体能训练负荷数据动态特征提取与实时监测的协同优化方法实践

本文针对体能训练负荷数据的动态特征提取与实时监测,提出了一种协同优化方法。通过对训练负荷数据进行细致分析,本研究充分考虑了训练过程中动态变化的特征,从而实现更精准的监测和更科学的训练负荷调整。采用先进的数据分析技术,结合实时监测系统,使得训练者能够更全面地了解运动员的体能状况,为个性化训练提供有力支持。实验证明,该方法在提高训练效果和降低运动损伤方面取得了显著成果。

一种基于置信度的动态特征提取算法

结合实际工程中的某些要求 ,将统计学中的置信度概念引入特征提取中 ,提出了一种按照精度要求进行有效的特征提取的算法 ,该算法能够实现在抑制漏警错误或者虚警错误的同时降低特征维数的功能。最后介绍了此算法成功地应用于现钞识别系统的系统设计细节以及实验结果 。

基于融合型深度学习的人体动态特征提取

为了提高对不同运动状态下人体动态特征的分析能力,提出了一种基于融合型深度学习的人体动态特征提取算法。采用图像亮点流形标注方法进行人体图像的动态特征采样,对动态图像采用RGB颜色特征分解方法进行灰度像素二值化拟合处理,采用多尺度小波分解方法实现行人的差异性特征提取,对所提取的人体动态特征量采用深度学习方法进行自适应分类处理,使用融合型卷积神经网络对分类后的动态特征量进行超分辨融合,实现了人体动态特征的优化提取。仿真结果表明,采用该方法进行人体动态特征提取的超分辨性较好,在时间开销和图像识别精度方面具有优越性。

基于确定学习理论和Lempel-Ziv复杂度的非线性系统动态特征提取

对非线性系统产生的非线性非平稳信号进行有效的特征表达是特征提取领域重要且困难的问题.本文基于确定学习理论和Lempel-Ziv复杂度(LZ复杂度)提出一种新的非线性系统动态特征提取方法.新方法将从系统的动力学轨迹中提取特征.通过确定学习理论对产生回归轨迹的非线性动力学系统的未知系统动态进行局部准确建模/辨识, 1)使用LZ复杂度对辨识得到的动力学轨迹进行特征表达,并提出时间复杂度和空间复杂度两个指标组成时空LZ复杂度,从时间域和空间域的角度刻画系统动力学轨迹的复杂程度. 2)对提出的动态特征提取方法进行敏感度分析,定量评价系统的动态特征指标相对于系统从周期轨迹到混沌轨迹的参数变化敏感程度. 3)通过数值仿真和实验分析以验证动态特征提取的有效性.与从系统状态轨迹中提取特征相比,本文提出的动态特征提取方法可以从系统内在动态的角度对原系统进行更好的表达.

城市污水处理水质多尺度自适应特征提取

针对城市污水处理中水质数据样本存在时间和空间尺度不一致,导致水质特征变量难以准确提取的问题,提出了一种基于数据自适应重构的城市污水处理水质多尺度特征提取方法。首先,在数据时间尺度处理方面,设计了一种基于多尺度多样性熵计算的变量时间尺度优化方法,运用插值法构造等时间尺度的数据样本矩阵;其次,在数据空间尺度处理方面,设计了一种k近邻算法的多尺度数据空间重构方法,获取了数据同一空间分布的样本矩阵;最后,设计了一种基于自适应主元分析法(PCA)的数据特征动态提取方法,从数据重构样本矩阵中动态提取水质的特征变量。实验结果表明,基于数据自适应重构的多尺度特征提取算法能够准确地提取水质的特征变量。

基于时频融合特征的肺动脉高压心音分类模型

先心病相关肺动脉高压是一种严重的心血管疾病,致死率高,对其进行早期筛查与识别对于治愈尤为重要。目前临床是通过右心导管术确诊,此为有创检查,不便于在大规模筛查中采用,研究一种无创便捷的识别方法迫在眉睫。文中建立了一种时频融合的心音分类模型。首先对心音信号进行预处理,然后使用融合滤波器组对信号进行转换并求取动态时频特征,最后将得到的融合特征参数输入表格式先验数据拟合网络(TabPFN)中进行分类识别。实验结果表明,该算法在正常、CHD-PAH和CHD中的平均准确率、精确率、灵敏度、特异度和F1分别为92.21%,92.15%,92.15%,96.11%,92.14%。对于先心病相关肺动脉高压的早期筛查与识别具有重要意义。

弹道目标动态雷达散射特征仿真系统设计

本文针对弹道目标识别仿真中特征提取过程繁琐和时间成本较大的问题,采用MATLAB的组件对象模型对CST进行了二次开发,结合动态特征提取和弹道参数解算等技术,设计了一个弹道目标动态散射特征提取的系统。系统测试结果表明,与传统的手动仿真和计算相比,该系统能提高仿真效率,给弹道目标识别工作提供了一些思路,具有一定的实用价值。

