基于多维矩特征联合的K分布杂波参数估计

K分布杂波参数估计在海洋雷达自适应目标检测中起着关键作用。传统的矩估计器通过联立两个矩求解参数,其估计性能受限于有限矩的信息。因此,本文提出一种基于多维矩特征联合的参数估计方法,旨在拓展矩信息的维度。首先,从观测数据中,提取多个精心设计的线性矩和对数矩,构建一个特征向量。其次,将传统基于统计分布的参数估计问题转换为非线性优化问题。然后,通过引入梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)算法,建立特征向量和形状参数之间的函数关系,实现形状参数的估计。此外,推导证明特征向量与尺度参数的独立性以及二阶矩只依赖于尺度参数,从而解决两个参数估计的相关性问题。最后,仿真和实测数据结果表明,所提估计器能利用多个矩的丰富信息,进一步提高参数估计性能。特别是在小形状参数时,其估计性能显著优于现有矩估计法和zrlog(z)期望法。

基于耿贝尔-线性矩和K-Means算法的短时强降水等级划分研究

短时强降水地域特点突出,致灾性强,是气象防灾减灾的重点和难点.本文基于1951—2021年国家气象观测站逐小时降水资料,采用耿贝尔—线性矩法拟合2215个国家气象观测站的1 h、3 h、6 h短时强降水的重现期分布,统计显示99%以上的国家气象观测站分布函数通过0.05显著性检验;同时,根据我国防洪标准、室外排水设计规范及中央气象台山洪预警等标准,将短时强降水按照重现期2 a、20 a、50 a、100 a划分为一般、较强、强、特强四个等级.然后,采用K-Means算法,应用耿贝尔函数的位置参数和尺度参数、短时降水的百分位值和极值等变量聚类,将我国划分为三个短时强降水区,量化了三个区的短时强降水等级并应用2019—2021年70490个区域自动观测站和国家气象观测站监测统计验证了合理性.研究成果可以满足气象业务应用需求,也为气象监测、预报预警和影响评估提供技术支撑.

逆Lomax分布的图像特征

相比Lomax分布,逆Lomax分布可以模拟失效率为非单调形状的数据。针对逆Lomax分布,详细推导证明了其密度函数、失效率函数和平均失效率函数的形状特征,并给出了相应的图像。发现当0<α≤1时,其密度函数、失效率函数和平均失效率函数均为严格单调递减;而当α>0时,均为“倒浴盆”形。同时,也说明了逆Lomax分布的k阶矩不存在。

The New Mixed Generalized Erlang Distribution

In probability theory, the mixture distribution M has a density function for the collection of random variables and weighted by wi ≥ 0 and . These mixed distributions are used in various disciplines and aim to enrich the collection distribution to more parameters. A more general mixture is derived by Kadri and Halat, by proving the existence of such mixture by wi ∈ R, and maintaining . Kadri and Halat provided many examples and applications for such new mixed distributions. In this paper, we introduce a new mixed distribution of the Generalized Erlang distribution, which is derived from the Hypoexponential distribution. We characterize this new distribution by deriving simply closed expressions for the related functions of the probability density function, cumulative distribution function, moment generating function, reliability function, hazard function, and moments.

一种改进的Hu不变矩算法在存储介质图像识别中的应用

不同于传统的接触和射频两种方式识别存储介质,利用X射线透照目标对象作为检测手段,这种检测方法符合无损检测的特征。首先采用灰度分组(GLG)的图像增强方法和基于单像素提取边缘实现图像预处理,然后利用改进的Hu不变矩得到适合非线性不连续空间的矩不变特征向量,新的不变矩被证明作用于图像的平移、旋转和缩放具有不变性。K-means分类器根据计算不同的形态变换后图像的特征值判断存储介质种类,准确率达到95.83%,证明改进的Hu不变矩算法对被检存储介质种类的分类和识别有较好的鲁棒性和可靠性。实验结果表明,该识别方法可以使涉密的移动存储介质处于安全监控状态下,该技术应用于邮政连续包分机小像素X射线检测设备,可大大减少物联网时代通过邮路途径实施非法媒介传输。

