Bayes匹配场地声参数反演:多步退火Gibbs采样算法

为实现海洋地声环境参数的快速高效反演,提出多步退火Gibbs(Multi-AG)采样算法,可消除因参数搜索空间设置对参数反演结果的影响,并有效解决Bayes匹配场高维参数反演过程中常见的运算量大、旁瓣高等问题。分析待反演地声参数对匹配场处理器的敏感性,用以制定多步反演与退火方案,利用Gibbs采样算法反演敏感性级别最高的参数,计算其均值并代入后续反演步骤,进而采用退火Gibbs采样算法逐步反演后续参数;利用数值仿真实验对比Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样算法、快速Gibbs采样算法和Multi-AG采样算法的反演效果。实验结果表明,与其他3种算法相比,Multi-AG采样算法可通过最小的计算量得到均方差最小、精度最高的参数反演结果。

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题,提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法.首先,为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息,利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型;其次,利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力,基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型,提高分割模型的抗噪能力;再次,为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布,研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性,建立局部空间一致性约束的高斯混合分布;最后,基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型,采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化.实验结果表明,提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰,鲁棒性更好,而且具有更准确的图像分割结果.

基于Wiener过程和Kalman修正的速率陀螺仪剩余寿命预测

建立了基于Wiener过程的非线性多阶段退化模型并提出了剩余寿命预测方法,首先建立非线性退化模型,结合退化试验数据,通过Gibbs采样算法进行模型参数估计,使用Kalman滤波算法修正模型随机系数,预测速率陀螺仪的剩余寿命。通过与传统方法及试验结果进行比较,证明了该方法更为准确有效,对速率陀螺仪等导弹装备的剩余寿命预测具有借鉴意义。

用于图像分割的局部区域一致性流形约束MRF模型

针对区域马尔可夫随机场(MRF)模型难以有效描述图像复杂先验知识的问题,提出一种基于局部区域一致性流形约束MRF(LRCMC-MRF)模型.首先,所提模型利用高维数据的低维流形分布表征图像局部区域的复杂几何结构先验,建立图像局部区域的流形先验约束;其次,基于Pairwise MRF模型,建立一种包含更多图像局部信息的局部空间自适应MRF模型;最后,基于贝叶斯理论,将复杂局部区域几何结构先验和局部空间自适应统计特征融合,利用Gibbs采样算法对所提出模型进行优化.实验结果表明,与基于常规区域的MRF模型相比,所提出的分割算法具有较好的分割效果.