作者:韩磊; 於志勇; 朱伟平; 於志文 期刊:《计算机工程》 2020年第02期
在仅有车辆起始位置信息的情况下,车辆目的地推测的准确率通常较低。针对该问题,通过在城市道路摄像头的视频录像数据中进行时空搜索,获取目标车辆更多的途经信息,以更准确地推测出其目的地。为在相同的时空搜索次数下最大化目标车辆目的地推测的准确率,设计基于概率的单一指标、基于概率和基尼指数的复合指标以及基于概率和信息增益的复合指标,以评估不同时空搜索对于车辆目的地推测的效用,并基于3种指标分别提出CFMM-MidQuery、C...
作者:史建涛; 杨予昊; 孙俊; 王宁 期刊:《太赫兹科学与电子信息学报》 2019年第06期
雷达在目标检测和跟踪时常面临地杂波、海杂波、气象杂波等复杂强杂波的干扰,而雷达回波信号经过传统的动目标显示(MTI)和恒虚警(CFAR)检测处理后的剩余杂波,在距离-时间(脉冲)上的二维分布与目标非常相似,无法区分。对此,提出一种基于杂波综合特征评估的雷达目标点迹过滤方法,综合考虑目标与杂波在幅度起伏、距离/俯仰/方位相关性、相位变化等多维特征的不同,利用综合特征因子评估区分目标和杂波。最后,利用雷达实测数据对所提方...
作者:令宝 期刊:《自动化与仪器仪表》 2018年第10期
针对当前运动员训练信息化的需求,结合当前的数据挖掘算法,提出一种改进关联规则算法的运动员神经类型特征评估系统。对此,文章首先对评估系统设计的目标进行分析,并结合该目标,从整体架构、功能模块等方面进行了设计。在整体架构方面,采用C/S模式对系统架构进行搭建,以提高系统运行的速度,在功能模块方面,按照测试的流程,分为测试基本信息录入、测试评估模型和测试结果查询。同时在该系统设计中,重点就Apriori算法进行了研究,并且...
作者:朱斌; 金炜东; 余志斌 期刊:《西南交通大学学报》 2018年第01期
针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷 达辐射源信号脉内特征综合评估模型. 首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转 化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合 得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解. 仿真结果表明:该群体智能算法对 Rosenbrock测试函数的最...
作者:姚立; 张曦煌 期刊:《计算机应用与软件》 2017年第08期
针对传统随机森林算法在维度高、噪声大的文本分类上出现计算复杂度高和分类效果较差的问题,提出一种基于隐狄利克雷分配( LDA)主题模型的改进随机森林算法.该算法利用LDA主题模型对原始文本建立 模型,将原始文本映射到主题空间上,保证了文本主旨与原始文本的一致性,同时也大大降低了文本噪声对分类 的影响;并且针对随机森林中决策树特征的随机选择方法,提出在决策树生成过程中,利用对称不确定计算各个 特征之间的相关性,从而可...
作者:雷亚国; 何正嘉; 訾艳阳; 胡桥 期刊:《西安交通大学学报》 2006年第05期
为了克服在无先验知识的情况下,人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性,提出了一种基于特征评估和径向基函数(RBF)神经网络的机械故障诊断模型.该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征,然后对联合特征进行评估,计算评估因子,并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入,实现对机器不同状态的自动识别.实验结果...
作者:程哲 胡茑庆 高经纬 期刊:《国防科技大学学报》 2010年第06期
特征提取与评估是损伤检测和故障预测的基础。针对2K-H行星轮系缺齿损伤,建立了行星轮系的损伤模型,通过分析模型的仿真信号,提出了基于主频边带、小波变换和经验模式分解的多种损伤特征,并采用双样本一致性检验方法对所提取损伤特征的分类能力进行了评估,采用含噪声的仿真信号和试验数据对损伤特征进行了验证。验证结果表明,所提取的损伤特征均具有较强的分类能力,其中主频边带特征的分类性能最优。
作者:杨延光 周智敏 宋千 王玉明 金添 期刊:《信号处理》 2009年第10期
利用车载前视地表穿透成像雷达(VFGPIR)进行浅埋目标探测时,从序列图像中提取有效特征是保证高检测概率的同时最大程度剔除杂波降低虚警的关键。针对Fisher鉴别比(FDR)和顺序浮动前进选择(SFFS)方法用于地雷特征选择的局限性,提出一种基于分布参数和SFFS相结合的特征评估与选择方法。首先利用特征样本的分布参数定义代价函数来评估单个特征,并结合探测指标选择有效特征,然后利用SFFS方法并结合相关性分析搜索最优特征子...
作者:阮晴 罗飞路 罗诗途 王鹏 期刊:《测试技术学报》 2012年第02期
为了可靠地检出并识别焊缝缺陷,提出了一种基于特征评估和概率神经网络(PNN)的超声自动识别方法.该方法分别采用小波包和经验模式分解法对缺陷信号进行分解,提取原始信号和各分解信号的时域无量纲参数组成联合特征,并计算其评估因子,根据评估因子的大小选取敏感特征作为PNN的输入,从而实现不同焊缝缺陷类型的自动识别.通过对飞机起落架焊缝进行机上原位检测,实验结果表明,上述方法能够从大量的缺陷特征中筛选出敏感特征...
作者:瞿雷 戴光昊 王琇峰 沈玉娣 期刊:《机械传动》 2014年第11期
针对无先验知识模式下机械故障特征的选择、融合存在盲目性、片面性,提出了一种基于特征评估与核主分量分析的齿轮故障特征提取与分类方法。该方法采用小波包分解对原始信号进行分解,分别提取原始信号和各分解信号的时域指标组成联合特征,然后确定了稳定性门限值与敏感性筛选比例因子,采用稳定性与敏感性联合评估方法对特征进行评估,并利用核主分量分析方法提取剩余联合特征中的非线性特征,实现不同齿轮故障状态的分类。实验结果表...