基于质心距离增量矩阵的曲线描述和匹配

图像中物体轮廓线的描述和辨识是图像理解的一个核心问题,提出了一种新的快速的轮廓线描述和匹配方法。该方法不是把曲线中的每一点都进行了描述和匹配,而是按照最小面积法则对曲线进行采样,用采样点与质心的距离增量为每一个采样点赋予一个身份向量,通过所有采样点的身份向量来构造曲线的质心距离增量矩阵以描述曲线,最后利用两条曲线的质心距离增量矩阵的差异度来度量它们的相似性。实验证明该描述方法不仅具有很好的唯一性,而且相比目前已有算法计算量大大减少。该方法的一个实际应用在于将一个地区的SAR图像与地图相匹配。

基于最小样本平面距离的支持向量机增量学习算法

支持向量机增量算法的关键是对历史样本集的剪辑,在历史样本集中选择出尽可能少又能表示尽可能多历史样本集信息的子集,再把这个子集与新增训练样本集放在一起进行训练。Liva Ralaivola[1]提出保留新增样本最近邻样本来表示历史样本集,而这样的最近邻样本中可能存在冗余样本。根据历史样本与分类平面间的距离可以去除新增样本最近邻样本集中的冗余样本。根据样本平面距离提出了MSPDISVM(minimum sample plane distance incremental support vector ma-chines)算法。实验结果表明,MSPDISVM比Liva Ralaivola提出的算法有更快的速度,而精度没有太大的差异。使用样本平面距离可以有效地去除新增样本最近邻中的冗余样本。

基于伪Hough微分的近距离星空目标识别算法

在星空环境中目标靠近星点或离开星点,当二者相距很近交汇角较小的时候,仅仅利用角距信息无法将二者区分开,为此提出了一种伪Hough微分识别算法解决目标与星接近、交汇角较小时的星点识别问题。借鉴Hough变换映射思想,将目标点与星图坐标原点之间的距离R以及该点与坐标原点之间的连线与x轴所成夹角θ映射成为参数空间的(R,θ),通过dR/dθ的变化量来识别星与目标。通过理论分析和实验仿真得到dR/dθ与目标点位置选取无关,与运动速率有关,运动速率越大变化越明显。在相同条件下距离角度增量的比值比单纯的角距变化值要高出一个数量级。利用距离角度增量比值可有效辨别出相距固定星点很近的运动目标。

FANUC CNC上使用距离编码角度编码器的旋转轴SV参数计算方法

介绍了在配置FANUC CNC的数控机床上,当转台使用带距离编码标记的角度编码器作为第二测量回路时,如何设定参考计数器容量、位置脉冲数、柔性齿轮比等相关SV参数的方法。

动态加权网络中节点重要度评估

目前节点重要度评估中针对静态无权图的研究比较多,针对动态加权图的研究相对较少。针对加权网络提出了等效点权节点重要度评估方法;考虑加权网络的动态性,提出了动态距离矩阵更新算法;结合动态规划和迭代的思想,给出了一种新的求距离矩阵的方法;考虑加权网络的社区性,提出了基于距离增量的分组算法;最后,综合给出了基于距离增量分组的动态节点重要度评估算法(node importance evaluation based on distance-increment grouping in dynamic weighted network,IDGD),通过在C-DBLP(digital bib-liography & library project in China)数据上的对比实验,验证了算法的可行性和有效性。

游标测距技术在脉冲雷达中的应用及精度分析

游标测距技术是根据脉冲雷达接收信号的相位导出径向距离测量值,也就是在雷达起始距离基础上加上相位增量对应的距离。采用游标测距技术的脉冲测量雷达可以提高雷达径向距离的测量精度,以及提高雷达探测目标的能力。文中结合游标测距原理,建模仿真,分析游标测距精度的影响因素,并通过跟踪机载应答机信号及空间目标实际验证游标测距技术在脉冲雷达平台上应用。

艾滋病药品试验分析与预测

对治疗艾滋病的药品进行试验是医学界一直探讨的重要内容。结合美国艾滋病医疗试验机构ACTG公布的数据,采用距离分配增量和曲线拟合的方法,对300多名艾滋病患者同时服用齐多夫定,拉美夫定和茚地那韦3种药物后CD4和HIV浓度的周平均增量进行了分析,发现随着服药时间的推移,CD4浓度周平均增量逐渐减慢,而HIV浓度的周平均增量逐渐上升;服药一定时间后,HIV浓度增量比CD4的变化快,药物无法控制病情。同时,本研究预测了继续服药后的效果,确定最佳终止治疗时间为服药后第36周。

艾滋病药品试验分析与预测

对治疗艾滋病的药品进行试验是医学界一直探讨的重要内容。本文结合2006年全国数学建模竞赛本科组B题的数据,采用距离分配增量和曲线拟合的方法,对300多名艾滋病患者同时服用三种药物后的CD4和HIV的周平均增量进行了分析,预测了继续服药后的效果,确定了最佳的停药时间。

应用自定位技术提供高精度的弹道位置参数

本文介绍了对连续波雷达的多普勒频率信息,用自定位技术获得高精度的弹道位置参数的一种方法。通过一些试验弹道的仿真计算,其结果表明当观测误差噪声为白噪声时,该方法所提供的弹道位置参数将比目前由连续波雷达定位信息提供的位置参数,其精度有明显的提高。

基于GR-AD-KNN算法的IPv6网络DoS入侵检测技术研究

随着IPv6网络流量的快速增加和复杂化,传统入侵检测系统Snort是基于具体规则对DoS攻击进行检测的,这降低了IDS的检测性能。为了解决IPv6网络环境下的DoS入侵检测问题,采用了机器学习中的轻量级KNN的优化算法。首先,通过信息增益率实现特征的双重降维,针对具有较多类型子特征的离散特征进行选择和聚合,以实现进一步降维,减小实际运算的特征维度。其次,利用信息增益率作为优化样本欧氏距离测量的权重。基于所提出的反向距离影响力的度量指标,对KNN算法的分类决策算法进行了优化,使检测技术的效果得到进一步提高。实验结果表明,相比传统基于平均距离的TAD-KNN算法和仅优化距离定义的GR-KNN算法,GR-AD-KNN算法在IPv6网络流量特征检测中不仅可以提升整体检测性能,同时还对小群体样本分类拥有更好的检测效果。