中红外光谱双重校验异常样本检测方法研究

中红外吸收光谱法目前最有前途的无创血糖检测技术之一。中红外吸收光谱的血糖浓度检测结果准确性与光谱信号的可靠性密切相关。采集中红外光谱信号的过程易受环境或人为等因素的影响而产生包含大量干扰信息的异常光谱。异常样本存在会降低预测模型的有效性和可靠性,故异常样本的检测和剔除至关重要。本研究提出双重校验异常样本检测法能够将异常样本准确筛选出来并剔除。本算法分为两个阶段,首先利用蒙特卡洛交叉验证异常样本检测,初步筛选异常样本,提高光谱样本集的稳定性;其次以马氏距离平方近似服从卡方分布为理论基础,自适应确定最优阈值,对剩余数据集进行异常样本再识别。以64份包含葡萄糖、白蛋白、尿素、乳酸、果糖、胆固醇在内的葡萄糖混合仿体溶液样本为研究对象。双重校验法首先利用预测误差平方和对异常样本敏感的特性对光谱数据集中的异常样本进行初步判定,共检测出3个异常样本,从光谱数据集中剔除检测出的异常样本后建立PLS校正模型,该模型的相关系数为0.91,RMSECV为60.17 mg·dL^(-1)。其次,双重校验法以马氏距离平方近似服从卡方分布为理论基础,实现异常样本自适应识别。共检测出了12个异常样本,剔除全部异常样本后构建的PLS模型性能得到了提升,相关系数达到0.99,RMSECV达到57.77 mg·dL^(-1)。通过与无异常样本剔除、PCA-MD法、蒙特卡洛法相比较双重校验法结果最优,证明了本算法在异常样本检测上的优越性。与未剔除异常样本时的PLS模型相比,相关系数从0.86上升到了0.99,RMSECV从67.51 mg·dL^(-1)降低至57.77 mg·dL^(-1),分别提升了15.12%、14.42%。本研究针对异常样本检测方法中易受阈值影响而出现正常样本误检或异常样本漏检的问题给出了很好的解决策略,该方法能够准确检测并剔除异常样本,进而提高预测模型的精度和预测性能。为中红外光谱数据集异常样本的准确剔除提供了一种思路。

长江上游王爷庙—兰家沱河段航道计划尺度边界研究

针对长江上游王爷庙—兰家沱河段航道计划尺度边界问题,采用对多年航道预报尺度及实测水位数据进行统计分析的方法,同时参考实际航道维护经验,得出该河段重点水道为温中坝、东溪口和叉鱼碛水道,各重点水道的航道计划尺度边界分别为泸州羊角滩水位0.95 m、斗笠子水位0.30 m、小桃竹水位0.60 m,降低维护尺度的方案为舍深保宽。

基于MODIS/NDVI时间序列的森林灾害快速评估方法——以贵州省为例

以2005—2008年中分辨率成像光谱仪(MODIS)的归一化植被指数(NDVI)数据集为主要数据源构建研究区时间序列,结合统计学分析方法设计一套快速有效的森林灾害评估体系,用以探测森林资源损失的空间分布范围与灾害等级,并利用森林资源雪凝灾害损失的实际调查数据对评估结果进行一致性检验。结果表明:通过计算2005—2007年研究区所有森林像元的平均值R珔2005-2007和平均绝对偏差δall,确定森林灾害阈值DT为0.048;利用该阈值,获取2008年受灾较重的森林空间分布,主要密集分布在贵州省东南部和东北部,包括了黔南自治州、黔东南自治州和铜仁市等地区;受灾森林像元数占总森林像元数的28.6%,高于凝冻灾害森林资源损失实际调查结果(17.7%);在县域尺度上,根据MODIS/NDVI关键期影像获取的森林资源损失区域和灾害等级,确定德江、沿河和都匀等11个重度受灾县(市、区)和湄潭、榕江和桐梓等10个中度受灾县(市、区),与小班调查结果具有较高的一致性,其Kappa系数为0.86。方法为大区域尺度的森林灾害快速评估提供了一种新思路。