多车道复杂环境下汽车驾驶倾向性特征动态提取

对多车道复杂环境下汽车驾驶倾向性特征动态提取进行研究,有利于准确推演驾驶人意图,对汽车辅助(自动)驾驶系统、特别是其主动安全预警子系统构建也具有十分重要的意义。以3车道场景为例,分析目标车位于不同车道时周边的交通态势(主要指车辆集群编组关系,重点以目标车位于中间车道为例),设计实验采集人、车、环境等相关动态信息,运用粗糙集理论,进行基于最小信息熵的连续属性离散化和基于启发式贪心算法的属性约简,提取不同态势下驾驶倾向性类型特征向量。实验验证表明,文中提取的多车道复杂车辆编组关系下汽车驾驶倾向性动态特征向量是科学合理的,能够准确反映驾驶人倾向性。研究结果可为建立多车道复杂环境下驾驶倾向性动态辨识模型提供理论依据。

基于动态特征的学者推荐研究

[目的/意义]在开放的知识交流环境中向学者推荐具有相似研究兴趣的学者有助于学者高效获取到所需的学术资源,更好地开展学术研究和学术交流。[方法/过程]首先利用LDA主题模型提取学者的科研兴趣特征,同时引入时间因子加权兴趣特征,形成学者动态兴趣矩阵,基于此使用K-means对具有相似研究兴趣的学者进行聚类分析,并在类簇内综合学者的科研能力和社交属性两个维度构建学者推荐模型。[结果/结论]以“百度学术”数据集对模型进行验证,实验结果表明该模型能够很好地发现相关学者,满足可操作性和推荐结果有效性。在学者推荐过程中引入更贴近现实的动态兴趣特征对推荐结果具有一定效果。

浅析基于内容的视频检索

随着数据库技术、多媒体技术、网络通信技术和信息压缩技术等的不断发展,各项指标提取的准确性进一步提高,使之基于内容的视频检索效率也将得到进一步的提高。阐述了基于内容的视频检索过程和关键技术,并通过Autonomy和OpenV两个实例来分析基于内容的视频检索技术的应用情况。

多尺度数据驱动的石化污水可生化性评价

针对石化污水可生化性难以获得实时准确评价的问题,提出了一种多尺度数据驱动的石化污水可生化性评价方法。首先,通过分析石化污水组分和水质数据特点,解析水质数据的时间尺度特征以及与可生化性指标的关联关系;其次,设计基于主元分析法的多尺度特征提取算法,获取石化污水可生化性的特征变量;然后,构建基于模糊最小最大神经网络的智能评价模型,实现对石化污水可生化性的实时准确评价;最后,将提出的评价方法应用于实际石化污水处理过程中。验证结果表明,所提方法能够实现对石化污水可生化性进行实时准确的评价。

基于数据挖掘的超市商品销量预测

针对超市商品短时间内销量预测问题,本文通过对比几种基本模型,提出了一种基于LightGBM和支持向量回归模型相结合的预测模型。该模型不仅通过对用户的行为数据进行量化特征提取和商品属性的特征提取,同时结合了时间滑动窗口在特征处理上的优势,将商品的销售数据作为前后关联数据进行动态特征提取,再通过多模型关系的融合,对商品数据进行预测。实验结果显示,经过滑窗法特征提取后,通过对比支持向量回归模型和LightGBM预测模型,发现LightGBM预测模型效果略优于支持向量回归模型,通过组合支持向量回归模型和LightGBM模型,发现超市销量预测模型的均方根误差仅为1.23209,明显高于单模型预测结果。因此,该模型是短期超市商品销量预测的一种有效方法。

基于K-means的视频智能存储算法

智能存储是指将视频序列分割成几个完整的部分,方便客户回溯、查找可疑信息和视频后期处理,对于纯背景画面或者是那些长时间几乎没有变化的画面,选择放弃存储,在节约存储代价的同时也精简了视频序列。以摄像头异常检测为基础,在视频监控阶段提取视频图像的特征,利用K-means聚类算法将帧图像分门别类、然后将其存储到事先准备好的标签下,形成标准的视频文件。其过程包括动态特征提取、利用聚类算法进行聚类、将视频帧图像分类存储。

基于用户笔迹的移动身份识别技术

针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题,提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法.本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量特征进行提取,弥补了当前笔迹采集困难、信息易伪造、准确性差等缺陷,实现了用户在移动设备上更加快捷安全的进行身份识别和鉴定.通过实验得出:该笔迹识别算法具有良好的稳定性、高可重复性、优良的准确性和安全防伪能力,能够有效阻止陌生用户的攻击,具有较高的安全保障性能.

基于视频图像处理技术的火焰识别算法

针对现有的真火训练评估系统难以直接准确评价出实际灭火效果,以及部分真火训练环境比较空旷的特点,提出了一种基于视频图像处理技术识别火焰的算法,该算法能够直接检测出火焰大小,从而实现对训练效果更加直观准确的评估.通过对比分析的方法,确定采用YCbCr彩色模型算法,该算法拥有其自身独特的优点,即减轻改变照明度造成的负面影响并且提高火焰检测的准确率.为提高评估的准确性,针对火灾检测技术的难点和关键点提出了基于视频图像的解决办法,即先对火焰的圆形度、火焰边界的粗糙度和尖角个数分别进行特征提取,再进行动态特征提取,完成数据归一化处理.采取训练集对分类器展开训练,再根据训练集得到的模型对测试集进行预测,最终获取分类识别率.以某实际真火训练的1000张图片为样本,对模型中的火焰图像处理效果进行验证.实验结果表明:基于饱和度的规则和颜色模型能够更准确地体现火焰行为,在不利的照明背景条件下其鲁棒性更强.对比激光束检测、超声波检测和水量检测等方法,基于图像的火焰识别评估方式具有不易变形、定量直观、准确性高及操作方便等优点.