基于模糊Hit-Miss变换的信息填涂卡识别方法研究

介绍了一个针对信息填涂卡识别的OMR技术,这是自动阅卷系统中非常关键的一个环节。介绍了模糊Hit-Miss变换的原理,并基于该原理,详细介绍了OMR算法。为了增强系统的鲁棒性和适应性,对识别信度进行评估,并由用户根据实际情况设定适当的阈值。实验结果表明,本文方法性能优越,有很高的实用价值。

赋予hit-or-miss拓扑超空间动力系统的拓扑熵

设(X,d,f)为拓扑动力系统,其中X为局部紧第二可数Hausdorff空间,d为紧型度量,f为完备映射,用2X和F分别表示由X的所有非空闭子集和所有闭子集构成的集族,(2X,ρ,2f)和(F,ρ,2f)为由(X,d,f)诱导的赋予hit-or-miss拓扑的超空间动力系统.本文研究了h(X,d,f)和h(2X,ρ,2f)及h(F,ρ,2f)(在其存在的情况下)之间的关系,并给出h(2X,ρ,2f)及h(F,ρ,2f)(在其存在的情况下)为无穷大的一个充分条件.这些结论丰富了赋予hit-or-miss拓扑的超空间动力系统的内容.

hit-or-miss拓扑上的度量:直接扩充

设E是Hausdorff局部紧第二可数拓扑空间.用F表示由E的所有闭子集构成的超空间,其上赋予hit-or-miss拓扑.本文引入了E上的紧型度量和F上保距扩张的概念,建立了E上度量是紧型的充分必要条件,并且证明了E上任何一个紧型度量度可以直接扩充为F上的保距度量.

变异链球菌hit基因缺陷菌株的构建

目的构建hit基因缺陷型变异链球菌株并验证其细胞周期调控的功能。方法从变异链球菌株ATCC25175中提取基因组DNA,采用PCR扩增技术,将hit基因上下游片段克隆到pFW5质粒(壮观霉素抗性)上以构建重组质粒;利用该菌株天然遗传转化机制,将线性化重组质粒转入由其感受刺激多肽(competence stimulating peptide,CSP)刺激产生变异链球菌感受态中,进行同源重组;再通过壮观霉素抗性筛选,结合PCR产物电泳和Sanger法测序,筛选鉴定hit基因缺陷型变异链球菌株;最后在BHI培养基中培养,检测其生长速率。结果从ATCC25175变异链球菌基因组DNA中,克隆hit基因上游约856 bp、下游约519 bp片段到pFW5质粒的两个多克隆位点区间(MCS⁃I和MCS⁃II),经双酶切和PCR测序鉴定,得到重组质粒pFW5_hit_Up_Down。线性化该重组质粒,转入由CSP刺激产生变链感受态中进行同源重组;再通过壮观霉素BHI培养基多次抗性筛选,hit基因片段的PCR产物电泳和Sanger测序筛选出hit基因缺陷变异链球菌株,该缺陷菌株较其亲本菌株生长更快速(P<0.001)。结论获得具有遗传性状hit基因缺陷变异链球菌株,hit基因产物调控变异链球菌生长周期。

Curvelet Transform-Based Denoising Method for Doppler Frequency Extraction

A novel image denoising method based on curvelet transform is proposed in order to improve the performance of Doppler frequency extraction in low signal-noise-ratio (SNR) environment. The echo can be represented as a gray image with spectral intensity as its gray values by time-frequency transform. And the curvelet coefficients of the image are computed. Then an adaptive soft-threshold scheme based on dual-median operation is implemented in curvelet domain. After that, the image is reconstructed by inverse curvelet transform and the Doppler curve is extracted by a curve detection scheme. Experimental results show the proposed method can improve the detection of Doppler frequency in low SNR environment.

基于欠完备电压数据的户变关系识别方法

当前采集的台区用户数据存在一定比例的缺失,使得传统基于数据驱动的户变关系核查方法难以实际应用。为此,提出一种基于欠完备电压数据的户变关系识别方法。通过掩码自编码器直接从欠完备电压数据中提取特征编码;对特征编码应用参数自适应的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法进行聚类,实现低压台区户变关系的准确识别。所提方法无须进行缺失数据填充,避免了数据填充误差对特征提取效果的影响。同时,该方法无须人工调参,降低了工程应用难度,提升了低压台区管理自动化水平。算例结果表明,在缺失率达80%的情况下,所提方法的户变关系识别准确率依然可达80%。