OBS网络中一种基于优先级和门限的偏射路由算法

为了解决偏射算法在偏射控制上的问题,提出了一种基于优先级和门限的偏射路由算法.该算法采用丢弃少量偏射的高优先级分割突发数据包来保证偏射路由上低优先级非偏射突发数据包的QoS.当冲突发生时,分割偏射优先级低的突发数据包,从而保护高优先级突发数据包;在偏射路由上,通过启用偏射检测函数来判断是允许偏射的分割突发数据包抢占资源或是丢弃偏射的分割突发数据包.仿真结果表明,虽然该算法增加了少量的端到端的传输时延,但这种算法可以很好地控制偏射突发对网络偏射路由上正常流量的影响,并且能够有效地降低整个网络的丢包率,很好地保护高优先级突发数据包的完整性.故这种方法能够有效地提高OBS网络的性能.

RFID防碰撞时隙应变协处理算法研究

射频识别(Radio Frequency IDentification,RFID)技术具有同时识别多个标签的能力.由于标签随机占用信道会使响应信号发生混叠,当大量的标签在读写器感应区域内同时响应势必会引起标签碰撞问题,严重影响了RFID的系统吞吐率.为进一步提高RFID系统吞吐率,在不增加标签端算法复杂度和硬件的条件下,本文提出了预设调整盘存周期的差分门限、时隙前向检测后向预测和二进制散列的方法,协同处理当前时隙和下一个时隙的标签响应情况.利用预设差分门限的方式避免读写器进行浮点运算,同时通过时隙前向检测和后向预测的方法提前判别当前时隙和下一个时隙的标签响应情况,然后快速跳过当前空闲时隙和下一个空闲时隙,并对在当前碰撞时隙和下一个碰撞时隙响应的标签实时进行二进制散列.通过盘存周期调整方式比较、时隙散列方式对比、识别时延与吞吐率比较三个仿真实验,结果显示改进的算法提高了读写器的计算效率,明显减少了无效时隙占用信道的时间,RFID系统吞吐率可提高到52%以上.

对修正的K近邻域关联算法的仿真与可信性评估

航迹关联是多传感器信息融合的重要处理环节,目前针对航迹关联的算法有很多。该文主要阐述了修正的K近邻域算法(MK-NN算法)的关联准则、关联处理过程等方面的问题,并通过仿真分析对其关联可靠性、可信性进行了评估。

二次VMD筛选-MPE和FCM相结合的故障诊断方法

针对单向阀振动信号含有背景噪声,故障特征提取困难和诊断精度不高的问题,提出了二次变分模态分解(二次VMD)、多尺度排列熵(MPE)和模糊C均值聚类(FCM)相结合的故障诊断方法。首先,通过二次VMD对振动信号进行分解,再使用双阈值法筛选得到有用的本征模态函数(IMF)。其次,提取重构信号中具有敏感特性的MPE特征。最后,将故障特征输入至FCM得到聚类中心,并根据海明贴近度对待识别样本进行分类。通过多组对比实验,结果表明二次VMD筛选能有效去除噪声及虚假成分,MPE具有更好的敏感故障特征表征能力。同时,使用FCM对模糊特征进行聚类能够取得比传统支持向量机(SVM)更好的效果。

支票图像中打印体字符的分割和识别

和通常文档中的打印体字符分割和识别问题相比，支票图像中的打印体字符的分割和识别有其一定的特殊性。针对这种特殊性，该文提出了一套简单实用的算法。对于分割问题，主要是采用投影的方法解决印章、边框和底纹的干扰问题，对于字符识别，主要是采用了基于模板和融合的方法，从而有效地解决了上述问题，取得了比较满意的分割效果和较高的识别率。

男装设计链式循环工作模式研究

针对男装设计在企业运作中的效能问题,以超循环理论、耗散理论、协同论理论等为依据,以当代男性社会形态和生活观念为基础,结合男装设计特点,将男装设计关联的众多要素进行分类提取。按照设计程序、关联程度和因果关系找出其核心要素,对他们分别进行特性、要素分析,以及相互作用和关系转换等实践性探索,获得其变化规律。阐述链式循环工作方式与原理,建立一套较完整的男装设计链式循环工作模式。经过2种不同内容实验,证明男装设计链式循环工作模式的可行性和有效性。此研究结果不仅可为男装企业制定战略规划提供较缜密的思维方法,而且作为一种战术方案,为迅速找到设计链中发生的问题提供有效解决方法和途径。

