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基于数据融合的张弦桁架多位置损伤识别与抗噪性分析

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建筑结构学报 2020年第S1期41卷 36-43页

作者：曾滨周臻张庆方许庆中冶建筑研究总院有限公司北京100088 东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室江苏南京211189

为提高张弦桁架多位置损伤识别的准确性,将数据融合方法与损伤识别指标相结合,采用D-S证据矩阵理论融合叠加曲率模态改变率和模态柔度差曲率两项指标的损伤识别结果,提出了张弦桁架多损伤的单次融合和两阶段融合识别方法。以某实际工程... 详细信息

为提高张弦桁架多位置损伤识别的准确性,将数据融合方法与损伤识别指标相结合,采用D-S证据矩阵理论融合叠加曲率模态改变率和模态柔度差曲率两项指标的损伤识别结果,提出了张弦桁架多损伤的单次融合和两阶段融合识别方法。以某实际工程缩尺简化得到的张弦桁架作为研究对象,设计了两种不同的多损伤工况,通过有限元分析获取了结构损伤前后的前三阶模态数据,并进行了损伤识别分析。结果表明:基于数据融合的多损伤识别方法能够准确地识别张弦桁架多损伤,其能够综合两种单指标的识别结果,降低甚至消除非损伤位置的干扰,有效解决了单指标识别精度低、不能全面反映损伤位置的问题;两阶段融合方法通过两次融合逐步降低了非损伤位置的干扰,识别效果优于单次融合方法。此外,分析中考虑了不同水平噪声对张弦桁架多损伤识别的影响,结果表明:基于数据融合的多损伤识别方法具有较好的抗噪能力,能够降低噪声和非损伤位置的干扰,且两阶段融合方法的抗噪能力优于单次融合方法。

关键词：张弦桁架多位置损伤数据融合 D-S证据矩阵抗噪性

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抗噪性联合变换相关器

光电工程 2001年第1期28卷 50-52,61页

作者：路烁刘文耀张以谟王金涛陈晓晴天津大学精密仪器与光电子工程学院教育部光电信息技术科学重点实验室天津300072

我们对联合变换相关器的输入图象进行 Roberts梯度处理 ,同时对参考图象采取相移技术 ,并在频域中将功率谱二值化。与传统的联合变换相关器 (CJTC)相比 ,新型的联合变换相关器(NJTC)消除了功率谱的直流分量 ,锐化了相关峰强度 ,提高了... 详细信息

我们对联合变换相关器的输入图象进行 Roberts梯度处理 ,同时对参考图象采取相移技术 ,并在频域中将功率谱二值化。与传统的联合变换相关器 (CJTC)相比 ,新型的联合变换相关器(NJTC)消除了功率谱的直流分量 ,锐化了相关峰强度 ,提高了衍射效率和识别能力 ,同时增强了联合变换相关器的抗噪性能。

关键词：光学信息处理联合变换相关器抗噪性

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中心投影变换的抗噪性分析

中国图象图形学报 2014年第7期19卷 1031-1037页

作者：黄永东李三三杨建伟北方民族大学数学与信息科学学院银川750021 南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

目的中心投影变换可实现轮廓类和区域类算法的结合,是一种有效的不变特征提取算法,然而现有文献缺乏对其抗噪性能的深入讨论,仅有一些简单的理论和实验结果,本文主要研究了中心投影变换的抗噪性能。方法利用Radon变换抗噪性分析的思想,... 详细信息

目的中心投影变换可实现轮廓类和区域类算法的结合,是一种有效的不变特征提取算法,然而现有文献缺乏对其抗噪性能的深入讨论,仅有一些简单的理论和实验结果,本文主要研究了中心投影变换的抗噪性能。方法利用Radon变换抗噪性分析的思想,讨论了中心投影变换的抗噪性。结果从理论上验证了中心投影变换对高斯白噪声和椒盐噪声有较强的鲁棒性,并且图像的大小、目标区域占图像比例等因素对其抗噪性能都有较大的影响。结论理论分析和实验结果都表明,中心投影变换对高斯白噪声和椒盐噪声有较强的鲁棒性,并且图像的大小、目标区域占图像比例等因素对其抗噪性能都有较大的影响。

关键词：中心投影变换高斯白噪声椒盐噪声抗噪性

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一种具有抗噪性的图像分割方法

计算机工程 2011年第8期37卷 231-232,235页

作者：胡敏石美汪荣贵合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

基于图论的图像分割方法对有噪声污染的图像必须先进行预处理,算法自身不能抑制噪声。针对该问题,提出一种具有抗噪性的图像分割方法。该方法将图谱划分测度作为划分目标与背景的阈值分割准则,采用基于灰度值的权值矩阵代替基于图像像... 详细信息