应用小波通道注意力网络的地震数据重建方法

重建缺失的地震道是地震数据处理的关键环节之一。近年来提出了多种基于深度学习理论的地震数据重建方法。然而,这些方法中常用的卷积运算只能捕捉到地震数据的局部特征,没有充分利用全局信息。另外,池化操作也会造成特征图信息的丢失,从而破坏地震反射的细节特征。为此,提出了基于小波通道注意力网络的地震数据重建方法。哈尔(Haar)小波变换能够有效提取信号的多尺度特征,并在上采样过程中避免信息的丢失;高效通道注意力模块通过对不同通道特征图之间的相关性进行建模,能实现全局信息的充分利用。合成和实际地震数据的实验结果表明,与具有代表性的深度学习方法相比,文中所提出的网络模型可以产生更准确的重建结果。

基于机器学习的随机信号缺失数据功率谱估计

为了解决随机信号在传递接收过程中可能出现的数据不规则、不完整的问题,提出了一种极值梯度提升树-支持向量回归(XGBoost-SVR)与门控循环单元神经网络结合的预测方法,用于稀疏随机信号的缺失数据填补。先使用极值梯度提升树和支持向量回归结合对原始数据集填补,再使用门控循环单元模型进行训练并预测出缺失的数据,最后通过傅里叶变换和小波变换,实现功率谱估计。数值分析结果表明:在含有噪声干扰的情况下,即使数据缺失高达70%,该预测方法仍然可以很好地还原目标功率谱。该方法处理的缺失数据可以更好地还原随机信号的特征,为信号预测和灾害预防提供有力支持。

基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法研究

为了实现指针式仪表的精确自动读数,提出了一种基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法。针对仪表展开图像中可能存在的部分刻度不可见和刻度间隔非等距的问题,构建了刻度线缺失下的插补方法和非等距情况下的指针读数计算模型。插补方法利用刻度间距的统计信息,实现了位置的自动插补。指针读数计算模型采用二次样条函数提高计算的精度。实验结果表明:该方法能够有效地减小读数误差,更好地满足指针式仪表的自动读数要求。

基于缺失数据填补的油浸式变压器故障诊断

数据质量是影响变压器故障诊断模型准确性及可靠性的重要因素。针对现有变压器故障诊断模型对数据完整性要求较高等问题,以油浸式变压器为研究对象,提出了一种基于缺失数据填补的变压器故障诊断方法。首先,采用极端随机树(extremely randomized trees,ERT)算法对变压器样本的缺失数据进行填补,通过与多种回归模型对比,评价ERT模型的预测效果。然后,基于油中溶解气体数据,提取能够反映变压器运行状态的16维特征集合,形成完备信息的变压器故障诊断样本。最后,利用树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法实现梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)模型的参数优化,构建基于TPE-GBDT的变压器故障诊断模型。研究结果表明,在对缺失率为10%的变压器样本数据进行填补时,ERT算法的决定系数达到0.96,高于线性回归和随机森林回归等算法。此外,基于ERT填补后的样本数据在TPE-GBDT模型的平均诊断准确率和标准差分别为90.1%和0.036,其准确性和稳定性均优于线性判别分析和随机森林分类等算法。该方法能够有效提升变压器样本质量和故障诊断效果,可为变压器运维检修提供针对性的指导建议。

基于压缩感知的中频感应加热设备边缘用电数据缺失重构方法

为解决因用电数据缺失造成的电量失衡问题,确保重构后的中频感应加热设备能够保持相对稳定的运行状态,设计基于压缩感知的中频感应加热设备边缘用电数据缺失重构方法。对用电数据样本进行两次转化处理,得到电信号稀疏变换结果,通过构建压缩矩阵的方式,描述中频感应加热设备边缘用电数据的失稳现象,求解基于压缩感知的中频感应加热设备边缘用电数据脆弱性函数。设置电网网格结构,按照缺失数据的自编码形式,计算连续重构阈值指标的取值范围,完成压缩感知下中频感应加热设备边缘用电数据缺失重构方法的设计。实验结果表明,数据缺失区域内的最大电压数值只能达到30.0 V,电网主机可以根据实时电压的不同,确定缺失数据所处区间,对于解决电量失衡问题、增强重构后电网的运行稳定性可以起到促进性影响作用。

基于图像处理的矿石粒度在线检测系统

针对钨矿石破碎领域中急需解决的粒度在线检测问题,以CCD摄像组件为检测元件获得矿石颗粒的图像,采用分水岭算法对颗粒图形进行分割,在提取并分析图形颗粒的相关信息的基础上,通过建立不同大小的检测算子对分割后的颗粒图像采用击中与击不中的分析与统计,得到被测矿石的粒度分布,采用MTALAB和LABVIEW的混合编程方式开发了粒度检测系统程序。实验对比表明,检测系统的分析结果与实际粒度分布情况具有较好的一致性,可以满足矿石颗粒的在线检测需要。