基于门限群签名的电子支票系统的设计和研究

金融服务技术联盟(FSTC)提出的电子支票解决方案作为未来电子支票一个潜在的标准,系统地对电子支票的支付模式、系统安全、系统架构等进行了研究和探讨,能够有效地解决大多数情况下的支付问题。在FSTC电子支票标准(草案)基础上,提出了一种基于门限群签名的新型电子支票解决方案,从而有效地解决了企业、政府等机构在电子支票支付应用中所面临的安全性、可靠性、灵活性等问题;同时也从技术安全和策略安全两个层面对整个系统的安全性进行了分析。

基于竞争控制的光突发交换条件偏射路由算法

光突发交换(OBS)网络中,偏射路由算法是有效地解决突发竞争、提高网络性能的一种重要措施,但通过分析发现,它可能会导致偏射路由上正常(非偏射)突发的丢失率上升。提出了一种基于竞争控制的条件偏射路由算法,根据定义的偏射条件检测函数,有条件的偏射或丢弃竞争突发来保证偏射路由上正常突发的QoS。仿真表明该算法可以很好地控制偏射突发对网络偏射路由上正常流量的影响。

逐时气温质量控制中界限值检查算法的设计

针对自动气象站数据质量控制中,采用月气候极值对逐时气温资料进行检查所存在的不足,发展了一种基于日极值的小时界限值检查质量控制算法。为统计小时气温界限值,首先采用时间和空间插值原理,基于广义极值分布理论,推求了任意地点的多年日气温极值;然后基于数据插值技术和气温日变化规律,设计了任意地点逐时界限值计算方法。利用中国730个测站逐日最高、最低气温资料,设计了适用于全国范围的小时气温界限值,并采用2010年全国2400个自动气象站的整点、最高、最低气温等逐时资料对该算法进行了试验。结果表明,基于小时界限值质量控制算法与通常的日(月)气候极值的质量检查方法相比,具有漏检率较低,并可在无历史资料台站使用等特点。将该算法的检查结果再进行空间一致性检查,可较大幅度减少误检率。

小波阈值法在地面气象自动站资料审核中的应用

为了提高地面自动站资料审核的质量控制,引入了小波阈值法分析方法。根据气象资料的多时间尺度特征,通过小波分解分析了气象要素的变化过程、变化强度和变化复杂性,实现了噪声阈值对地面自动站资料异常数据的自动判别,保证了地面自动站资料质量的控制。

适用于温度和气压秒级数据的质量检查方法初探

利用自动气象站秒级观测数据,应用一种基于百分位阈值法的界限值检查算法,对温度、气压2种秒级数据进行了界限值检查试验。结果表明:针对试验站温度、气压秒级数据进行质量检查,采用百分位(p=99.9%和p=0.1%)阈值法的检查效率较高,且具有误判率较低的特点。采用6种百分位阈值法系数组合方案以及2种标准差法进行检查试验,其中有3种方案的“标记”率低于给定的统计预期值,误检率较低,检查结果较好,检查出的“标记”数据分别为33个、3个和0个,标记率分别为0.076%、0.007%和0.000%。综合分析,以1 min滑动窗口结合30 min时间区间系数组合方案的百分位阈值法检查效率最优,具有“标记”数据少,误判率低,且计算机运算负荷小的特点。对连续30 d的温度和气压秒级数据运用该算法检查,结果均较好。对人工构造的错误数据,能准确检出。该质量检查算法可应用到无长年代历史观测资料的气象站、缺少临近站对比的气象站以及新建气象站使用,对于地处偏远、条件恶劣的气象站也同样适用。

基于半张量积的完备性阈值求解方法

为了精确地计算Kripke模型的完备性阈值,将半张量积引入到有界模型检测的完备性阈值的计算中,采用离散时间进化系统来研究Kripke模型的状态进化拓扑结构,提出了基于半张量积的有界模型检测完备性阈值的求解算法。通过实例说明了该方法能够求解Kripke模型的完备性阈值。结果表明,利用矩阵采用代数方法能够精确地计算模型的前向半径。

