基于投影约束和随机采样Hough变换的虹膜分割方法

非合作式虹膜图像的采集导致图像中具有大量干扰和噪声,因此,提出基于投影约束和随机采样Hough变换的虹膜分割方法提取虹膜有效区域。对虹膜二值图像进行投影粗定位虹膜的外轮廓圆心和半径,通过圆心和半径确定虹膜的大致区域,在该区域上,使用随机采样的Hough变换确定虹膜的内外轮廓,从而提高了虹膜分割的准确性。实验证明,与现有方法相比虹膜分割方法错误指标E1和E2最多提高8%和20%,具有更低的错误率和较高的时间效率。

加权再生核空间中信号的随机采样稳定性

针对一般概率分布获取的独立随机样本,在核函数不满足对称性的条件下,在加权再生核子空间中研究了信号的随机采样稳定性。首先,基于加权再生核子空间的框架刻画,在有界区域上用有限维子空间逼近加权再生核空间。其次,通过研究加权再生核子空间中信号的无穷范数与p范数的关系,估计标准化有限维子空间的覆盖数。最后,证明了当采样量足够大时,能量集中于立方体上的加权再生核信号的随机采样稳定性以高概率成立。

聚类随机采样和代价敏感的电信客户流失预测集成模型

文章为解决客户流失预测中因数据类别高度不平衡导致模型性能降低的问题,基于Bagging集成思想,提出一种融合聚类随机采样、代价敏感的预测模型(RWBC-Ensemble)。首先,利用聚类随机采样方法降低数据的不平衡度;其次,将流失客户样本划分为安全样本和危险样本,并为不同类别的样本赋予不同的权重;最后,以代价敏感的梯度提升决策树为基学习器,对采样数据进行预测。此外,研究在RWBC-Ensemble融入特征选择、数据清洗2个模块,进一步提高数据质量。根据4个高度不平衡客户数据上的实验结果,RWBC-Ensemble的AUC、Recall平均提升了3.76%、19.92%,但由于搜集数据的困难性,未能在更多不平衡客户流失的数据上验证该模型的有效性。研究结果表明,该模型拥有更好的客户流失预测性能,对提高客户留存率具有重要作用,为企业制定和实施客户留存策略提供重要参考依据。

基于随机采样的多段柔性机械臂路径规划

针对多段柔性臂避障路径规划存在的末端位姿约束求解困难、定位精度低、解空间小和计算复杂等诸多难题,提出了面对非结构化环境下基于随机采样的多段柔性机械臂路径规划方法。首先,基于柔性臂几何分析建立操作空间(W空间)与构型空间(C空间)两者之间的运动学模型;然后,基于W空间随机采样的方法,采用头-尾逆序规划,保证了末端位姿的定位精度,同时加入基座的局部冗余性扩大求解空间;进一步,加入贪婪启发和可达引导策略,制定以路径成本为目标的路径评价函数,确定避碰最优路径;最后,在CoppeliaSim仿真平台搭建具有物理属性的多段柔性臂仿真模型和实物样机,并在狭窄环境中利用头部跟随算法求出控制量,实现对所规划路径的跟踪。仿真结果表明了路径规划算法的末端位姿准确性及算法求解的快速性,实验结果显示实际末端轨迹与规划轨迹位置重合度高,验证了所提算法的合理性与有效性。

基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术

激光点云大数据中存在冗余数据,导致其大数据自动配准过程中存在配准速率慢、精度差等问题,为此提出基于随机采样一致性算法的激光点云大数据自动配准技术。将初始半径和最小邻域拟作自定义变量,使用密度聚类法剔除冗余激光点云数据,运用双边滤波平滑点云信息;分析不同角度下两组激光点云数据的刚体变换关联,获取对应且不共线的采样点,将模型点配准率作为激光点云采样数据和真实数据一致性衡量指标,完成激光点云大数据初始配准;通过迭代最近法找出两个点云集合的最近点,利用M-估计方法优化误差惩罚函数,实现激光点云大数据自动配准。仿真结果证明,应用所提方法得到在未引入噪声时的激光点云数据配准重合度为0.97,噪声环境下的点云配准重合度为0.96,配准平均耗时为59.6 s。

概率引导的随机采样一致性算法

为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更新构成了一个正反馈环节,经过若干次迭代后,正确样本被采样的概率远超过错误样本被采样的概率.理论分析和实验数据表明,该算法收敛需要的迭代次数较少,有效地提高了随机采样一致性算法的效率.

