砂轮磨削过载判据及其快速诊断

基于对砂轮磨削过程中声发射信号的采集,研究了2种砂轮磨削过载判据的特征量提取方法,并提出了评价砂轮磨削过载判据的主要指标即灵敏度、稳定性和算法效率.通过选取合理的采样率与处理间隔,分析比较了2种信号处理方法对砂轮与工件过载的识别效果.结果表明,所提出的信噪特征比方法提取的特征量具有稳定性好、灵敏度和算法效率高的特点,且可以对过载点实现预判,可作为优先选择的磨削过载判据.     

基于强度PCNN的静态图像人脸识别

为了减少人脸图像中姿势、表情和光照等因素对人脸识别的影响,引用了一种基于脉冲发放强度的脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的人脸特征提取方法。不同人脸图像具有不同的灰度特征,将人脸图像输入PCNN模型后可以得到各个图像特定的脉冲发放强度矩阵。实验利用脉冲强度矩阵作为人脸特征,并结合距离分类器——余弦距离进行人脸识别。仿真实验表明,基于强度PCNN模型提取的特征能刻画出人脸的细节,对于不同姿势、表情及面部明显遮挡物的人脸图像,具有较好的识别结果。该方法对于复杂人脸图像特征的提取,具有较强的鲁棒性。     

融合动态兴趣偏好与特征信息的序列推荐

传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息模拟真实的用户行为以提高推荐的性能.首先,针对动态兴趣建模,采用辅助函数应用下一个行为监督上一个隐藏兴趣状态的学习,并采用带注意力机制的门控循环单元为不同的兴趣状态对目标影响程度赋予不同的权重;然后,针对用户和项目特征信息特征融合,采用平凡注意力机制为影响目标项目的特征赋予不同的权重,并通过多头注意力机制进行深层次的特征提取;最后,融合用户动态兴趣表示和用户项目特征表示输入到多层感知机.在Yelp和MovieLens-1M数据集上进行仿真实验,结果表明提出模型的性能比一些基线模型有较好的提升.     

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

基于自适应图的半监督图像分类方法

针对半监督分类模型存在的模型复杂度高、构造正则化项难度大的问题，从丰富样本特征表示的角度出发，构造了自适应图结构的融合网络模型（AGSH）。该模型在卷积神经网络模型（CNN）基础上引入了自适应图卷积神经网络（AGCN）提取CNN模型特征间的关系。对AGSH模型泛化性能的分析证明了该模型在解决半监督相关问题时的有效性。实验结果表明：融合模型在五种图像数据集上的分类精度相比于单一CNN模型分类精度均有提升。研究结论为解决小样本分类问题的建模方法提供了参考。     

弹道目标雷达微动特征提取与识别研究综述

弹道目标雷达微动特征提取与识别是雷达目标识别领域的重要研究方向之一。在简要阐述弹道目标识别重要研究价值的基础上，结合国内外研究现状，从点散射模型、滑动散射模型、属性散射中心模型等出发，总结了现有的弹道目标微动回波建模方法，进一步分别从单基、双基、多基等不同雷达观测视角出发，梳理了弹道目标微动特征提取与成像方法，对基于人工特征和传统分类器、及基于深度学习的弹道目标分类识别方法进行了总结，最后对弹道目标雷达微动特征提取与识别方向的技术难点和未来发展趋势进行了分析与展望。     

基于HTTP响应报文的物联网终端设备识别方法

随着物联网的快速发展，物联网终端设备的识别技术研究已经成为网络空间安全领域的热点之一。针对类型、品牌、型号等不同层面的设备识别需求，传统物联网终端设备识别方法局限于高维特征向量和单一分类算法的固定组合，为了提高算法效率并寻找较优算法组合，本文提出一种基于HTTP协议响应报文的物联网终端设备识别方法，以HTTP协议响应报文的相关协议字段特征作为输入并进行归一化、标准化处理，通过随机森林算法对特征进行筛选排序得到特征序列，最终基于特征序列，结合不同的分类算法和特征组合对物联网设备进行分类识别。实验结果显示，在收集的数据集中，该方法在设备类型、品牌、型号3个层面分别采用5个、3个和7个不同特征组合并结合不同分类算法，平均提升设备识别准确率18.6%并大大节省了特征空间，实现了低维度特征下稳定高效的识别效果。     

补白

煤矿井下图像型早期火灾探测研究王媛彬,马宪民(西安科技大学电控学院,陕西西安?710054)摘要:针对煤矿井下传统火灾探测方法的不足,提出了一种基于图像型的火灾探测方法,阐述了对所获取的红外图像进行预处理、特征提取和火灾识别的过程。根据早期火灾的特点,通过提取图像序列中多个参数的火灾信     

基于样本加权矩阵的自适应弱目标识别鲁棒算法

以人脸为例,提出多区域特征融合的弱目标特征表示方法,并据此设计1种新的加权PCA-LDA(Principal element analysis-Linear distinction analysis)弱目标识别方法,用样本加权特征矩阵代替传统的特征向量,有效地将局部和全局特征加权融合。其步骤是:提取弱目标的全局特征,并用1种新的基于Gabor小波的方法提取其特征;基于将全局和局部特征加权融合的思想,得出权值的选择方法;通过研究多区域特征加权融合原理,提出定义每类样本的类矩阵,得到新的投影准则,解决小样本空间问题,最后得出加权PCA-LDA算法。研究结果表明:加权PCA-LDA算法能很好地结合弱目标图像全局和局部的互补信息,其识别效果优于各单一区域的分类效果。     

网页分类中特征提取方法的比较与改进

在传统的特征提取算法的基础上,对CHI公式做了两点改进,并结合KNN算法进行了分类测试比较,通过实验证明本文所采用的特征词提取方式,在一定程度上,能够得到较高的分类准确率,存在一定的合理性.