基于电平盲区检测原理的LED失效故障分析方法

LED功能失效是当前车灯行业共同面临的难题。基于神龙公司标致4008前照灯日间行车灯出现的异常熄灭故障,通过分析多功能车灯采用PWM控制的特点以及电平盲区产生的机理,完全解决了该前照灯日间行车灯异常熄灭故障,提出基于盲区电平检测原理的LED失效故障分析方法。该方法的核心在于调整和优化电平上升沿和下降沿的检测位置,以便在更大范围内覆盖LED的工作电压范围。该方法能有效解决LED控制电路中因诊断阈值不足而导致的LED异常熄灭问题,是一种基于选定的LED光源来对控制软件进行优化适配的技术方案。该方法将为神龙公司后续的LED车灯的电路设计提供重要的设计参考。

GF(q)域上非规则LDPC码EXIT图分析方法研究

GF(q)域上非规则LDPC码是二进制非规则LDPC码在有限域GF(q=2p)上的扩展,在码长和码率相等的情况下,具有比二进制非规则LDPC码更优异的性能。如何分析GF(q)域上非规则LD-PC码的迭代译码性能是其能否有效应用的关键。基于迭代译码结构,本文研究了AWGN信道下GF(q)域上非规则LDPC码的EXIT图分析方法,推导了其计算表达式;提出了利用EXIT图变量节点与校验节点联合优化准则。仿真结果表明,相对密度进化方法,该方法计算出的收敛门限值的精度稍有下降,却极大地降低了计算复杂度;在相同通信条件下,通过联合优化准则设计的GF(q)域上的非规则LDPC性能优于二进制非规则LDPC码;得到的收敛门限对应的信噪比非常接近香农限,进一步验证了EXIT图分析工具的优越性。

阈值系统中的LDPC译码随机共振及应用研究

研究阈值阵列系统中低密度奇偶校验码(LDPC)的译码随机共振现象。经过LDPC编码调制的信源序列通过阈值阵列系统添加独立同分布的高斯噪声,接收端采用BP迭代译码算法,译码性能以误码率为测度。仿真结果表明,当信号是阈下时,噪声强度增加,误码率先降后增,随机共振发生,且在阈值单元个数较多时,随机共振现象越明显;当信号是阈上时,噪声总是恶化译码的性能,随机共振不存在。进而研究莱斯噪声作用下的译码随机共振现象,并发现存在阈上随机共振。最后推广到图像在LDPC编译码系统中传输的实际应用中,证实了噪声对其传输效果的明显改善作用。这些结果显示了非线性系统信道译码中噪声的改善作用,扩展了随机共振在信道译码中的应用。

基于LDPC码的动态阈值自适应调制编码算法

自适应调制编码技术能够根据信道状态自适应地选择调制和编码参数,从而最大化系统吞吐量。传统的自适应调制编码使用固定的信噪比阈值,但在实际中信噪比阈值会随信道改变而变化,此时传统方法的性能将显著降低。针对该问题,提出一种基于LDPC码的动态阈值自适应调制编码算法,利用LDPC码的译码后校验方程失败比例以及信噪比估计值对各模式的信噪比阈值进行动态调整。仿真结果显示,提出方法能够自适应地使各模式信噪比阈值收敛至当前信道对应的真实阈值附近,从而保证自适应模式选择的正确性,提高系统吞吐量。

一种新的基于特征线检取的票据识别算法

主要研究了票据图像处理中票据类型识别问题.该算法分为特征线提取和版面匹配两部分.在分析以往图像中直线提取算法之优缺点的基础上,根据票据图像中线条的特点给出了一个适用于票据图像的快速线段检取算法,其时间复杂度为O(n).在特征线检取的基础上,根据不同票据有不同几何和拓扑结构这一原理,给出了一种基于特征线检取的票据类型识别算法,并在Windows环境下用VisualC++实现了上述算法.实验结果表明,该算法用于票据识别速度快且具有较高的识别率和很强的实用性.