土壤制图中多等级代表性采样与分层随机采样的对比研究

采样设计是土壤地理研究中备受关注的重要问题。本文以区域尺度土壤属性制图为例,将多等级代表性采样与经典采样中的分层随机采样进行对比研究。以安徽宣城研究区的表层砂粒含量为目标要素,采集数量均为59个的两套样点,设计不同数量(46、58和59)的样点分组,采用两种制图方法进行制图并利用独立验证点进行评价。结果表明:1)无论是采用多元线性回归方法还是基于环境相似度的制图方法,在同等样点数量下,利用代表性样点所得土壤图精度均高于利用随机样点所得精度,并且利用少量代表性样点(46个)所得土壤图精度也高于利用多量随机样点(59个)所得精度;2)随着代表性较低样点的增加,土壤制图精度基本有一个提高的趋势,而采用随机样点所得土壤图的精度波动较大。因此,可认为多等级代表性采样方法是一种可用于区域尺度土壤调查的有效采样方法,且比分层随机采样高效、稳定。

基于随机采样一致性算法的平面匹配方法

针对传统的平面图像标定点匹配算法计算量大、准确性不高等问题,提出一种基于随机采样一致性(RANSAC)算法的快速高精度的平面图像标定点匹配方法。该方法首先基于双圆锥曲线模型,借助于椭圆边缘点附近的梯度信息求取椭圆的切线,由切线集合拟合出椭圆参数,并利用这些参数计算出椭圆圆心,即图像上的标志点;然后用RANSAC随机采样算法对标定板上的点和图像上的点进行匹配。实验验证该方法实现起来简单并且有较高的准确率。

随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘

针对随机采样条件下移动轨迹在时间轴分布疏密不均的特点,在将三维时空轨迹转换为一维时间投影数据的基础上,提出一种基于密集时间区间自动检测的时空热点区域发现与移动模式挖掘方法。通过自底向上的动态聚类方式以探测密集时间区间,进而在密集时间区间内进行移动轨迹的时空热点区域发现。最后,采用深度优先的序列模式挖掘算法挖掘频繁移动模式集合。基于合成数据的仿真试验,验证了算法在有效性及可扩展性方面均具有较好的性能。

基于随机采样的超高分辨率成像中快速压缩感知分析

随着近年来超分辨成像技术的发展,基于单分子拟合的超分辨成像方法能够实现纳米尺度的空间分辨率,但这种方法的耗时较长,时间分辨率较差。成像重构时间较长主要受制于成像过程中每帧图像较低的荧光分子密度,所以需要足够多的采样帧数来重构一张图像。文中提出一种利用随机采样的快速压缩感知算法,结合分块压缩感知重构算法,最终能够在高分子密度的条件下获得较快的重构速度及较高的定位精度。

分级随机采样弱随机RRT算法及在移动机器人运动规划中的应用

针对移动机器人运动规划过程中,采用快速扩展随机树(RRT)算法采样效率低,寻找临近节点计算量大,及非线性反馈控制器不受系统模型动态约束的问题,提出一种新的基于分级随机采样与扩展的弱随机RRT算法,同时设计快速限幅非线性反馈控制器,保证运动规划过程中机器人始终满足系统模型动态约束。首先,在迭代伊始结合节点评价策略建立节点的选取集合;其次,按照规定顺序选取扩展节点并随机选择扩展方向,将计算得到的新子节点连接到随机树完成扩展;然后,对初始路径进行规划,采用快速限幅非线性反馈控制器计算机器人在路径点上的控制序列和位姿,实现移动机器人的运动规划;最后,通过仿真验证了该算法的有效性。结果表明:提出的分级随机采样弱随机RRT算法不依赖最近节点的选取,相比RRT算法缩短了求解时间,提高了迭代速度。

基本矩阵随机采样鲁棒估计

提出一种新的基本矩阵鲁棒估计算法:随机采样算法,对含有大量出格点的数据点集,利用7个对应匹配点的最小子集来估计参数;然后在不同的子集重复多次,确保任何一个子集都含有一个好的数据点的机率达到95%.最优估计值是残差低于门限值点数最多的子集,一旦从数据点集剔去出格点,利用没有出格点的数据就可以得到最终估计值.用真实图像测试表明该算法鲁棒性好,精度高.

基于加权随机采样的流场可视化方法

在总结流场可视化方法的基础上,分析流场可视化的关键技术,提出一种基于加权随机采样的流场可视化方法。利用屏幕空间四叉树分割法定义屏幕横纵坐标的种子点选择概率模型,对种子点的随机选择进行加权引导,利用HTML5的Canvas特性实现流线的动态绘制,结合粒子系统实现流线的内存管理,整合一套有效的流场可视化方法。对比实验和三维GIS平台上的整合应用结果表明,该方法在有效展示整体流场的同时能够实现LOD方式的流场细节可视化展示。

具有自校准能力的随机采样技术的研究

为了提高数字存储示波器的可测信号带宽,常采用随机采样技术来获得更高的等效采样率。讨论了随机采样的实现方法,给出了一种具有自校准能力的实现方法,利用该方法来进行采样,可以在采集数据的同时完成校准,精确计算采样数据在波形中的位置,从而降低采样位置的测量误差。

