基于伪二维隐马尔科夫模型的图像符号识别算法

以伪二维隐马尔科夫模型(Pseudo two-dimensional hidden Markov model P2DHMM)为基础,通过构建参考图像与测试图像匹配模型,采用计算距离和方格表达变化过程,解决了两个技术问题:图像特征参量的构建;图像符号识别的二维非线性变形P2DHMM模型构建。介绍了图像符号识别的P2DHMM构建与初步应用。

基于小波域隐马尔科夫模型的文本图像子带分割方法

本文在已有文献的基础上 ,通过分析不同子带小波系数之间的相关性 ,提出了一类基于小波域HMT(HiddenMarkovTree)模型文本图像分割方法 .其基本思想是先在子带分类的基础上 ,综合考虑不同尺度上的分类 ,进行多尺度文本图像分割 ,最后根据后验像素信息对上述方法所得分割结果进行修正 ,得到优于已有文献的分割效果 ,而且在一定程度上减少了分割算法的计算量 .

基于三维模型轮廓解析的信息隐藏算法

针对基于信息隐藏技术的隐秘通信要求,提出利用模型纵向轮廓Z轴值的区间解析三维模型信息隐藏算法。算法首先将三维模型按固定大小与角度进行非比例缩放和旋转,经过水平映射得出纵向轮廓;其次将轮廓映射于二维坐标中,并进行固定步长的纵向取值;最后将取值结果按照固定阈值进行区间约束,转换为0/1数据。算法采用固定大小进行非比例缩放,可有效抵御缩放攻击;按照固定旋转角度和固定步长进行冗余嵌入,数据嵌入点存在于整个三维模型中,对剪切有很强的鲁棒性;另外,实验结果显示,算法对0.2%以下的随机加噪、重网格以及非均匀简化都具有较好的鲁棒性。

基于三维模型贴图与结构数据的信息隐藏算法

针对三维模型信息隐藏无法有效抵抗联合攻击,秘密信息极易被破坏而无法正确提取的问题,提出一种基于三维模型贴图与结构数据的信息隐藏算法。首先,在标准图片库中选取多幅原始stl三维模型载体的纹理贴图,利用db1函数经过2次二维离散Daubechies变换将备份的隐秘消息以水印嵌入的思想隐藏其中;其次,以stl类型的三维模型为原始结构载体,利用帧化采样的小波域三维模型信息隐藏算法,将要隐藏的隐秘信息嵌入相应变换空间;最后,利用正交投影的纹理映射算法将二维贴图数据与三维stl数据矩阵相乘,生成含密obj模型文件进行传输。算法利用三维模型的贴图与拓扑坐标空间双重嵌入隐秘信息,有效增强了算法的顽健性。实验分析表明,含密三维模型的不可见性、顽健性以及抗分析性均有提升,可以实现不同类型载体冗余空间的备份隐藏嵌入,为复杂环境下的信息安全传输提供一种可靠的技术手段。

三维模型的二维矢量化机制的研究与实现

论述了三维模型二维图形矢量化的必要性,详细描述了一种三维模型的二维矢量化机制,包括三维模型的一致化建模方式以及模型的组织与分层聚合方法,并对以往的隐藏几何元素消除算法做出改进,使其适应三维空间曲面的情况。

具有马尔可夫链的二维罗塞尔系统的异步输出反馈耗散控制

研究了对二维马尔可夫跳系统的耗散控制问题.基于罗塞尔(Roesser)模型对底层系统进行描述.特别地,在处理被控系统与控制器之间的异步时,采用隐马尔可夫模型,并通过条件概率矩阵来构造它们间的关系.利用Lyapunov稳定性理论构造Lyapunov函数并研究了闭环二维系统的渐近稳定性和耗散性,得到了所需的控制增益.最后,通过一个实例来验证了该方法的有效性和潜力.

