国家自然科学基金(61201323)
- 作品数：18 被引量：50H指数：5
- 相关作者：彭国华张克军田铮王瑞霞窦建君更多>>
- 相关机构：西北工业大学徐州工程学院太原科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金西北工业大学基础研究基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于流形排序和联合连通性先验的显著性目标检测被引量：4
- 2019年
- 为了进一步提高显著性目标检测的准确性,提出基于不同特征流形排序和联合连通性先验的显著性检测算法.针对现有基于流形排序的算法在图的构建中存在的边权重计算和顶点的连接问题,使用不同种特征计算顶点间边的权重,并且改进顶点的连接方式,得到流形排序显著图.同时结合边界连通性先验和前景连通性先验得到联合连通性先验显著图.在不同尺度下进一步融合两种显著性结果,得到最终的显著图.通过与16种算法在4种数据集上的对比表明,文中算法可以得到更清晰、准确的检测结果.
- 王延召彭国华延伟东
- 关键词：流形排序
- 分数阶线性时滞系统PD~α型迭代学习控制的鲁棒性被引量：7
- 2018年
- 针对一类具有外部有界噪声干扰的分数阶线性时滞系统,利用卷积的推广Young不等式,讨论了PD~α型分数阶迭代学习控制算法(FOILC)在Lebesgue-p(L^p)范数意义下的鲁棒性,获得其鲁棒收敛的条件。理论分析表明,若选取适当的学习增益矩阵,在系统受到外部有界噪声干扰时,随着迭代次数的增加,该算法能够保证系统的跟踪误差一致收敛有界。数值仿真验证了该算法的可行性和理论的正确性。
- 张克军彭国华窦建君
- 关键词：迭代学习控制分数阶鲁棒性
- 基于小波的非参数回归模型均值变点的Bootstrap监测被引量：2
- 2014年
- 本文首次考虑非参数回归模型均值函数结构变点的在线监测问题.首先对回归函数的局部线性估计值进行小波变换,基于得到的小波系数构造监测统计量,并在原假设和备择假设下推导出监测统计量的渐近分布;为提高监测效果,进一步构造了Bootstrap在线监测方法,定义了停时;模拟结果和实例分析显示该方法可以很好地监测到变点,并具有较短的检测延迟.
- 齐培艳段西发田铮
- 关键词：非参数回归模型小波变换BOOTSTRAP
- 具有反馈信息的PD~α-型迭代学习控制律在Lebesgue-p范数意义下的收敛性分析被引量：7
- 2017年
- 针对一类分数阶线性时不变系统,提出了具有反馈信息的PD~α-型分数阶迭代学习控制律,在Lebesgue-p范数意义下,利用卷积的推广Young不等式,对控制律单调收敛性进行分析,推导出单调收敛的充分条件。分析表明,具有反馈信息的PD~α-型迭代学习控制律的收敛性不仅取决于控制律的学习增益,而且依赖于系统自身的属性;同时,若选用适当的反馈增益,可加快迭代学习控制律的收敛速度。仿真实验验证了理论的正确性和控制律的有效性。
- 张克军彭国华
- 关键词：迭代学习控制分数阶收敛性
- Image Registration Using SIFT and Canonical Correlation Analysis
- To improve the quality of SIFT feature matching, a mismatches removal method is proposed based on the collinea...
- Wei ZhaoZheng TianLijuan YangWeidong YanJinhuan Wen
- 文献传递
- PD~α-型分数阶迭代学习控制在L^p范数意义下的收敛性分析被引量：10
- 2017年
- 针对一类分数阶线性系统,讨论了PDα-型分数阶迭代学习控制算法的单调收敛性。首先,在Lebesgue-p(Lp)范数意义下,对一、二阶PDα-型控制算法的单调收敛性进行理论分析,推导出其单调收敛的充分条件,并推广到N阶控制算法的情形;然后,对二者的收敛快慢进行了详细说明。结论表明,控制算法的收敛条件由学习增益和系统自身属性共同决定。仿真实验验证了理论的正确性和控制算法的可行性。
- 张克军彭国华
- 关键词：迭代学习控制分数阶LP范数收敛性
- 非线性结构向量自回归模型因果关系的图模型辨识方法（英文）
- 2014年
- 确定变量间的因果关系是时间序列分析的重要内容.传统的图模型因果推断算法有着明显的局限性,要求模型是线性的且噪声项服从Gauss分布.本文利用图模型方法辨识非线性结构向量自回归模型变量间的因果关系,给出了一种基于互信息和条件互信息的非线性结构向量自回归因果图模型结构的非参数辨识方法.数值模拟结果验证了方法的有效性.
- 魏岳嵩杜翠真
- 关键词：图模型条件互信息
- 基于多尺度局部自相似性和邻域嵌入的超分辨率算法研究被引量：2
- 2015年
- 多尺度局部自相似性是指同一幅图像中存在相同尺度或不同尺度的相似子块,这种图像局部结构自相似性广泛存在于自然图像中。提出了一种基于多尺度局部自相似性结合邻域嵌入的单幅图像超分辨率算法,该算法不依赖于外界图像,仅仅在原始图像的局部子窗口中搜索目标图像块的相似子块,并结合邻域嵌入算法,进一步提高参与重建的图像块与目标图像块的相似性程度。实验结果表明,与双三次插值与传统邻域嵌入算法相比,新算法在保证算法效率的前提下,能有效提升超分辨图像的重建质量。
- 潘璐璐延伟东郑红婵
- 关键词：数据库系统嵌入式软件图像重构多尺度超分辨率
- FCM型聚类算法的统一框架及其核推广被引量：4
- 2013年
- 模糊C-均值(FCM)聚类模型是数据模式识别的一类重要工具。在FCM的基础上,结合了数据的类间离散度信息和空间约束信息,提出了FCM型算法的统一框架--Unified FCM,简称UFCM。针对UFCM算法难以处理非线性分类的问题,运用核技巧,得到核空间的UFCM算法--KUFCM。提出使用最短路作为数据点间的距离度量,提高了算法的聚类精度。实验表明,相对于FCM及其改进算法,KUFCM不仅提高了聚类算法的分类精度,而且改善了FCM型算法对噪声数据的稳健性。
- 范明田铮赵伟
- 关键词：模糊C-均值聚类最短路
- 基于黎曼流形稀疏编码的图像检索算法被引量：10
- 2017年
- 针对视觉词袋(Bag-of-visual-words,BOVW)模型直方图量化误差大的缺点,提出基于稀疏编码的图像检索算法.由于大多数图像特征属于非线性流形结构,传统稀疏编码使用向量空间对其度量必然导致不准确的稀疏表示.考虑到图像特征空间的流形结构,选择对称正定矩阵作为特征描述子,构建黎曼流形空间.利用核技术将黎曼流形结构映射到再生核希尔伯特空间,非线性流形转换为线性稀疏编码,获得图像更准确的稀疏表示.实验在Corel1000和Caltech101两个数据集上进行,与已有的图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了更好的检索性能.
- 王瑞霞彭国华
- 关键词：黎曼几何对称正定矩阵希尔伯特空间图像检索