基于随机采样一致性的规则棒料位姿识别

获得规则堆放棒料的位姿信息是引导机械手抓取的关键,对获取的规则堆放棒料的三维点云进行滤波处理得到顶层的棒料点云,采用随机采样一致性算法(RANSAC)对滤波后的顶层棒料进行分割,最终得到每根棒料的半径、位置和姿态等信息。仿真实验表明:本方法识别结果的正确性;通过对直径为35. 00 mm,长度为80. 00 mm的规则堆放棒料进行扫描,在选择不同的参数的情况下,对同一根棒料点云进行多次分割,实验结果表明:当迭代次数k=20,距离阈值t=0. 7时,分割结果稳定,耗时160 ms左右;棒料半径的最大误差为0. 47 mm,本方法具有一定的鲁棒性和可行性。该方法能准确识别规则堆放棒料的位置和姿态,能广泛应用于棒类零件的位姿识别与机械手引导抓取。

基于随机采样法的光生混沌雷达信号周期性减弱研究

激光器产生混沌信号时,由于腔长原因使产生的信号具有周期性,若将该信号应用于雷达系统,易被识别与攻破。针对上述问题,文中提出采用随机采样法对原始混沌序列进行不等间隔随机采样,讨论分析了采样前后混沌的自相关和功率谱性能,结果显示采样后混沌信号自相关及功率谱的周期性均明显减弱并逐步消除。搭建基于光生混沌的调频雷达信号模型,理论推导分析了信号的频谱和模糊函数。结果表明,混沌自相关的旁瓣较原始混沌序列明显降低,功率谱也更加平坦,可获得sinc函数频谱和图钉状的模糊函数,该信号可以应用于雷达探测系统。

虚拟原子探针随机采样法用于氨基酸结构描述及其构效关系研究

考虑药物与蛋白质受体的3类非键作用模式,利用8类虚拟原子探针和MonteCarlo随机采样技术,得到了一套新的氨基酸侧链表面静电、立体及疏水势能场(ASSPF)参数.在此基础上对苦味二肽和血管舒缓激五肽进行了结构表征和QSAR研究,所建模型复相关系数R2和留一法交互检验复相关系数Q2LOOCV分别为0·8457,0·851和0·7688,0·7952,同时分析了肽链不同位置上氨基酸侧链对活性的影响,取得较好的结果.

分子表面随机采样分析用于苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物的3D-QSAR研究

采用分子表面随机采样分析(RASMS)对61个苯乙基噻唑硫脲衍生物抗艾滋病药物进行定量构效关系研究.运用多元线性回归(MLR)建模,同时采用内部及外部双重验证的办法对所得模型稳定性能进行深入分析和检验.MLR建模的复相关系数(Rcum)、留一法交互校验复相关系数(QCV)和外部样本校验复相关系数rm(test)分别为0.919、0.856和0.848.结果表明,RASMS能较好表征噻唑硫脲化合物N-(2-苯乙基)-N`-(2-噻唑基)-硫脲(PETT)及其衍生物抗艾滋逆转录酶抑制剂的分子结构信息,且所建模型具有良好稳定性和预测能力,可用于研发新型抗艾滋病药物.

随机采样的2DPCA人脸识别方法

在2DPCA的基础上提出一种随机采样的2DPCA人脸识别方法--RRS-2DPCA.同传统通过对特征或投影向量进行采样的方法不同的是,RRS-2DPCA(Row Random Sampling 2DPCA)将随机采样建立于图像的行向量集中,然后在行向量子集中执行2DPCA.在ORL、Yale和AR人脸数据集上进行实验,结果表明RRS-2DPCA不仅具很好的识别性能和运算效率,而且对参数具有很大的稳定性.另外针对2DPCA和RRS-2DPCA对光线、遮挡等不鲁棒问题,进一步提出了局部区域随机采样的2DPCA方法LRRS-2DPCA(Local Row Random Sampling 2DPCA),将RRS-2DPCA执行在人脸图像的局部区域中.实验结果表明LRRS-2DPCA不仅具有较好的鲁棒性更大大的提高了RRS-2DPCA的识别性能.

基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认

误匹配点的存在影响了计算图像间变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果。通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法。该方法首先基于特征向量相似性准则,得到初始匹配点对,再利用特征点周围的灰度信息进行权值计算,在用随机采样一致性算法拟合几何变换矩阵的迭代过程中,得到使目标函数最小的匹配关系以筛选由噪声等引起的误匹配点对,从而精确计算图像间的几何变换关系矩阵,实现图像的精确配准。实验结果表明,该算法具有良好的噪声鲁棒性,得到了理想的图像配准效果。