多模态信息融合的一般功能模型设计——基于融合功能与信息层次

根据信息融合的功能要素,在分析了现有几种信息融合的一般功能模型的特点后,提出了基于融合功能与信息层次的多模态信息融合的一般功能模型(FH模型)。该模型综合了JDL模型、Omnibus模型和层次模型的优点,采取了JDL模型对信息融合功能的逻辑划分,指明了信息在系统中的流向,从而避免了开发基于JDL模型的信息融合系统时难以准确控制信息流向。此外,FH模型利用层次模型对Omnibus模型中的融合过程进行了更为细致的划分,同时加入了知识库和数据库管理体系,使信息融合的一般功能模型向更实用的方向迈进了一步,研究者可以将注意力更多地转向信息融合的结构模型和信息融合方法的设计,从而更有利于信息融合技术的研究。     

一种面向装备保障的信息融合功能模型

综述了当前典型的三层、四层、五层信息融合模型,在分析装备保障信息融合特点的基础上,建立了装备保障信息融合功能模型.模型对装备保障信息融合整个过程给出了较为清晰的划分,提出了信息提取、预测评估、过程精炼和综合决策四级信息融合功能,突出了人的因素在装备保障信息融合中的作用,有助于信息融合技术在装备保障领域的应用.     

基于资源管理的信息融合系统工程的研究

基于资源管理的信息融合系统开发是信息融合系统工程相关技术发展的新方向.资源管理问题贯穿信息融合整个过程,在对信息融合中的资源管理问题分析的基础上,提出并分析了基于资源管理的功能模型,并在此基础上进一步分析了将资源管理用于信息融合的DNN结构,该结构形式简单易于操作,为后续操作提供了便利.在此基础上,对基于资源管理的信息融合系统工程方法进行了研究,给出了基于资源管理的信息融合系统工程过程,有助于提高信息融合工程的经济性,并对自适应信息融合的实现、多级数据融合的协调具有重要意义.     

信息融合理论的基本方法与进展(Ⅱ)

在军事技术、自动化、智能化等需求的牵引下,信息融合受到学术界和工业界的广泛关注,近年来取得了诸多新的理论与方法进展,因此有必要予以综述.本文首先分析了信息融合面临的问题与挑战,包括系统融合框架、信息不确定、多模态、高冲突、强相关、网络化以及非线性等;并以此为分类依据,在信息融合模型与系统设计、不确定信息融合、多模态信息融合、高冲突信息融合、相关信息融合及网络化信息融合等方面对近10年来的进展进行了综述.同时,探讨了信息一体化融合处理、以人为中心的信息融合、信息获取与融合的联合优化、复杂多传感器信息融合系统体系结构设计、信息融合系统仿真与性能评估、借助更多的数学理论方法等未来几个可能的研究发展方向.     

多传感器信息融合技术探析

多传感器信息融合是一门涉及信号处理、信息论、人工智能、模糊数学等理论的多学科交叉技术,被广泛应用于军事和民用领域。文章介绍了多传感器信息融合的概念,描述了多传感器信息融合的功能模型、主要方法和应用,并对其发展趋势进行了分析。     

网络考试系统的模型分析与设计

本文在考察现有国内外众多的网络考试系统的运行和使用情况基础上，完成了通用网络考试系统的功能模块划分及其功能需求的分析，重点对网络考试系统的物理模型、对象模型、动态模型和功能模型进行分析与设计。     

信息融合技术发展与融合算法研究

信息融合技术是当前及未来计算机领域的一项研究重点和热点,论文介绍了信息融合技术的形成与发展,总结了信息融合的功能模型,重点介绍了各种信息融合中检测、分类和识别算法,最后对信息融合存在的问题予以了概括,对以后工作的方向给出了作者自己的看法。     

网络考试系统的模型分析与设计

本文在考察现有国内外众多的网络考试系统的运行和使用情况基础上,完成了通用网络考试系统的功能模块划分及其功能需求的分析,重点对网络考试系统的物理模型、对象模型、动态模型和功能模型进行分析与设计。     

统一消息接口模型及其改进

本文首先介绍了一种在移动增值业务开发中被广泛应用的统一消息接口模型,简要描述了该模型的整体结构和基本功能,以及它在增值业务开发中所处的位置。在介绍模型时,为便于讨论,本文将该模型逻辑上划分为了4层结构,并用逻辑结构图做出说明,随后在总体上阐述了模型的工作机制和消息的处理流程。在此基础上,本文对模型在结构和功能上不合理或不完善之处进行了探讨,随后重点讨论了本文的改进方案,包括消息缓冲区结构的改造(重组缓冲区)、重发策略的修改、流量控制策略的完善(增加滑动窗口功能等)、缓冲区警戒及告警(增加溢出警戒、告警功能和灵活的告警策略,收发控制等),并且阐述了这种改进所具有的现实意义。     

基于网格市场模型的动态资源描述的研究

首先分析了原有资源描述语言在进行动态资源描述时的局限性,并且阐述了市场模型下对动态资源描述提出的新要求。为了能体现资源描述的市场特性和动态性,在原有资源描述语言RSL、RDF和JDL基础上,作了相应的扩展和修改,从而实现在市场模型下对资源进行更加动态、灵活的描述。     

序列泛函网络模型及其学习算法与应用

通过对泛函网络的分析,提出了一种序列泛函网络模型及学习算法,而网络的泛函参数利用梯度下降法来进行学习.在此基础上,给出了9种典型泛函方程对应的序列泛函网络求解模型以及一种基于序列泛函网络学习算法的求解泛函方程方法.通过算例进行仿真实验,结果表明,该方法十分有效,具有收敛速度快、计算精度高、泛化性能好等特点,解决了传统的数值方法难以求解泛函方程这个问题.该方法可用于一般泛函方程求解问题.     

