基于参数自优化SVM的供水管道泄漏多特征融合检测方法

针对供水管道在多工况环境中小样本条件下泄漏状态难以辨识问题,提出了一种基于参数自优化SVM的供水管道泄漏多特征融合辨识方法。该方法通过对不同工况条件下采集的声信号求小波包熵值、峭度值与样本熵值特征,然后将这3种单一特征进行多特征融合后可以获得包含丰富信息的多维特征向量,并将该特征向量作为SVM分类器的输入向量进行分类辨识,通过网格化搜索法对SVM进行参数寻优,进一步提高泄漏辨识准确率。实验结果表明:该方法能够有效实现供水管道泄漏状态辨识以及其他工况状态的分类辨识,分类辨识准确率为95%。

多特征融合的室内场景分类研究

针对场景分类方法在室内场景领域的分类精度普遍较低的问题,提出一种融合全局特征和局部特征的多特征室内场景分类的方法.首先,提取场景图像的SIFT局部特征并根据关键点位置进行聚类处理和降维,得到统一维度的SIFT特征矩阵;其次,提取场景图像的PHOG局部特征和Gist全局特征,并与SIFT特征融合在同一特征矩阵中;然后,采用SVM分类器进行场景分类的训练与识别.实验结果表明,相对于单一特征的场景图像分类方法,本文的方法具有更高的分类精度.

基于混合特征提取的图像来源鉴别算法

随着数码图像的普及,图像盲取证成为时下的研究热点之一。如何识别图像来源是其中主要的研究内容。特征提取是对图像进行鉴别的前提。文中通过对现有的特征提取方法进行研究,针对现有单一特征提取不能完全反映图像特质导致识别出错的问题,提出混合特征提取的概念,依次提取图像的颜色特征、纹理特征以及统计特征,从而提高图像来源的识别率。通过实验对文中提出的算法进行了验证。结果表明,文中提出的混合特征提取算法较任一单一特征提取算法都能取得更好的图像来源鉴别率。

基于图像识别的秸秆焚烧事件检测

针对传统火灾检测存在的对周围环境要求比较高,且研究对象多数属于室内或者商业设施等现象,提出了基于滑动窗口图像特征提取的多特征融合和SVM相结合的秸秆焚烧火灾检测算法。首先在YCbCr空间模型下使用Otsu(大津算法)对火焰图像进行前景检测,再对所检测到的前景使用颜色判别方法,得到候选火焰区域,然后使用滑动窗口在这些区域上进行移动,在每一个窗口内提取HOG特征、灰度共生矩阵特征、颜色矩特征,将这些特征分别送入SVM训练得到不同的分类器进行秸秆焚烧事件检测。最后根据投票方法将三种特征进行融合,最终检测出是否发生火灾。实验结果表明,该算法实现简单,识别率高,可达到86.67%。且由于算法基于火灾的静态特征,更能体现火焰的固有图像特征,与其他类型的火焰检测相比,适用性更强。

一类p-次双权退化椭圆算子及其边值问题的唯一性

通过对广义Baouendi-Grushin算子L=△x+|x|2α△y(α>0,x∈Rn,y∈Rm)的向量场分别加权,提出一类失去反自共轭性双权退化向量场.通过讨论泛函的严格凸性,在有界单连通区域内,给出p次退化椭圆算子的第一特征值的单一性.

盈余管理研究评述与展望:基于应计项目与实际活动盈余管理的双维视角

传统的盈余管理研究是以应计项目盈余管理为主导的,忽视了实际活动盈余管理的内容。本文基于应计项目盈余管理与实际活动盈余管理的双维视角,对2000—2011年间国内外盈余管理研究的文章进行了梳理和回顾,发现盈余管理研究存在着研究内容、范式和视角的"单一性"特征,在对上述特征评述的基础上,以期为我国盈余管理研究内容的丰富和研究方向的拓展提供一些启示和展望。

Pro/E与AutoCAD在机械产品结构设计中的功能比较

阐述了 Pro/Engineer和 Auto CAD在机械产品结构设计中的特点 ,并对它们的功能进行了比较 .

The Single Valley Character of Level Degree Function

Strict proof has been given to single valley character of level degree function by use of convex analysis theory, which provides reliable theoretical basis for the optimization of the data processing with respect to level degree. As circle degree and cylindrical degree have the same mathematical structures, their single valley character can be proved by the same method.

基于内容的图像检索技术研究

本文首先介绍了基于内容的图像检索系统的一般结构,然后详细介绍了国内外被广泛应用的特征提取和描述方法,主要对几种常用的基于单一特征和多特征的相似性度量方法进行分析。