基于Mellin变换的K分布参数估计新方法

K分布是目前SAR图像建模领域应用最广泛、最著名的统计模型之一.当前普遍采用的是基于矩估计的参数估计方法,但其存在等效视数值需要经验获取、容易出现错误估计以及造成K分布失效等问题.为此,本文提出了一种基于Mellin变换的K分布参数估计新方法.该方法以Mellin变换为基础,详细推导了K分布对应的第一个、第二个第二类型的特征函数和它们各自对应的对数矩和对数累积量,最终获得了K分布参数估计简洁的迭代表达式.所提方法不但有效克服了K分布失效的问题,更为重要的是,其把视数同形状参数、尺度参数一样视为待估计的参数,且能够快速准确地迭代出它们的估计值,保证了K分布的拟合精度.实验结果证明了所提方法的有效性.

基于混合矩的极化SAR图像K分布模型参数估计新方法

K分布模型在极化合成孔径雷达(PolSAR)图像建模领域中获得广泛应用。其模型参数估计的精度将直接影响到模型拟合的准确性。目前普遍采用的K分布参数估计方法是基于协方差矩阵Mellin变换的对数累积量的估计方法。但是该方法没有解析的表达式,数值计算运算时间较长,另外在形状参数a<1时估计偏差较大。为此该文提出一种基于||lg||rz z混合矩的参数估计新方法,该方法对不同形状参数a值下的参数估计具有较好的适应性,并且在a值较小时估计性能优于对数累积量方法。同时在r=1/d时该方法有解析的表达式,其运算时间优于对数累积量方法。最后用仿真数据和实测数据对新方法和已有参数估计方法的结果进行了比较,验证了基于混合矩估计方法的准确性与有效性。该方法为PolSAR图像统计模型参数的快速有效估计提供了新手段。

基于颜色矩的木材缺陷聚类识别

提出了一种新的基于无监督聚类木材缺陷识别方法。该方法借助于木材图像颜色矩特征提取,有效实现数据降维,利用K-means算法对产生的特征数据集进行聚类,产生不同木材表面类型类别标签,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置。分析了不同木材表面缺陷类型识别效率。仿真实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别,平均运行时间为0.442 s,平均识别查准率约为86.5%,平均识别查全率约为81.1%。

基于三维分子描述符的埃坡霉素类衍生物抗癌活性预测

为预测埃坡霉素类衍生物的抗癌活性,定义了一套表征分子形状的描述符,即K阶形状参数,并计算了67个表征分子的电子、拓扑和几何结构的分子描述符.描述符经遗传算法筛选,用于建立基于支持向量学习机(SVM)的抗癌活性分类模型;用留一法和5重交叉验证法对SVM模型参数进行了优化.结果表明模型具有较高的预测性且两种方法得到相近结果,交叉验证的预测正确率达80.6%;经筛选后的描述符有30个,其中含有5个K阶形状参数,这些描述符对埃坡霉素类衍生物的抗癌活性的模型建立具有比较重要的作用.

基于矩特征和证据理论的离线签名识别

论文首先对几种矩特征在离线签名识别中的性能进行了比较,在此基础上选取矩和一种基于中心矩的形状描述子(SDBCM)作为签名图象的形状特征,据此构造了两个距离权重k-NN分类器对签名图象进行初步识别。然后将两个k-NN分类器的度量层输出作为证据,用一种改进的证据理论合成公式对其进行融合得到最终识别结果。实验结果表明,新的识别方法是有效的。

树的谱矩研究

在重构猜想研究中,其中涉及的一个问题是:找出图的不变量的完全组。而谱矩序列是图的一个很重要的不变量,它与图中闭途径的条数存在紧密联系。通过研究树的结构特征,首先确定能生成长为8的闭途径的所有树子图,然后给出树的前8阶谱矩计算公式。

K型足尺相贯节点极限承载力试验研究

本文对K型节点支管在轴力、平面内弯矩、平面外弯矩共同作用下的极限承载力进行试验研究,分析节点加载过程中应力发展过程及位移变化。结果表明:通过对支管施加偏心荷载能够有效地模拟节点承受轴力、平面内弯矩、平面外弯矩的共同作用,节点区主管的局部屈曲是K型相贯节点的破坏模式。采用Eurocode 3中K型节点的公式对支管承受轴力、平面内弯矩、平面外弯矩共同作用的K型节点进行验算是可行的,验算表明节点是安全的且偏保守。