区域活动模型彩色图像分割研究

在图像分割优化问题的研究中,在图像提取识别感兴趣的目标中存在噪声和重叠,造成质量不高。传统的区域活动图像分割需要将能量泛函转换为封闭曲线,造成了算法复杂度高,图像分割边缘信息容易丢失,质量效果差。为解决上述问题,提出了一种新的遗传算法优化区域活动轮廓模型图像分割算法。根据区域的活动模型中融入了含有梯度方向指示性信息的边缘停止函数,使曲线在非期望边缘处加速演化,然后采用遗传算法交叉,变异操作优化图像区域活动模型参数。仿真结果表明,提出的改进的方法可以有效的对图像进行分割,大大的提高了图像分割的精确度和效率,改善图像分割的质量。     

A less conservative stability criterion for sampled‐data system via a fractional‐delayed state and its state‐space model

This paper introduces a state‐space model based on a fractional‐delayed state for a sampled‐data system described as a linear system under aperiodic sampling intervals. The new state‐space model exploits the information on the sampled‐data system and the fractional‐delayed state, which is defined on the sampling interval. The fractional‐delayed state and its state‐space model are utilized to construct the Lyapunov functional, which consists of the traditional Lyapunov function and a looped functional whose boundary conditions are zeros at sampling instants. Based on the Lyapunov functional, a stability criterion and a robust stability criterion are derived in terms of linear matrix inequalities. Simulation results show the effectiveness of the proposed criterion.     

融合功能性副语言的语音情感识别新方法

针对声音突发特征（笑声、哭声、叹息声等,称之为功能性副语言）携带大量情感信息,而包含这类突发特征的语句由于特征突发性的干扰整体情感识别率不高的问题,提出了融合功能性副语言的语音情感识别方法。该方法首先对待识别语句进行功能性副语言自动检测,根据检测结果将功能性副语言从语句中分离,从而得到较为纯净的两类信号：功能性副语言信号和传统语音信号,最后将两类信号的情感信息使用自适应权重融合方法进行融合,从而达到提高待识别语句情感识别率和系统鲁棒性的目的。在包含6种功能性副语言和6种典型情感的情感语料库上的实验表明：该方法在与人无关的情况下得到的情感平均识别率为67.41%,比线性加权融合、Dempster-Shafer（DS）证据理论、贝叶斯融合方法分别提高了4.2%、2.8%和2.4%,比融合前平均识别率提高了8.08%,该方法针对非特定人语音情感识别具有较好的鲁棒性及识别准确率。     

基于耦合HMM的多传感异步信息融合分类策略 *

针对多传感异步信息融合分类问题,提出了一种新颖的基于耦合隐马尔可夫模型（CHMM）结构的中期 融合分类策略,该策略既考虑到了多传感信息在时间上的相关性,又解决了信息流之间的异步问题;其次,通过 限制信息流的状态数量和限制信息流之间的异步程度,简化了模型结构;此外,为解决CHMM的算法实现问题, 提出了一种CHMM与双流HMM的等效变换方法,从而利用经典的HMM算法解决了CHMM的模型实现。最后 在唇读语音双模态数据库上的实验证明,该异步信息融合策略实现了比早期同步融合更理想的识别结果,证明 了该     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型

针对传统入侵检测规则手工定制的弊端和可扩展性差、适应性差等缺点,设计一种基于数据挖掘技术的可行入侵检测系统模型。模型中引入数据挖掘技术使其能得到计算机系统入侵行为和正常行为,并利用异常检测和误用检测的各自优势,引入混合入侵检测引擎模块。经分析,该检测模型比传统的检测模型有着明显的优势。     

图像融合的非负线性混合模型与算法研究

本文提出了一种适用于像素级图像融合的非负线性混合模型,该模型的意义在于任何像素级图像融合问题都可以用此形式化模型来表示.针对实际融合问题,根据实际情况对模型进行具体化或者简化,就能够得到具体融合问题的融合算法.在此基础上,根据图像融合的实际问题,本文给出了该模型的一种简化模型,并对简化模型的求解问题进行了深入研究.通过将简化后的模型转化为具体的优化问题,给出了一种快捷的图像融合迭代算法.所求出的图像融合结果综合了源图像中的特征信息,使得融合图像的特征信息损失较少,更接近于理想的真实图像.该方法的收敛性可以保证,是对现有图像融合方法的补充,能够应用于多种实际的图像融合处理中.大量的实验并与其他的融合算法的比较分析表明了本文算法的有效性和优越性.