竞争性自适应重加权算法和相关系数法提取特征波长检测番茄叶片真菌病害

基于竞争性自适应重加权算法(CARS)和相关系数法(CA)特征波长选择方法,提出了利用可见-近红外高光谱成像技术检测番茄叶片灰霉病的方法。首先获取380~1 023nm波段范围内80个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,然后提取染病和健康叶片感兴趣区域(ROI)的光谱反射率值,作为番茄叶片灰霉病鉴别模型的输入来建立支持向量机(SVM)鉴别模型,训练集和验证集的鉴别率都是100%。研究进一步通过CARS和CA提取特征波长,分别得到5个(554,694,696,738和880nm)和4个(527,555,571和633nm)特征波长,然后分别建立CARS-SVM和CA-SVM鉴别模型。结果显示,CARS-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率都是100%,CA-SVM模型中训练集和验证集的鉴别率分别是91.59%和92.45%。以上结果说明了从可见-近红外高光谱图像中提取的光谱反射率值用于检测番茄叶片的灰霉病是可行的。

有功功率及功率因数的加权算法

提出了一种能有效地抑制由非同步采样引起的有功功率及功率因数的测量误差的加权算法。推导出任意电压、电流信号的有功功率、功率因数随相对频偏及采样相位变化的一般公式;传统算法的有功功率、功率因数的测量误差与相对频偏成正比;而用该文所提出的三角窗加权算法, 有功功率、功率因数的测量误差与相对频偏的平方成正比。该算法实现简单, 精度高, 当相对频偏不大时,无须专门的同步采样措施即可取得较高的测量精度。

基于句子情感加权算法的篇章情感分析

针对篇章级的文本情感倾向性分析准确率不高的问题,提出一种新的基于句子加权算法的篇章级文本情感倾向性分析方法.该方法将文本细化为句子的集合,在充分分析汉语中各种句子的句式结构特点的基础上,对复杂句采用新的情感判断规则判别情感,对简单句采用朴素贝叶斯算法判别情感,依据新提出的句子情感值的计算规则为每个句子赋予情感权值,最后依据此次研究提出的句子情感权值合成算法计算得出篇章级文本的情感倾向性.在实验中,使用本文所提出的方法对篇章级文本进行情感分析获得了较好的准确率、召回率和F值.实验证明,基于句子加权算法的情感分析方法要比传统的文本分类方法效率更高.

多分类器融合中一种新的加权算法

提出了一种直接采用分类器的输出向量来计算各分类器的加权算法 ,它能直接利用在分类器的输出端提供的“测量级”信息 ,通过加权函数将“测量级”信息转化为对分类器的加权 .为了提高系统的可靠性 ,在实验中还分析了表决阈值的选取 .

交流电电气参量高精度测量的加权算法

针对传统的采样算法测量交流电电气参量误差较大的问题 ,基于多次平均思想 ,提出了一种电气参量测量的加权算法 ,并给出了加权函数的递推公式及其前 6阶加权函数的解析表达式。误差分析和数值模拟均表明 :若采用k阶加权函数 ,各电气参量测量值的同步误差正比于相对频偏的k次方。在电力系统中 ,只需取k =3而不必引入其它同步措施 ,便可将因非同步采样引起的测量误差降低到 10 -5的量级以下。

基于支持向量机的分解合作的加权算法及其应用

支持向量机是基于统计学习理论的新一代学习机器。它使用结构风险最小化原则,运用核技巧,较好地解决了学习问题。当训练数据相当大时,其训练速度是制约其应用的瓶颈。本文提出了一种基于支持向量机的分解合作的加权算法并将其应用于股票指数预测,与标准算法相比较,分解合作加权算法表现出了良好的性能。

基于自适应加权算法的通信网络安全影响数学模型

针对目前通信网络安全影响问题的分析,本文引入传统的信息安全影响数学模型,在此基础上,进一步结合安全防护有效实施的重视程度,提出了一种针对通信网络安全影响分析的改进模型。该模型在对通信网络安全威胁、通信网络作战方式、网络安全属性以及对网络安全对抗属性进行量化分析的基础上,利用模糊数学理论和自适应加权算法,对有效实施安全防护情况下的通信网络安全影响进行了定量分析和建模。基于Monte Carlo法的仿真实验结果证明了本文模型的有效性。

