光纤入侵行为融合特征的集成识别

针对已有光纤安防系统入侵行为识别模型中特征空间不完备及分类器泛化能力差的缺陷,本文提出了一种光纤入侵行为融合特征的集成识别策略。首先,采用总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、功率谱分析(Power Spectral Analysis,PSA)及离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)提取信号在时域、频域及小波域内振动信息,构建入侵信号的特征集。然后,提出一种基于DFPA(Discriminative Function Pruning Analysis,DFPA)的特征选取方法,实现特征空间的约简。最后,构建集成的随机权向量函数连接网络(Random Vector Functional-Link net,RVFL)分类器识别入侵行为。在基于M-Z(Mach-Zehnder,M-Z)干扰仪的光纤安防系统中采集入侵信号,进行实验,结果表明该策略的有效性。

基于AIS风电机组故障诊断与偏航控制系统研究

基于人工免疫算法,设计了一种风电机组故障诊断与偏航控制一体化系统。该系统包含故障诊断免疫子系统代理和偏航控制免疫子系统代理。首先归结出了风电机组的不同故障类型与偏航控制条件,并建立了两个免疫子系统代理的抗原与抗体对应表。然后采用对抗原与抗体进行统一编码的方法,计算抗原与抗体之间的亲和力,实现了抗原与抗体的识别结合过程。最后仿真实验结果表明,该系统能够高效地协同工作,诊断已知故障类型(抗原),并能自动给出对应的解决措施(抗体);能够根据不同的风速风向条件(抗原)给出最优的偏航控制策略(抗体)。通过与传统PID控制相比,本文提出的系统具有更好的稳定性和鲁棒性。

基于时频特征的光纤周界振动信号识别

在光纤周界安防系统中,蓄意入侵和环境噪声均能引起光纤传感器振动,在保证系统高灵敏度的前提下区分入侵和非入侵事件极为重要。为了有效识别各种光纤振动信号,本文依据入侵和环境噪声引起的光纤振动信号在时域上的短时特性以及复小波域各尺度上能量分布特征,提出了两级判别法识别光纤信号。第一级用时域特征,短时能量和短时平均过零率判断是否有振动发生;第二级用复小波提取光纤信号的能量分布特征,联合时域特征形成特征矢量,支持向量机(SVM)作为分类器识别是否为入侵信号及入侵类型。实验结果表明,此方法可以有效识别入侵信号和环境噪声引起的非入侵事件,提高了系统报警率,降低了误报率。

基于自适应EMD的光纤安防系统入侵信号识别

给出了一种基于自适应经验模态分解(AEMD)的光纤周界安防系统入侵信号识别方法。采用时域的短时能量及过门限率特征,判别截取振动信号并预处理,运用信号过门限率的统计特性和比值差异系数特性排除部分扰动信号;利用AEMD方法分解振动信号,得到若干个本征模态函数(IMF),选取与原信号相关性较高的IMF分量,计算各分量的能量熵和峭度特征;将获取的所有特征构成特征向量,采用支持向量机识别入侵信号。实验结果表明:该方法可以有效识别入侵信号的类型,提高了识别速度和识别率。

基于主元分析的倾斜车牌图像校正方法研究

文章提出了一种基于主元分析(PCA)的车牌图像倾斜校正新方法。该方法将原始的像素坐标矩阵经过中心化后转换为2维协方差矩阵,再奇值分解为能反映图像倾斜方向的2维对角矩阵和坐标变换矩阵。校正算法的时间复杂度分析与实验结果均表明:相对于HOUGH变换等校正方法,PCA方法缩短了计算时间1￣2个数量级,并且在污迹、光照不均等条件下也能获得较好效果。

基于支持向量机的无监督聚类算法研究

分析了支持向量机在解决无监督分类问题上的不足,提出一种基于支持向量机思想的最大间距的聚类新方法。实验结果表明,该算法能成功地解决很多非监督分类问题。

基于云模型的PIDNN偏航控制系统研究

风力发电机的偏航系统是典型的非线性系统,难以建立精确的数学模型;常规的PID控制方法很难获得期望的稳定性、鲁棒性等控制性能,采用PID神经网络(PIDNN)和云模型分类方法,建立不同的PIDNN控制模型解决不同风速、风向的偏航控制;仿真实验结果表明,与常规PID控制相比,云模型与PID神经网络的结合能够显著提高偏航控制系统的稳定性和鲁棒性。

基于小波分解和亮度矩的车牌定位方法

文章提出了一种基于小波分解和亮度矩的复杂背景下,图像中车牌定位和分割的方法。针对小波分解能较好地保留图像中的细节信息,选用小波作为车牌分割工具;为了突出车牌字符与图像中其它信号特征的差异,定义了一个亮度矩函数,用以搜寻牌照的上下、左右边界。仿真结果表明,该方法定位准确率高、速度快。

基于局部均值分解的光纤周界安防系统振动信号识别

在光纤周界安防系统中,为有效识别各种光纤振动信号,提出了一种基于局部均值分解的两级光纤振动信号模式识别方法。首先,提取光纤信号的时域特征,计算信号的短时能量和短时过零率判断是否有振动发生;其次,对于已判定的光纤振动信号,采用局部均值分解方法将振动信号分解为若干个乘积函数分量,提取分量信号的能量分布特征;最后,将第一级提取的时域特征与局部均值分解提取的特征相结合,构成特征向量输入支持向量机进行分类识别,判断振动信号类型。实验结果表明,该方法可以有效识别光纤振动信号的类型,提高了识别率。