基于图论的图像分割方法对有噪声污染的图像必须先进行预处理,算法自身不能抑制噪声。针对该问题,提出一种具有抗噪性的图像分割方法。该方法将图谱划分测度作为划分目标与背景的阈值分割准则,采用基于灰度值的权值矩阵代替基于图像像素个数的权值矩阵,描述像素之间的关联,并在图权计算中增加像素点与其邻域的空间相关信息,以提高算法的抗噪性。实验结果表明,使用该方法进行图像分割具有较好的分割效果,抑制噪声能力较强。

关键词：图像分割图谱划分阈值抗噪性

基于小波变换的激光数字图像抗噪性检测系统设计

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激光杂志 2019年第8期40卷 73-76页

作者：覃运初罗富贵廖周宇河池学院物理与机电工程学院

针对传统系统存在检测完成时间过长、去噪性能效果较差、成本消耗高的问题。设计出基于小波变换和CIP算子的激光数字图像抗噪性检测系统。通过对激光数字图像进行分析,提取激光数字图像特征,降低图像特征矢量的维数,所设计的检测系统可... 详细信息

针对传统系统存在检测完成时间过长、去噪性能效果较差、成本消耗高的问题。设计出基于小波变换和CIP算子的激光数字图像抗噪性检测系统。通过对激光数字图像进行分析,提取激光数字图像特征,降低图像特征矢量的维数,所设计的检测系统可以分别进行激光数字图像离线训练和在线检测,具有一定的再学习功能,利用小波变换对激光数字图像进行图像去噪压缩,对去噪后的压缩图像采用CIP算子进行定位,将激光数字图像定位结果利用BP神经网络进行识别检测。测试结果表明,与传统系统相比,本文系统检测完成时间较短、去噪性能效果较好。

关键词：小波变换激光数字图像抗噪性检测系统

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汉语语音识别的抗噪性前端算法及性能分析

电声技术 2004年第3期28卷 45-48,52页

作者：林建臻孙甲松王作英清华大学电子工程系北京100084

讨论了欧洲电信标准委员会ETSI提出的分布式语音识别系统的抗噪前端特征提取算法,该算法融合多种抗噪技术。结合汉语语音的特点,进行了汉语语音识别整体框架下的算法实现,并进行了实验和分析,典型噪声环境下的识别结果证明,相对于基线M... 详细信息

讨论了欧洲电信标准委员会ETSI提出的分布式语音识别系统的抗噪前端特征提取算法,该算法融合多种抗噪技术。结合汉语语音的特点,进行了汉语语音识别整体框架下的算法实现,并进行了实验和分析,典型噪声环境下的识别结果证明,相对于基线MFCC特征提取算法,稳健性有较大提高。

关键词：汉语语音识别抗噪性性能分析抗噪前端特征提取算法

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具有生物真实性的强抗噪性神经元激活函数

计算机科学 2019年第7期46卷 206-210页

作者：麦应潮陈云华张灵广东工业大学计算机学院

当前人工神经网络虽然在图像识别等方面媲美人脑,但因其所采用的激活函数ReLU和Softplus等只是对生物神经元输出响应特性的高度简化与模拟,使其在抗噪性、不确定性信息处理及功耗等方面与人脑仍存在巨大差距。通过分析生物神经元仿真实... 详细信息

当前人工神经网络虽然在图像识别等方面媲美人脑,但因其所采用的激活函数ReLU和Softplus等只是对生物神经元输出响应特性的高度简化与模拟,使其在抗噪性、不确定性信息处理及功耗等方面与人脑仍存在巨大差距。通过分析生物神经元仿真实验,以其响应特性为基础,引入反映每个神经元随机性的参数η,构建出一种具有生物真实性的强抗噪性激活函数Rand Softplus。最后将该激活函数应用于深度残差网络,并基于人脸表情数据集对其进行验证。结果表明,在输入无噪声或具有少量噪声时,文中提出的激活函数与当前主流激活函数的识别精度基本持平,当输入包含较大噪声时,文中所提激活函数的识别精度远高于其他激活函数,表现出了良好的抗噪性能。

关键词：激活函数抗噪性 LIF模型神经网络

非随机应答模型面向敏感问题的仿真实现及抗噪性研究

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非随机应答模型面向敏感问题的仿真实现及抗噪性研究

作者：郭锦舒哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在社会考察中,有必要调查一些触及个体隐私或秘密的敏感问题。这些问题关乎个人的隐私和利益,若直接向被访查者提问,他们往往会故意答错甚至拒绝回答。非随机应答技术不仅能有效保护被访查者的隐私激励被访查者做出切实、有效的答复,并... 详细信息