一元p-范分布的参数估计

应用矩估计法 ,在观测为误差单峰、对称的情况下 ,得到了一元 ρ -范分布在不同情况下参数的计算公式。详细推导了一元p -范分布极大似然方程的解算公式 ,将矩估计法应用到极大似然平差的参数估计理论中 ,得到了一个比较好的算法 。

混流式水轮机导水机构内水流流态数值模拟

数值模拟是目前研究混流式水轮机内部流态的一种方法,本文基于Navier-Stokes方程和标准k-ε紊流模型,采用非结构化网格和SIMPLEC算法对由蜗壳、固定导叶和活动导叶组成的流场进行了计算.计算结果表明在该机组额定和最优工况下,水流流线顺畅,撞击和脱流造成的损失很小,导叶流道内速度和速度矩随着半径的减小不断增大,在导叶出口处达到最大.本文对混流式水轮机引水部件的设计、优化和维护有一定的参考价值.

基于距离矩阵灰度图的蛋白质二级结构类型预测

蛋白质二级结构预测在蛋白质结构预测中具有很重要的作用。基于伪氨基酸成分表示蛋白质的方法,能提高蛋白质结构和功能预测的成功率,利用蛋白质距离矩阵灰度图,基于几何矩提出了一种伪氨基酸构造方法,结合氨基酸的成分对蛋白质二级结构类型进行预测,通过国际公认的Jackknife检验方法显示预测成功率达到95.10%,比其他方法高出许多,说明此方法具有有效的分类效果。

一种适用于非城市区域的卫星移动信道统计模型

本文提出了一种适用于非城市区域的卫星移动信道统计模型—莱斯 K模型 ,采用K 分布来描述由于遮蔽引起的接收信号包络的缓慢变化 ,用莱斯分布来描述包含直视信号分量 (主径 )在内的多径快衰落 ,得到了接收信号包络的概率分布和误比特率 .在此基础上 ,本文利用样本矩对莱斯 K模型参数进行了估计并对参数估计性能进行了评价 .最后 ,本文利用实测数据对模型进行了验证 .

图的奇数阶谱矩研究

在重构猜想研究中,其中涉及的一个问题是:找出图的不变量的完全组。而谱矩序列是图的一个很重要的不变量,它与图中闭途径的条数存在紧密联系。通过研究图的结构特征,首先确定能生成长为7的闭途径的所有连通子图,然后给出图的第7阶谱矩计算公式。

基于Krawtchouk矩的运动目标分类

针对视频监控系统,为了实现对运动目标的有效分类,提高其分类准确率,提出一种基于Krawtchouk矩不变量特征的运动目标分类技术。提取目标图像的低阶Krawtchouk矩不变量来描述目标,确保目标在平移、缩放、旋转条件下的不变性,选用K-means均值聚类算法进行数据聚类,达到准确分类的效果。通过实验验证了该方法的有效性,与应用Hu矩不变量进行分类的结果进行比较,表明了该方法具有较好的分类效果。

K分布海杂波参数估计方法研究

K分布模型在雷达杂波分析、建模、仿真及雷达目标检测中有着广泛应用,因此K分布杂波的参数估计方法非常重要。已有的K分布杂波的参数估计方法较多,然而在实际应用中缺乏从众多估计方法中选择合适方法的标准。本文针对常见的几类k分布参数估计方法,通过计算机仿真进行性能分析和比较,得出不同条件下选择参数估计方法的基本原则,并且将其应用于实际的海杂波数据建模分析中,从而对工程实践起到了指导作用。

基于自然地貌图像的无人机着陆点识别

无人机着陆点识别是图像识别算法的一个重要应用领域,提出了一种基于自然地貌图像的着陆点识别算法。首先用Contourlet变换对基准图库图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率下的高频和低频子图;然后分别提取各子图的Hu矩特征;根据各特征识别率的不同进行特征筛选,建立特征识别库;接着进行k-mean法特征匹配。通过对基准图库中的单一地貌图像和测试图像库中的复杂地貌图像的识别实验,验证了算法的有效性。