您的位置： 专家智库 > >

国家自然科学基金(61001174)

作品数：11 被引量：38H指数：4
相关作者：杨淑莹刘婷婷薛彦兵邓飞王光彪更多>>
相关机构：天津理工大学教育部佛罗里达国际大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金天津市高等学校科技发展基金计划项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 3篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 4篇粒子滤波
  • 4篇滤波
  • 3篇多步
  • 3篇多步预测
  • 3篇目标跟踪
  • 2篇优化算法
  • 2篇遮挡
  • 2篇时间序列
  • 2篇图像
  • 2篇图像聚类
  • 2篇群体智能
  • 2篇局域
  • 2篇聚类
  • 2篇混合模型
  • 1篇动态目标跟踪
  • 1篇多变量
  • 1篇移动机器人
  • 1篇语音
  • 1篇语音识别
  • 1篇矢量

机构

  • 11篇天津理工大学
  • 3篇教育部
  • 2篇佛罗里达国际...
  • 1篇河北工业大学

作者

  • 6篇杨淑莹
  • 2篇薛彦兵
  • 2篇王光彪
  • 2篇邓飞
  • 2篇刘婷婷
  • 1篇牛廷伟
  • 1篇葛为民
  • 1篇陶冲
  • 1篇马占杰
  • 1篇丁承君
  • 1篇王怀彬
  • 1篇王丽贤
  • 1篇王京辉
  • 1篇高赞
  • 1篇张桦
  • 1篇张迎
  • 1篇沈丁成
  • 1篇徐光平
  • 1篇吴涛
  • 1篇王博凯

传媒

  • 3篇光电子．激光
  • 2篇天津师范大学...
  • 2篇现代电子技术
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇天津理工大学...