在社会考察中,有必要调查一些触及个体隐私或秘密的敏感问题。这些问题关乎个人的隐私和利益,若直接向被访查者提问,他们往往会故意答错甚至拒绝回答。非随机应答技术不仅能有效保护被访查者的隐私激励被访查者做出切实、有效的答复,并且它最大的长处就是具备再生性。非随机应答技术虽然取得了重大突破,但是在用非随机应答模型展开敏感问题的实际问卷调查中,总会出现被访查者不清楚问卷调查规则或是故意填错等情况,从而使调查结果失真。这种出错对调查结果的影响一直存在,却迫于实际调查的复杂性无法对其进行研究。因此,本文从新的视角、利用新的方式对调查出错下的非随机应答模型进行研究。本文着力研究了非随机应答模型在实际问卷调查中抵抗出错的能力即抗噪性。若通过实际问卷调查的方法来研究模型的抗噪性,即使在时间上和成本上给予充分地投入,也无法对其进行有效的研究。所以本文从全新的角度出发,利用计算机仿真实现问卷调查的方法来研究非随机应答模型的抗噪性。在对比研究了四个典型的非随机应答模型之后,通过计算机仿真实验成功实现了各个模型针对同一敏感问题的问卷调查过程。进一步用计算机仿真实现了模型生效和失效的情形,从而充分证明了计算机仿真实现敏感问题的问卷调查是一种有效、可靠且方便的方法,可以将其应用于出错情形下非随机应答模型的抗噪性研究。更为重要的是本文根据问卷调查出错的具体情形,设计了相应的非随机应答模型,并推导得出交叉模型、三角模型和平行模型对应出错情形下敏感问题人群比重?的理论均值和方差。在计算机仿真实验方法有效的基础上,仿真实现了出错情况下四个非随机应答模型的问卷调查,同时发现了各个模型存在抵抗出错的区间即抗噪区间,它是衡量模型抗噪性的重要指标。由出错情形下三个模型的仿真实验结果,可以得出出错情形下模型理论推导的正确性。接着深入探究了参数变化对模型抗噪性的影响,发现对于每个模型而言,模型参数的变化会严重影响到其抗噪表现。通过对四个模型抗噪性的对比研究发现:交叉模型、变体平行模型的抗噪性均优于三角模型和平行模型,而变体平行模型、三角模型的抗噪稳定性却低于另外两个模型。本文工作对非随机应答模型在现实中应用提供了理论参考和指导原则。

关键词：敏感问题非随机应答模型计算机仿真实现抗噪性

Boosting模式识别预测方法的抗噪性研究

同方学位论文库评论

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Boosting模式识别预测方法的抗噪性研究

作者：罗哲重庆大学

学位级别：硕士

提升（Boosting）方法是一种新兴的数据挖掘方法，近些年在模式识别领域受到广泛关注。它的基本思想是集成多个简单且性能一般的弱学习算法，最终形成具有高准确度的估计。在分类问题下，Boosting方法通过对多个基分类器的有效整合，生... 详细信息

提升（Boosting）方法是一种新兴的数据挖掘方法，近些年在模式识别领域受到广泛关注。它的基本思想是集成多个简单且性能一般的弱学习算法，最终形成具有高准确度的估计。在分类问题下，Boosting方法通过对多个基分类器的有效整合，生成预测性能更好的集成分类器。AdaBoost算法是提升算法中的代表性算法，在近年来取得很大成功，它能有效降低集成分类器的预测误差。尽管如此，很多实验发现AdaBoost算法对噪音数据非常敏感。当训练集中出现不容忽视的类别噪音或异常数据时，AdaBoost算法对弱学习算法的提升作用将受到很大制约。在模式识别中，噪音过滤和嫌疑样本修正两种数据预处理方法常用于提高含噪音训练集的数据质量。这两种方式大都建立在专家意见或数据的粗糙认识基础上，难免出现决策风险。噪音过滤手段可能会牺牲正常样本，减小可用样本容量，造成信息损失，而修正嫌疑样本则可能使训练集增加新的数据噪音。目前国内外文献对AdaBoost算法在抗噪性方面的改进主要从损失函数，权重更新机制和基分类器的组合方式等方向做针对性改进。有的改进思路主要改良算法原理，提高算法的鲁棒性，而另一些则融入数据预处理手法，提出很多基于样本数据的改进AdaBoost算法。当前在提高AdaBoost算法的抗噪性方面，很少运用置信度思想表达训练样本的嫌疑大小，但置信度方法可避免对嫌疑样本的硬性删除或修正，还能充分体现决策者对样本可靠性预判的把握程度，因此携带很多有价值的信息。在一些模式识别方法中出现的置信度思想主要用于样本的加权或表达预测的把握度。论文基于样本类别的置信度信息，改进提升算法的目标函数，提出一套二分类问题下基于置信度的改进Boosting算法，为提高Boosting算法的抗噪性提供新的思路。论文还分析了改进Boosting算法的鲁棒性，并与当前文献中出现的多种提升算法进行比较，分析它们相互间的联系以及本文改进算法的突出特点。最后利用实验验证改进Boosting算法的有效性。结果表明，改进算法在人工模拟数据和UCI实际数据集上均具有良好的鲁棒性，显示出在提高Boosting算法抗噪性方面的很大潜力。

关键词： Boosting方法模式识别二分类置信度抗噪性