用于模式识别的前馈式神经网络区域映射模型

提出了一种新的用于模式识别问题的前馈式神经网络模型———区域映射模型 .该模型将输入空间每一类的特征参数区域映射成输出空间中对应的一个区域。模型具有训练和实际应用中分类标准相一致的性质 ,使模式识别分类更为合理和自然 ,相应的误差函数的改变可以加快网络的训练速度 .

R&D项目中止决策的区域映射模型

讨论了BP神经网络进行R＆D项目中止决策时存在的缺陷,提出了R＆D项目中止决策的区域映射模型,结合教师区域的范围以及像点集合的平面分布特征设计了每个类的判定标准和分类算法。区域映射模型能够克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点等不足,保证了实际分类准则与训练准则的一致性,具有很高的识别率和比BP神经网络更快的收敛速度,是R＆D项目中止决策的一个有效的模式识别工具。

对GPS区域映射比例影响因素的分析

根据GPS区域映射系统诱导原理,推导出求解虚拟点邻域的算法,进而在此基础上对映射比例影响的因素进行了分析,主要包括虚拟点位置和转发器分布对映射比例的不同影响,并且对如何在有效干扰区域内通过选择虚拟点的位置和转发器的分布以达到映射比例的优化进行了研究,得到了优化方法,得出的结论可为实际应用提供参考。

基于区域映射模型的R&D项目中止决策

针对传统的BP网络训练时收敛速度缓慢 ,容易陷入局部极小 ,并且实际分类准则与训练准则不一致的缺陷 ,提出了R&D项目中止决策模式识别的区域映射模型 .模型从根本上保证了分类准则与训练准则的一致性 ,具有比BP网络更快的训练速度和更高的识别率 .案例研究表明 。

基于关联子区域映射的多姿态人脸识别

针对人脸识别中的姿态变化问题,提出了子区域关联映射的方法识别多姿态的人脸图像。人脸被分割为若干子区域,姿态变化对图像的影响被分解为关联子区域的形状映射与纹理映射。提出了2维耦合成分分析的方法构造关联子区域的映射关系。2维耦合成分分析采用2维矩阵方式直接表达人脸图像,在此基础上获取不同观测空间上的低维耦合空间,根据局部几何关系不变性的原理学习耦合空间上投影特征矩阵之间的非线性映射。在应用贝叶斯框架评估子区域可分性的基础上,综合全体子区域的信息给出最终的判别结果。比较实验结果表明,关联子区域映射方法能有效补偿姿态变化带来的影响;对应的多姿态识别方法判别率高,对姿态变化敏感度低。

对GPS区域映射系统中比例优化的研究

GPS区域映射系统通过对分布式转发器的时延控制,实现定位区域上的映射关系,使由GPS制导的武器错误定位,从而偏离原有的目标,实现对重要目标的保护[1]。文章首先给出了求解区域映射系统中虚拟点邻域的迭代算法,在此基础上分析了虚拟点与真实点的位置关系以及转发器的分布对映射比例的影响,并在有效干扰区域内,对如何选择虚拟点的位置和转发器的分布以达到映射比例的优化进行了研究,得出的结论为实际应用提供了参考。

利用区域映射模型研究样本集的空间分布

针对样本集在神经网络中所起到的重要作用,用大量的仿真试验研究了区域映射模型输出与输入空间的拓扑相似性。结果表明,区域映射模型可实现从高维空间到二维空间具有拓扑相似性的映射,因此,可以作为研究样本集空间分布的新的可视化工具,同时为样本集的组织和筛选提供了新的手段。仿真试验也直观地揭示了隐层单元数和权值在神经网络中所起的作用,即隐层单元数用来调节投影的角度,权值则用来调整样本空间的输出图像在输出空间中的位置。

基于均值偏移和区域映射的视差图优化算法

针对传统匹配算法得到的初始视差图不精确的问题,提出一种基于均值偏移和区域映射的视差图优化算法。该算法首先采用均值偏移算法对视差图进行区域分割,提取由误匹配所导致的黑洞区域;将左原始图像的分割区域映射到视差图中,从而对视差图进行每个区域内的平面拟合,去除误匹配点和像素跳跃点;结合标定数据得到三维场景的深度信息和三维坐标,最终实现三维重建。通过对图割算法及四种经典匹配算法进行实验,结果显示本算法能显著提高视差图的精度,降低低纹理区域和遮挡区域的误匹配率,且改善了重建效果。

基于区域映射模型的R&D项目中止决策

本文提出了R＆D项目中止决策的区域映射模型。区域映射模型能够克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点等不足,保证了实际分类准则与训练准则的一致性,具有很高的识别率和比BP神经网络更快的收敛速度,是R＆D项目中止决策的一个有效的模式识别工具。

