基于中心一致性敏感直方图的图像联合分割算法

图像联合分割是计算机视觉领域的一个研究热点。有能力在分割过程中利用相似对象的信息是联合分割相比于其他分割算法的一个优势,与此同时,建立对应对象的相似性也成为了一项具有挑战性的任务。文中为图像联合分割算法提出一个新的中心一致性敏感直方图。传统的图像直方图通过为每个出现在图像中的像素在该像素的对应灰度级计数器上加一的方式计算得出。与传统的图像直方图不同,中心敏感直方图在每个像素处计算,并且它是为每个出现的像素在其对应的灰度级计数器上加一个浮点数,这个浮点数服从对应像素与计算该直方图位置处的像素之间的空间一致性。因此,该直方图不仅从灰度级角度考虑了像素的分布,而且也将像素的空间相对位置信息考虑在内。基于该中心一致性敏感直方图,文中提出了一种强健的图像联合分割算法,其强健性主要体现在的对处于不同光照条件下和形状发生变化的相似对象进行较好的分割。基于大量的测试数据集对所提出的算法进行验证,实验结果表明,所提方法的分割正确率相比现有技术的平均水平提高了3个百分点左右,尤其当测试数据集中各个前景对象处于不同光照条件下或具有不同形状时效果更佳。

随机特征上一致中心调节的支持向量机

支持向量机(SVM)是最为流行的分类工具,但处理大规模的数据集时,需要大量的内存资源和训练时间,通常在大集群并行环境下才能实现。提出一种新的并行SVM算法,RF-CCASVM,可在有限计算资源上求解大规模SVM。通过随机傅里叶映射,应用低维显示特征映射一致近似高斯核对应的无限维隐式特征映射,从而用线性SVM一致近似高斯核SVM。提出一致中心调节的并行化方法。具体地,将数据集划分成若干子数据集,多个进程并行地在各自的子数据集上独立训练SVM。当各个子数据集上的最优超平面即将求出时,用由各个子集上获得的一致中心解取代当前解,继续在各子集上训练直到一致中心解在各个子集上达到最优。标准数据集的对比实验验证了RF-CCASVM的正确性和有效性。

声压传感器与振速传感器中心不一致带来的定向误差分析

声矢量传感器由声压传感器和质点振速传感器组成,可用在空间某点同步测量声场的声压和质点振速信息。但矢量传感器在实际制作时,可能存在声压传感器和质点振速传感器中心不一致的情况,即矢量声场的非共点测量。这会使得声压与振速通道之间的接收信号存在时延差,从而影响矢量传感器的定向性能。从理论上分析了时延差对平均声强法定向的影响,即降低了信号处理的信噪比及引入π相位的定向误差,并提出采用互相关声能流法进行定向。通过仿真分析了中心不一致、入射角度和信噪比等因素对不同类型的目标定向结果的影响,并验证和讨论了互相关声能流定向算法的有效性和适用性。

基于最大中心间隔的缩放型η-极大熵聚类算法

为了调控数据之间的差异性,一般化的处理方式是对数据简单地进行按比例缩放,而此类做法本身对于数据的信息是不存在任何破坏的。但在进行聚类分析时,大部分算法对于按比缩放的数据都是很敏感的,其中较典型的算法有极大熵聚类(MEC)算法。大量的实验表明,当缩放尺度位于10-3数量级以下时,极大熵聚类算法已经失效,通过该算法得到的聚类中心趋于一致。为了解决上述问题,在MEC算法的基础上引入最大中心间隔项与缩放因子η,构造出了全新的目标函数,称为η型最大中心间隔极大熵聚类(η-MCS-MEC)算法。该算法通过调控中心点间的距离使之达到最大,并有效利用缩放因子η对各类划分进行调控,从而避免了聚类中心趋于一致。通过在模拟数据集以及UCI仿真数据集上的实验,结果均显示出算法对变化的数据不再敏感而具有鲁棒性。

类中心极大的多视角极大熵聚类算法

在数据稀少、数据维度高、多视角聚类任务的情况下,传统极大熵聚类算法会因类中心趋于一致,从而导致聚类失败。为解决此类问题,在传统极大熵聚类算法的基础上,引入类中心惩罚机制,融合权重矩阵实现多视角划分融合,构建出类中心极大的多视角极大熵聚类算法。该算法通过调整每个视角上的权重来体现某个视角的重要性,并通过类中心极大惩罚项解决了多视角聚类任务下,因数据稀少、数据维度高导致每个视角上的类中心趋于一致的问题。通过大量实验进一步证明,该算法在处理高维度、数据稀少、存在干扰数据和多视角的数据集时,其聚类效果明显优于传统的聚类算法。

一类六次微分系统的非退化中心问题

通过改进的形式级数法,讨论了一类六次一致等时微分系统的非退化中心判定问题,基于吴特征集法给出系统具有等时中心的21组系数条件,这些条件是充要的.

对JJF 1996-2022《瞳距仪检定装置校准规范》的内容探讨

文中通过对JJF 1996-2022《瞳距仪检定装置校准规范》的简要介绍,讨论了使用投影仪和影像测量仪测量瞳距仪检定装置计量参数的各自优缺点,分析了标准套筒左右不对称性偏差和标准套筒左、右瞳距值之间的偏差计量术语的区别,建议增加“中心距测量结果一致性”计量特性。

一种改进的可能性聚类算法及其有效性指标

可能性聚类有两大缺陷:一致聚类中心问题和有效性指标失效问题。对于第一个问题,有人提出在目标函数中添加聚类中心排斥项,但这样会引入更多的参数。为此,本文提出了一种改进的可能性聚类算法,较好地解决了这个问题。对于第二个问题,本文通过对隶属度作适当变换,使修正的有效性指标适用于可能性聚类。实验结果表明,该算法的优越性明显,有效性指标估计更为准确。

油底壳放油塞座焊接夹具设计和装配要点

根据油底壳放油塞座焊缝是环形焊缝特点，通过设计焊接夹具结构，由原来的人工转动焊枪焊接改为被焊接零件自动旋转焊接，焊接速度可提高2～3倍，焊缝质量显著提高，油底壳放油塞座焊缝漏油返修率由原来的05％，降为005％，效果明显，创造了很好的效益。焊接夹具结构装配时，必须保证放油塞座定位块中心与立式微型直流减速电动机旋转中心一致，这样才能保证焊接夹具在大批量生产时正常使用保证焊接质量和焊接速度。

瑞典MALA地质雷达自检的探讨

为掌握探地雷达主机及配套天线的性能,本文结合工程实例,简述对瑞典MALA ProEx型雷达500MHz、800MHz天线进行自检。

一类微分系统的非退化中心问题

对于一类多项式微分系统,基于重新参数化提出改进的形式级数法,提高了焦点量序列的约化效率.在此方法的基础上,考虑一类一致等时微分系统的非退化中心判定问题,基于吴特征集法给出系统具有等时中心的12组系数条件,这些条件是充要的.

传统音乐曲牌统计及相关问题

传统音乐浩如烟海,梳理其曲目名称是重要课题和难题。笔者在前期建立曲牌索引数据库基础上进一步对曲牌名称进行统计,首先说明造成不可避免的统计误差之原因,然后界定曲牌统计的计算基数,分别从微观和宏观两个视角对曲牌统计加以举例分析,并统计出流传年代最多、分布种类最多、分布地域最广、历史载体最多的曲牌以及这四者间共有曲牌,从而展示基于本曲牌索引数据库的统计内容,以统计数据论证传统音乐本体中心特征一致性和传统音乐未断流的中心论题。