阵列声波测井中的概率成像加权算法

为提高井壁附近的声波层析成像的速度和精度,提出了一种低分辨率图像对高分辨率成像算法的图像加权技术。这种技术首先由成像分辨率低的声波概率成像算法得到每个成像单元的概率大小,然后以此概率作为ART算法中射线矩阵的加权系数,并在迭代过程中根据每个单元的概率大小和射线长度分配投影误差。与传统的ART算法,以及其它文献中算法的算例结果的对比表明,这种改进技术能够有效地提高计算的精度和图像重建的质量。

Turbo码解码过程中的加权算法

本文通过调整迭代解码过程中系统位接收值的加权系数,提出了一种Turbo码加权迭代解码算法。该算法改变了迭代运算后Turbo码解码器输出软值中系统位接收值信息和它的外部估计信息的比重,使Turbo码无论在低信噪比或是在高信噪比时均具有优良的纠错性能。仿真结果显示,采用Turbo码加权迭代解码算法,不仅能提高Turbo码的收敛速度,而且能进一步降低Turbo码解码时的地板值,使Turbo码的比特误码率在高、低信噪比时都能够得到进一步改善。

一种基于动态加权算法的多星遥感计划制定系统

首次提出了“逐级限制、动态加权”的优化方法来解决多颗遥感卫星数据获取和地面接收计划制定过程中的冲突消解问题,经实践检验证明具有准确性高、计算效率高的特点。并据此开发了实际的应用系统,取得了良好的应用效果。

基于多源观测的联合定轨数据融合建模及最优加权算法

针对基于双星定位系统的近地卫星联合定轨中的多源观测数据的融合处理问题,分别建立了基于测量噪声独立同分布和测量噪声相关的多源融合测量模型,提出了一种基于矩阵Cholesky分解的广义测量模型和测量噪声去相关方法。设计了多源融合测量模型的多结构非线性最优加权参数估计实现算法,并以双星定位系统的星敏感器测角与距离和测量信息为例,进行了联合定轨仿真实验。理论分析与仿真计算结果表明,相对于仅用距离和测量信息与平均加权方式,基于多源观测数据的最优加权联合定轨方法能够进一步改善卫星定轨精度。

认知无线电协作频谱感知混合加权算法

协作频谱感知的关键技术是降低控制信道开销,笔者提出了一种基于信噪比的加权协作检测算法,采用双门限混合加权判决,融合中心根据当前检测信道贡献大小,从而计算和分配相应的加权值,降低无效的传输.模拟结果表明:该算法不仅检测概率有明显的提高外,而且平均感知比特数下降,从而降低了公共信道的开销.

基于图像边缘的灰度加权算法应用于LED管芯检测

LED管芯检测的像素级算法受到图像分割的影响,造成目标中部分像素的丢失。本文利用图像边缘区域的灰度加权算法,以求取物体边缘所在像素点的灰度来计算边缘位置。检测结果分析表明,该算法在检测精度上有了明显提高。

消除倾角影响的振幅曲率及其加权算法

为提高振幅曲率的精度和计算效率,提出基于最小均方根振幅差的倾角搜索算法,沿着求取的地层方向计算振幅曲率。传统振幅曲率通常采用相干能量进行加权,需要构造协方差矩阵并求其特征值,文中使用中心道的均方根振幅对振幅曲率进行加权,避免上述矩阵运算,提高了计算效率。实际数据测试表明了该方法的有效性和适用性。

加权算法下短波地空信道质量排序及性能评估

综合LQA和预测两种模型下航线信道质量排序的特点,通过对航线信噪比进行统计分析,得出了LQA的时效性分布模型,并以此作为修订LQA信道质量排序的修正因子,结合长期预测模型,给出了加权算法下的信道质量排序方案,根据ALE工作模式,确立了性能评估准则,构造了建链成功率和平均建链时间的理论模型;经仿真验证,加权算法下确立的信道排序与实际信道质量排序相似度高,其一次建链成功率优于LQA模型和预测模型,航线各点平均建链时间短,为航线ALE呼叫建链时信道排序提供了理论依据。