对GPS区域映射系统时延算法的研究

GPS区域映射系统通过对分布式转发器的时延控制,实现定位区域上的映射关系,使由GPS制导的武器错误定位,偏离原有的目标,从而实现对重要目标的保护[1]。文章首先给出了GPS区域映射系统的基本概念和原理;在此基础上对所加时延解的存在性给出了分析,并提出了简易的时延算法;最后通过求解接收机钟差大小证明了所加时延的合理性,证明了系统的可行性。

GPS单站转发区域映射条件研究

全球定位系统(GPS)区域映射系统通过对转发器的时延控制,实现定位区域上的映射关系,使由GPS制导的武器错误定位,从而偏离原有的目标,实现对重要目标的保护。讨论系统的单站实现条件。首先给出了单站转发的空域模型,在此基础上对单站条件下的映射关系进行了理论推导,给出了求解的迭代算法。通过理论分析和计算发现:单站转发的条件是苛刻的。

基于NandFlash设备的区域地址映射方法

提出了基于Nand Flash设备的区域地址映射方法。该方法与Cache的组相联管理思路类似,组内任意映射,组间确定映射。映射效率较高且映射相对确定,便与垃圾回收。最终通过测试证明该方法能够有效缓解垃圾回收的时间确定性问题。

基于误差区域映射的并联机构精度设计研究

提出了一种并联机构误差传递建模的区域映射方法,采用确切的误差输出区域来描述机构末端的定位精度特性。基于Delaunay三角剖分,采用独立误差因素依次作用、逐层求解的方式建立了输出误差区域的边界推进求解算法,可快速确定末端位置和姿态误差的确切区域。采用上述方法,以末端输出位置误差区域的体积和最大值作为优化目标,对6-PSS型并联实验平台进行了精度设计,最终获得了确保定位精度性能的杆长公差参数。

基于区域特征映射的模糊掌纹识别方法

针对掌纹在非接触采集时易出现模糊现象从而导致系统识别性能降低的问题,建立了区域到点的特征映射模型,提出了一种基于区域特征映射(Region feature map,RFM)的模糊掌纹识别方法.首先根据图像的模糊原理,建立等价的模糊模型,获取模糊掌纹;然后使用RFM对模糊掌纹进行操作,将高维的区域特征映射到低维的点特征;最后,采用归一化相关性分类器对掌纹所属类别进行判定识别.使用模糊模型对Poly U掌纹库进行处理得到Poly U模糊掌纹库,并分别在Poly U掌纹库和Poly U模糊掌纹库上进行测试,识别结果较为稳定.在模糊掌纹库上,本文算法的等错误率(Equal error rate,EER)最小可达0.9069%,优于传统算法,且进行一次识别的时间为33.95 ms,得到的特征数据维数较小,降低了算法复杂度,表明了本文算法的有效性和实时性.

基于区域地址映射的NAND Flash静态磨损均衡算法

在区域地址映射机制基础上,提出了一种延长NAND flash有效使用寿命的静态磨损均衡算法。算法以区域为单位进行冷热数据迁移,使用区域的平均擦除次数和部分平均擦除次数度量区域磨损程度,选取磨损程度最小区域的块与系统预留块进行冷热数据交换。算法将擦除次数上限与当前最大擦除次数的差值作为动态阈值的基数,以减少磨损均衡的开销,保证NAND flash的平均读写性能。通过测试,证明算法能够有效提高flash存储器的磨损均衡效果。

跨区域纹理映射的一种实现方法

该文就在复杂的由VRML构造的虚拟实体造型表面进行跨区域纹理映射所遇到的困难 ,提出了一种比较简单有效的跨区域纹理映射的方法。它把原始纹理图像进行一系列的处理之后生成若干图像块 ,并分别将这些图像块映射到不同的造型面上 ,最终实现跨区域的纹理映射。这样的处理过程允许动态地变换纹理图像。另外 。

基于多分辨率的医学图像区域融合算法

提出一种基于多分辨率的医学图像区域融合算法。对源图像进行多分辨率分解,考虑邻域系数的影响,基于局部绝对值选大的融合规则,进行高频带的融合。采用模糊C均值算法对熵值大的低频带进行区域分割,将区域映射到其他低频带中,利用EM融合算法融合各个区域。对融合系数进行重构,得到融合图像。实验结果表明,该算法的融合质量较优且效率较高。

典型纹理映射实现方法的研究

建立了一个初步实现正向映射、反向映射以及局部区域纹理映射的实验平台,该平台具有反走样功能。描述了纹理映射的实现过程;分析了实现几种纹理映射的优化算法,并对正向算法和反向算法进行分析比较;最后尝试对正向映射算法进行改进。

初等函数w=cosz的映射特性

本文在讨论函数w=cosz单叶性区域的基础上,研究其基本映射特性,给出了简单的竖直直线与水平直线的映射特性,进而获得了w=cosz所实现的特殊的区域间的映射.

关于一致性区域

对R^n中区域D引入了一种特征参数α_D.当且仅当α_D<∞时D是一致性区域。当D是球或半空间时α_D=1。本文证明在R^n中区域的可分解性与一致性是等价的,还讨论了有关一致性区域和分解域的一些问题。