具有马尔可夫链的二维Roesser系统的异步无源性控制

基于Roesser模型,描述了带有二维马尔可夫跳的Roesser系统,研究了其无源性控制问题。首先,在处理被控系统与控制器之间的异步时,采用隐马尔可夫模型,并通过条件概率矩阵来构造它们之间的关系。其次,利用Lyapunov稳定性理论、随机分析理论和线性矩阵不等式方法,构造Lyapunov函数,证明了闭环二维系统的渐进稳定性和无源性,并得到所需的控制增益。最后,通过案例分析验证了该方法的有效性和优越性。

基于Bayesian-MCMC方法的水体污染识别反问题

针对具有不适定性的环境水力学反问题,基于贝叶斯推理和二维水质模型建立水体污染识别反演模型,运用马尔科夫链蒙特卡罗法抽样获得污染源源强、污染源位置和污染泄漏时间等模型参数的后验概率分布和统计结果.实例研究结果表明,基于马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法的贝叶斯推理可以较好地用来实现水体污染识别,具有识别精度高,误差小的特点,其可靠性和稳定性高于混合遗传模式搜索优化算法.

基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题

针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二维水质对流-扩散方程相耦合,建立地下水污染源识别模型。构建一个污染物在地下水含水层中瞬时排放的算例,分别运用Metropolis算法、多链Metropolis算法以及改进型多链DRAM算法对污染源信息(污染源强度、排放位置(x,y)和排放时长)进行反求。算例研究表明,Metropolis算法受样本初始点影响,容易出现反演结果局部最优或者反演结果难以收敛的问题;多链Metropolis算法虽然显著提高了反演结果的准确性,但是反演效率相对低下;改进型多链DRAM在保证反演准确性的条件下,可显著提高反演效率(相对于多链Metropolis算法提高68%),实现反演结果准确性与效率的双提高。

基于CHMM的行为识别系统设计

阐述了行为识别的基本过程。将前景序列进行归一化后,采用二维主成分分析方法(2DPCA)降维进行特征提取,利用连续隐马尔科夫模型(CHMM)建模,对行为有效分类和识别。实验结果表明,该设计方案的识别率可以达到95%。

基于车联网的广播MAC协议性能分析

针对车载自组织网络IEEE802.11协议中媒体访问控制(medium access control,MAC)层一维广播性能分析模型不适用于小竞争窗口的问题,提出一种考虑了连续冻结过程(consecutive freeze process,CFP)现象的二维马尔科夫模型。将CFP映射为连续发送分组过程和连续退避冻结过程,分析得出饱和状态下节点各状态转移的概率,并推导出节点广播分组的性能表达式。仿真结果表明,与一维分析模型相比,即使是在争用信道的竞争窗口较小情况下,该二维分析模型也能很好地预测饱和状态下节点广播分组的平均时延、吞吐量和成功接收率。

基于贝叶斯-微分进化算法的污染源识别反问题

针对污染源瞬时排放的河流水污染事件反问题,通过贝叶斯统计方法和二维水质对流-扩散方程,建立水体污染识别模型,得到关于污染源强度、污染源位置和污染源排放时刻3个未知参数的后验概率密度函数。运用最大似然估计的思想,采用微分进化算法,求解使后验概率密度函数达到最大值的参数,作为模型未知参数的估计值。算例表明:运用贝叶斯微分进化算法,3个未知参数估计值迭代50次时可以达到稳定,当迭代次数达到280次时,可与真值完全重合;与贝叶斯-蒙特卡洛法相比,贝叶斯-微分进化算法可使3个未知参数估计值达到稳定时的迭代次数降低97.5%,均值误差分别减少1.69%、2.12%和4.03%,具有收敛快、精度高的特点。

CAD/CAM/CAT技术在S92飞机工装研制中的应用

总结了ＣＡＤ／ＣＡＭ／ＣＡＴ技术在Ｓ９２ 飞机工艺装备上应用的优点： 在设计方面减少了中间设计环节，提高了工装的协调准确度，并缩短了设计周期；在制造方面提高了加工质量，缩短了加工周期；在检测方面提高了检测精度和检测效率。