基于注水原理的认知无线电协作频谱感知加权算法

协作频谱感知算法在提高频谱检测概率的同时也增加了控制信道开销,如何降低控制开销成为协作感知的关键技术之一.提出基于注水原理的加权协作检测算法,算法采用基于信噪比的能量检测器,根据检测信号的信噪比,用注水原理计算和分配权值,确定感知贡献,删除无效检测和传输.结果表明,提出的算法提高了检测概率,同时平均感知比特数下降,减少了控制信道开销.

数据集成中不一致性数据相似性比较的加权算法

Reducing inconsistency is the key problem to improve data quality during data integration. In this paper,we first present a weighted algorithm of similarity coefficient which is superior to traditional algorithms if the sourcedata have multiple characteristic items ,all of which have to be taken into account ,especially during the complex infor-mation integration. Secondly,we apply it to the experiment of telecommunication customers integrating ,the results ofdata clustering show it has high feasibility and precision performance.

基于改进加权算法的汉麻种植管理系统研究

本文的汉麻种植管理服务系统在部署和实施过程中,采用改进加权局部线性算法,通过非线性变换将输入样本集映射到高维特征空间完善分类,积累汉麻数据于系统上,通过采用传感器、视频监控、建立汉麻的监测与设施信息库、状态库、调度数据库及服务管理系统等手段,减少资源损耗,提升汉麻种植竞争力。通过运用汉麻数字化系统指导管理,对其生长期的THC含量进行监管,实现汉麻产业的全链条管理。

用于紫外光通信组网的改进加权算法

针对已有加权算法在紫外光通信组网运用中存在的结构划分不均衡、不稳定和不准确等问题,提出一种改进的加权算法。改进算法基于能量损耗模型确定合理的小区数划分,并将节点间的相对移动性考虑到功率变化因素中计算通信连接时间。仿真分析表明,改进算法提高了网络的稳定性,中心节点的选择更趋于均衡化,可以进一步改善紫外光通信网络的性能。

面向XRF的竞争性自适应重加权算法和粒子群优化的支持向量机定量分析研究

研究高效、准确、便捷的土壤重金属检测方法对于了解土壤的污染状况以及开展污染防治工作具有重要的意义。由于X射线荧光光谱分析(XRF)技术具备快速、准确、无损检测、样品制备简单等优势,在土壤重元素定量检测获得广泛应用。XRF仪器测试标准样品的荧光光谱并建立校准曲线,通过反演计算得到待测样品的元素含量。由于样品元素间存在基体效应,以及荧光谱特征峰存在叠加干扰,未经优化的校准曲线的线性度较差,这给反演计算来困难。为了解决上述问题,分别利用小波变换、非对称加权惩罚最小二乘法(arPLS)对光谱进行去噪和扣除本底基线,提高校准曲线的决定系数(R2);运用竞争性自适应重加权算法(CARS),针对不同目标元素优化变量选取;进一步地,基于选取的变量建立粒子群算法(PSO)优化的支持向量机回归(SVR)模型,并通过该模型反演计算各元素含量,提高定量分析的准确度和预测的泛化能力。实验结果显示,经过小波去噪和arPLS本底扣除后的校准曲线的决定系数(R2)有明显提升,Cr、Cu、Zn、As、Pb分别从0.965、0.979、0.971、0.794、0.915提高为0.979、0.987、0.981、0.828、0.953;通过CARS选取的谱线变量的个数大幅度减少,从2 048个通道降低到30个以下,为原来变量个数的1.5%,提高了变量选择的精准性;与偏最小二乘法(PLS)、未优化的SVR模型进行对比,采用CARS变量选择和PSO优化的SVR模型进行含量预测,训练集RC2与测试集RP2的决定系数分别在0.99、0.90以上,预测准确性有明显提高。因此,所提出的竞争性自适应重加权算法和PSO优化的SVR定量分析模型对于土壤重金属元素定量分析具有较好的理论指导和应用价值。