分析的生猪音频欠定盲源分离研究

旨在针对生猪养殖过程中，混合生猪音频特征难以提取及识别的问题，提出一种基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法。本研究选取4个月、150 kg左右，健康状况良好的长白母猪，将其不同状态下的叫声按照不同系数混合得到的音频信号作为观测信号，运用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform, STFT)对音频信号做时频域转换，通过分组筛选出信号中的单源点，使用自适应阻尼系数的AP(affinity propagation)算法结合奇异值分解，将单源点聚类以估计混合矩阵，采用优化最小l_p范数的方法完成音频信号的重构。设计2组试验，1组阐述试验的一般过程，另1组通过对比分析整个分离算法的性能，使用相似系数(similarity coefficient)、信噪比(signal to noise ratio, SNR)和均方误差(mean square error, MSE)衡量分离音频质量。结果表明：1)3个源信号与2个观测信号的欠定生猪盲源分离中，不同时长下分离出的音频信号与对应源信号的相似系数、信噪比和均方误差分别在0.67～0.92、7.9～...     

基于照相法的荒漠草原植被覆盖度测定方法

荒漠草原植被稀疏、空间异质性与年季变化大。植被覆盖度是评价荒漠草原生态状况关键指标之一,但长期以来缺少快速、精准的测定方法。利用普通相机与ADC多光谱相机对地表拍照,结合监督分类、归一化差异指数法(以下简称NDI)提取地表植被覆盖度参数,并以20×20格网密度针刺法模拟结果为基准值,分析不同传感器及提取方式下的精度与适宜性。主要结果:(1)15×15格网密度针刺法可实现荒漠草原地表植被覆盖度高效、准确测定,当覆盖度高于60%时10×10格网密度最宜;(2)相比ADC多光谱照片及普通数码照片的监督分类,基于普通数码照片的NDI法能更准确提取荒漠草原植被低覆盖度,且较针刺法工作效率大幅提高。