简介:域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.
简介:星敏感器是一种高精度姿态测量设备,被广泛应用于航天、航空、舰船等领域,其性能主要取决于内参数的标定精度。选用何种标定方法完成内参数的标定以及如何提高内参数的标定精度是星敏感器实现高精度姿态测量的关键。针对现有的依赖姿态解算的标定方法与不依赖姿态解算的标定方法进行了相应研究,通过采用网格状星图分析了两类标定方法的噪声特性,同时对比研究了两类标定方法在不同星点数目、不同星点分布下的标定情况。仿真结果表明:星点数目越多内参数的标定精度越高,星点分布越均匀内参数的标定精度越高,且在同等情况下依赖姿态解算的标定方法的精度要优于不依赖姿态解算的标定方法。
简介:针对单一特征步态识别率低的问题,提出一种将步态能量图(GaitEnergyImage,GEI)中动态部分和Gabor小波特征融合的步态识别算法.首先,通过运动目标检测及二值化和形态学处理等预处理操作得到步态轮廓图,再进一步从步态轮廓图计算得到步态能量图,并从中分割出动态部分.然后,利用Gabor小波从步态能量图的动态部分中提取不同角度的信息,将两步态特征融合在一起,对融合后得到的特征向量用改进的KPCA方法进行降维.最后,将降维后的融合特征向量输入到基于多分类的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)中,从而完成步态的分类和识别.经过在中国科学院自动化研究所CASIA步态数据库上进行实验,取得了很好的识别效果,实验结果表明,与单一特征的步态识别方法相比,融合后算法的识别率提高了约10%.
简介:基于表面等离子共振原理的光学氢气传感已经成为氢气传感技术研究的热点.表面等离子共振传感器具有安全可靠、灵敏度高、实时性好、便于分布式多点检测等优点,在氢气泄漏检测方向具有广阔的应用前景.本综述介绍了表面等离子共振氢气传感器的三种主要结构类型:棱镜耦合结构,光栅耦合结构和光纤耦合结构的检测原理、典型结构及其研究进展;重点论述了表面等离子共振氢气传感技术中氢敏感膜系的研究现状和技术难题;分析了目前表面等离子共振氢气传感实际应用所面临的瓶颈,并对未来的研究方向进行了展望.结合实际,提出了开发基于光纤微结构和纳米材料的新型氢气传感器件,并且将传感原理延伸至局域表面等离子体共振,表面等离子体共振成像等新兴技术.