基于数学形态学的数字仪表数码识别快速算法

结合水信息数字仪表检测系统的开发,对数字仪表数码的识别算法进行了研究,为满足仪表数字识别刷新速率快、数码位数多的特点,提出了一种基于数学形态学的识别方法;利用击中击不中原理,根据数码的特征,重新设计结构元素对,克服了HTM中一字一模的缺点,通过关键点的比较,利用结构元素对一次侦测得出数码的编码,然后通过编码确定数字值;由于每个数码只对应一个相应的编码,所以这种方法不会造成误判,在保证系统要求的识别的准确性的同时,提高了识别速度;同时本算法能够更加方便地提取结构元素对;实验表明能完全适应大型水信息数码识别的实时采集。

数学形态学在空间格局图像骨架提取中的应用

本文从遥感图像上提取空间格局的过程中 ,对基于数学形态学的主要细化算法进行了归纳总结 ,结合各算法实现的效果图 ,将其进行对比分析 ,找出它们各自的优缺点。最后对其进行了综合改进 ,针对空间格局图像的复杂多变、非细长的面状特征 ,提出一种提炼其骨架的细化算法 ,并且给出了具体的程序实现方法。

用于人脸识别的非相干光形态学处理器

设计了一个用于人脸图像光学识别处理的非相干光形态学处理器。系统中采用互补编码击中击不中变换以改善传统光学相关器的性能。基于该方法，构建了一个紧凑性的人脸光学识别非相干光系统，图象库中存有96幅人脸图象，可以达到每秒钟10幅的识别速度，识别正确率大于90％，对于8°以内的旋转畸变、30％以内的Gauss噪声干扰以及50％以内的图像缺损具有相当好的容错能力。

一种提高光学目标识别速度的多通道方案

本文以形态学击中击不中变换作为理论依据，以非相干光相关器作为光学实现硬件，推导了在非共轴相关条件下相关点位置的计算公式。基于系统的平移不变性，在无需增加任何分束器的情况下实现了多通道并行处理方案，不仅充分利用了空间光调制器的工作幅面，而且大大提高了识别速度，体现了光学方法的并行性和快速性。文中给出了用四通道结构，以正面人脸图像作为测试对象的实验结果。

压缩感知技术在地震数据重建中的应用

地震资料室内处理过程要求野外采集的地震资料越多越好,而地震数据远距离快速传输又要求野外地震数据量越少越好.为解决这一矛盾,将基于曲波变换与压缩感知的数据重建技术引入到地震资料处理中,对实际的野外不完整数据进行压缩重建.结果表明,曲波变换相对于傅里叶变换在数据压缩采样方法中占有一定的优势.但是,在对实际资料进行处理时,首先要对资料中的面波进行处理,同时还要在一定曲波基元尺寸的情况下,考虑缺失道数量的影响.最终,得到的重建数据图像纹理清晰、连接自然,从而验证了该方法的实用性和有效性.

一种直线检测的尺蠖蠕行算法

从仿生学的角度提出了一种新的直线检测的尺蠖蠕行算法(cankerworm crawlalgorithm)。该算法首先根据梯度方向将边缘像素集合划分成为具有一定梯度范围的子集,然后采用蠕行策略在独立的边缘点的子集内进行直线提取。理论分析和实验结果证明:该方法大大减小了直线特征提取的复杂度,并且具有较好的直线检测效果。

红外干扰下飞机击中概率计算

研究了多发红外诱饵弹干扰下飞机击中概率计算。主要考虑飞机红外辐射强度沿方位角变化和诱饵弹投放时间因素,将飞机红外辐射强度看作方位角的函数并认为投放时间服从于概率分布,在此基础上建立了末阶段飞机-诱饵-导弹对抗模型,并通过数值方法计算得到飞机击中概率。算例中进一步分析了干扰时对抗过程的细节。

自卫干扰对无人机敏感性的影响研究

研究了单架无人机在突防地空导弹系统的过程中,自卫干扰对无人机敏感性的影响,分析了自卫干扰在敏感性各个环节的作用,仿真分析了平均干扰功率对无人机最小暴露半径、被探测到的概率、脱靶距离及被击中概率的影响。仿真结果表明,使用自卫干扰技术能有效地降低无人机的敏感性,从而提高其作战生存力。研究结果可为无人机敏感性评估、生存力增强措施的研究及雷达探测系统的效能评估提供一定的依据。