基于BIA的人体内脏脂肪面积预测云模型研究

人体内脏脂肪面积与人体腹部总阻抗和腹部皮下阻抗测量值存在着强非线性关系,采用小波神经网络云模型建立了人体内脏脂肪面积预测模型。采用八电极法并结合人体腹部形状特征和人群特征属性,构成预测模型输入量。对不同条件的输入量进行划分,建立对应各个输入量的隶属云并进行模糊推理;构建对应于输入量的以小波函数为基函数的网络,采用输入量隶属云模糊推理输出对小波神经网络输出加权平均,以预测人体内脏脂肪面积。对该模型的参数进行训练,并采用训练后的模型对人体内脏脂肪面积预测。实测结果表明,该模型具有较强的非线性函数逼近能力,对人体VFA的预测效果比统计回归模型有明显的改进。

基于FSVM脱机手写体汉字分类识别研究

针对脱机手写体汉字特点,给出一种采用模糊支持向量机粗分类的方法。根据小波分解像素密度特征,利用模糊支持向量机对汉字进行粗分类。细分类识别提取外围特征,同时融合小波多网格特征,采用一对多算法进行细识别。仿真实验表明,该方法有较高识别率。

基于Sagnac传感器的周界安防入侵信号识别

针对光纤安防周界系统采集信号的非线性、非平稳性、间歇性等特点,给出了一种入侵振动信号分帧方法。采用嵌入维数计算方法,在保留时间序列信号的内在动力学特性条件下以确定最小分帧长度。利用短时能量和短时平均过零率双条件判断识别振动信号,再进行小波分解,比较各层小波系数能量分布特征,通过二级判定识别降低入侵振动信号误识率。实验结果表明:该方法可行有效,能准确判定识别入侵振动信号。

用于分割双纹理图像的最佳单Gabor小波参数的反馈系统

设计了一个对分割双纹理图像的最佳单Gabor小波参数进行自适应调整的反馈系 统?该系统利用Gabor小波的带通特性使某一频率的纹理通过,而另一频率的纹理受到抑制 ,由RBF神经网络对预处理后的图像参数进行估计,求出最优分割阈值?以分割阈值误差率 为反馈量对Gabor小波参数进行自适应调整,从而得到最佳Gabor小波参数?实验证明,该系 统对双纹理图像的分割达到了预期的结果?

手写体汉字识别的二叉树SVM算法研究

脱机手写体汉字识别具有重要的理论意义和实践价值,目前在小字符集方面取得了比较好的效果。对大字符集来说,仍在进行研究。为了解决大字符集的手写体汉字识别问题,一般采用多层分类的方法。根据汉字的繁简和字型结构,构造了五级的二叉树SVM模型进行汉字集的粗分类,给出了模型的构造方法。在每级分类识别当中,采用不同的汉字特征和核函数,利用"one-against-rest"算法进行细分类识别。仿真实验表明,该方法能对手写体汉字分级分类识别,具有较高的识别率。

基于过程神经网络的汉字特征提取方法的研究

文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合,给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时间累积和纵向空间加权求和方法,模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程,给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力,建立了手写体汉字特征知识数据结构表,对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验,结果表明该方法具有良好的"认知"手写体汉字特征的能力。

基于RBF神经网络在图像分割参数估计的应用

论文提出了基于RBF神经网络图像分割参数估计的方法。该方法利用RBF神经网络良好的函数逼近性能,通过RBF神经网络对预处理后的图像有关参数进行估计,得到计算最优分割阈值所需的图像参数。该方法经过实验证明完全能达到图像分割要求。

基于反馈知识迁移的脱机手写体汉字识别方法

针对卷积神经网络识别脱机手写体汉字时出现的梯度弥散问题,提出一种基于反馈知识迁移的识别方法。将卷积神经网络分解为主网络与若干子网络,使网络参数转移到低层数网络中。按字型结构分割脱机手写体汉字送入子网络中训练,再使用知识迁移将多个子网络的知识迁移到主网络中,结合反馈理论自适应调节子网络权重系数,实现对网络整体的知识整合。仿真实验表明:本文方法有效缓解了梯度弥散现象,具有较高的识别率。

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法

提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络按需多路节能路由算法。该算法综合了蚁群优化算法和AODV路由协议的思想,通过蚂蚁并行地在源节点和目的节点之间建立多路径路由,提高了网络数据传输的实时性、延长了整个网络的生命期。仿真结果表明,该算法与多种群蚁群优化路由算法、基本蚁群算法相比,在整个网络的生命期和节能方面效果显著。

电力调度系统中的前台机及其软件设计

主要介绍了电力调度自动化系统中的前台机硬件设置、通讯规约和软件设计。

一种基于图割理论的快速立体匹配算法

针对传统的立体匹配算法中存在的低纹理区域和遮挡区域匹配精度低、实时性不好等问题,提出了一种基于图割理论的立体匹配算法。把图像分割成色彩单一的不同区域;计算初始视差图,利用可靠点求取各分割区域的平面模板参数,对模板参教相同的相邻区域进行融合;构造全局能量函数,采用图割算法求取全局能量最小的视差最优分配。实验结果表明,该算法对低纹理区域和遮挡区域均有较好的匹配结果,能够满足高精度、高实时性的要求。