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2018
  • 2篇2014
  • 2篇2013
  • 3篇2012
  • 1篇2011
共 11 条 记 录，以下是 1-10
全选 清除 导出
排序方式：
基于邻近相点聚类分析的多变量局域多步预测被引量：3
2018年
针对高维混沌复杂系统的多步预测问题,提出了一种基于邻近相点聚类分析的多变量局域多步预测模型。首先对于多变量邻近相点的选取,结合邻近相点多步回溯后的演化规律和变量间的关联信息对演化轨迹的影响,提出了一种新的多变量演化轨迹相似度综合判据;然后针对选取全局最优邻近相点耗时长的缺点,提出了一种基于邻近相点聚类分析的新方案来降低多步预测时间,提高预测效率。最后通过Lorenz混沌数据仿真实验,表明该模型具有优良的预测性能。
宋士豹杨淑莹
关键词：聚类分析多步预测综合判据
一种鲁棒的基于在线boosting目标跟踪算法研究被引量：9
2013年
在线boosting的优点在于将跟踪问题看做分类问题,并且根据目标的变化实时选择相应的目标特征来进行跟踪。但该方法存在的主要问题是由于遮挡等情形的存在,目标特征的每次变换可能引入少量错误,长时间执行后,错误的积累将导致跟踪位置的漂移。实验发现,在线boos-ting方法中选择器权重在全局中的传递导致了漂移的发生,而现实跟踪问题中遮挡时只影响局部区域,而不是全局区域。对于这个问题,本文提出了结合在线boosting和分块的方法来解决这个问题。此boosting算法中选择器权重的变化仅在本块中,而不是全局传递,从而避免了错误在全局的累积,进而避免了漂移问题的产生。本文的方法通过跟踪各种目标视频序列实验表明,即使对于严重遮挡也具有很强的鲁棒性,同时也能实时的跟踪目标,即每秒跟踪目标量超过10个。
沈丁成薛彦兵张桦徐光平高赞
关键词：分块遮挡
基于差分进化算法的图像聚类研究被引量：1
2012年
将差分进化算法应用于图像聚类问题,对问题进行实数编码,采用群体智能模式实现问题解的搜索.利用差分进化算法的差分变异操作和群体分布特性有效提高算法的搜索能力,采用贪婪选择操作和竞争生存策略实现群体内个体之间的相互合作与竞争,降低了进化操作的复杂性,并通过仿真实验证明了该算法的有效性.
贾紫娟杨淑莹王光彪
关键词：差分进化算法群体智能图像聚类
基于细菌觅食优化算法的图像聚类方法研究被引量：1
2012年
利用细菌觅食优化算法研究图像聚类问题,采用群体智能模式实现问题解的搜索.首先提取图像特征以确定解的编码形式,初始化种群,在此基础上利用细菌觅食优化算法的细菌迁徙算子、繁殖算子和趋化算子实现群体内个体之间的相互合作和竞争,提高了算法的搜索能力,实验证明该算法具有较强的适应性和鲁棒性.
冯帆王博凯杨淑莹
关键词：细菌觅食优化算法群体智能优化算法
基于贝叶斯和F-measure感知机的分类器设计
2019年
当样本特征向量交织时,分类很容易出错。为解决这个问题,提出一种基于Bayes和F-measure的分类器算法。采用替代方法评估分类器的性能正受到关注,特别是对于不平衡的问题。该算法利用F-measure分析不平衡数据的分类准确度,将类概率密度函数引入判据,并采用梯度下降法得到准则函数。文中将所提出的方法与传统方法进行比较,实验结果表明,该方法能够有效提高识别的准确率和精确度。
马占杰马占杰
关键词：F-MEASURE不平衡数据后验概率
基于稀疏混合模型的粒子滤波目标跟踪算法被引量：1
2014年
本文针对在视频追踪过程中出现的目标遮挡问题,提出了一种基于稀疏表达的混合模型的粒子滤波跟踪算法.这种混合模型采用了基于全局模板和基于局部的描述方式,在全局模板的描述方式中,将目标模板由目标候选表示出来,线性表示的系数满足稀疏性约束条件,其系数作为目标候选的权重.同时在局部描述模型中,构造SIFT特征的完备字典,将局部模型稀疏表示成直方图形式,然后对遮挡部分进行处理,设置目标被遮挡部分的直方图权重,得到最终的局部模型直方图表示.最后本文将两种模型合理的融合到一块,得到一种联合的新的模型应用于目标跟踪,实验证明该方法有效的完成了视频中的目标跟踪.
张潍帆王京辉王怀彬薛彦兵
关键词：混合模型遮挡粒子滤波
基于免疫猫群优化算法的矢量量化的码书设计及语音识别被引量：9
2014年
在矢量量化的码书设计过程中,针对传统的LBG算法对初始码书选取的依赖性及易陷入局部最优的缺陷,提出基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计.将整个种群分为搜索组和跟踪组,运用克隆扩增算子在搜寻组中进行局部搜索,根据适应度值大小调节变异个体数目,保持解的多样性.运用动态疫苗提取与接种算子使跟踪组个体基因与疫苗进行交叉变异,向最优解靠拢,防止无监督交叉变异可能引起的退化现象.通过浓度平衡算子和选择算子更新子代种群,防止种群"早熟".将训练出全局最优码书输入到HMM模型进行训练和识别,实验结果表明,基于免疫猫群优化算法的矢量量化码书设计不依赖于初始码书选取,鲁棒性强且降低语音识别误差率.
杨淑莹刘旭鹏陶冲刘婷婷
关键词：码书设计语音识别
基于时间序列自适应建模的粒子滤波动态目标跟踪被引量：2
2011年
在目标跟踪中为达到目标的运行模型与实际轨迹相符,本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS_PF)。采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计。仿真实验表明在粒子滤波算法中采用时间序列自适应建模,能够实时反映目标的运行轨迹,克服了单一模型无法准确跟踪动态目标,以及交互多模型需要先验知识的缺陷,提高了动态目标跟踪的准确性。
杨淑莹邓飞丁承君张迎吴涛
关键词：目标跟踪时间序列粒子滤波
基于粒子滤波优化的滚动式时间序列多步预测被引量：5
2012年
针对复杂的应用环境下,时间序列建模不易准确,多步预测精度不高的问题,提出基于粒子滤波(particle filter,PF)优化的滚动式时间序列(roll time series,RTS)多步预测算法(PF_RTS)。采用Box-Jenkins方法对时间序列滚动自适应建模,所建模型作为粒子的状态转移方程,利用粒子滤波算法实时动态修正预测数据,逼近状态的最优估计。本文算法具有自学习能力,适合实时应用。仿真结果表明,本文算法需要的先验知识少,提高了预测的精度。
杨淑莹王丽贤牛廷伟邓飞
关键词：时间序列多步预测粒子滤波
基于粒子滤波的混沌时间序列局域多步预测被引量：3
2018年
对混沌时间序列进行预测研究具有重要的价值和实用性,例如,进行股票预测,降雨量预测,温度预测。混沌时间序列预测的难点在于其不确定性和多步预测的困难性。一般利用最小二乘法求解模型参数,从而对混沌时间序列进行局域预测,但是预测精度不是很高。为了提高局域线性预测的精度,提出基于粒子滤波(PF)的混沌时间序列局域多步预测法,利用粒子滤波进行参数优化得到更准确的优化模型进行多步预测。仿真实验结果表明,该方法的单步和多步预测效果明显得到了提升。
姜娇娇郭俊杨淑莹
关键词：混沌时间序列粒子滤波多步预测
全选 清除 导出
共2页<12>
聚类工具0