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基于三特征预测的海杂波中小目标检测方法

雷达学报（中英文） 2023年第4期12卷 762-775页

作者：董云龙张兆祥丁昊黄勇刘宁波海军航空大学烟台264001

特征检测方法是解决海杂波中小目标检测问题的重要途径,其根据特征值是否在判决区域内判断目标有无,几乎不考虑特征间的时序信息。事实上,历史帧数据与当前帧数据的时序关联性,可以为当前帧特征值的计算提供丰富的先验信息。为此,该文... 详细信息

特征检测方法是解决海杂波中小目标检测问题的重要途径,其根据特征值是否在判决区域内判断目标有无,几乎不考虑特征间的时序信息。事实上,历史帧数据与当前帧数据的时序关联性,可以为当前帧特征值的计算提供丰富的先验信息。为此,该文提出了一种使用自回归(AR)模型在特征域对雷达回波进行时序建模和预测的方法,以利用历史帧特征的先验信息。首先,使用AR模型对平均幅度(AA)、相对多普勒峰高(RDPH)、频谱峰均比(FPAR)特征序列进行建模和1步预测分析,验证了对特征序列进行AR建模和预测的可行性。其次,提出利用历史帧特征时序信息作为先验信息的特征值提取方法,在此基础上,提出一种基于三特征预测的小目标检测方法,该方法可有效利用AA,RDPH和FPAR的历史帧特征时序信息。最后,使用实测数据验证了所提方法的有效性。

关键词：目标检测海杂波历史帧特征先验信息特征预测

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归类不确定情境下特征预测的理性模型研究

心理科学 2008年第1期31卷 40-44,53页

作者：张娟莫雷华南师范大学心理系广州510631

探讨了Bayesian规则计算公式的具体含义,进而考察了归类不确定情境下的特征预测是否符合Bayesian规则。包括2个实验:实验1探讨保持类别内目标成员中预测特征的比例不变,而改变类别内所有成员中预测特征的比例是否影响特征预测。实验2探... 详细信息

探讨了Bayesian规则计算公式的具体含义,进而考察了归类不确定情境下的特征预测是否符合Bayesian规则。包括2个实验:实验1探讨保持类别内目标成员中预测特征的比例不变,而改变类别内所有成员中预测特征的比例是否影响特征预测。实验2探讨保持类别内目标成员中预测特征的比例不变,进一步扩大类别内所有成员中预测特征比例的差异是否会影响特征预测。结果表明:类别内目标成员中预测特征的比例影响特征预测,而类别内所有成员中预测特征的比例不影响特征预测。据此,本研究认为,Murphy对Bayesian规则计算公式的含义理解有偏差,其由此提出的"单类说"值得商榷。

关键词：归类特征预测 Bayesian规则

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典型地面目标特征预测及其匹配算法研究

典型地面目标特征预测及其匹配算法研究

作者：胥文清华中科技大学

学位级别：硕士

红外图像匹配是自动目标识别的关键技术之一,参考图制备和相应的红外图像匹配算法是红外目标识别技术的关键和难点。当前红外图像匹配的参考图一般来自可见光图,实时图是红外图。由于成像原理不同,两者之间以及不同时刻的红外图像之间... 详细信息

红外图像匹配是自动目标识别的关键技术之一,参考图制备和相应的红外图像匹配算法是红外目标识别技术的关键和难点。当前红外图像匹配的参考图一般来自可见光图,实时图是红外图。由于成像原理不同,两者之间以及不同时刻的红外图像之间存在较大差异,这就存在参考图制备问题,但是红外和可见光成像很难用简单的理论解析公式来建立它们之间的直接转换模型。对于具体应用而言,灰度图像的准确预测和仿真并非完全必要,匹配可以是基于特征级的方法,因此从特征级出发,根据红外成像原理和特点,预测目标背景的特征图像。本文将针对这一应用需要来展开研究工作。第一部分,从红外成像原理和特性出发,分析了目标背景红外成像的主要影响因素,研究了太阳辐射和大气温度变化规律,并建立了相应的模型。第二部分,研究了目标背景的热红外温度模型,得到其热平衡方程,计算在不同季节、时刻条件下目标背景的温度。分析了红外探测器成像原理,计算了目标背景的红外辐射分布图像。接下来根据图像边缘提取理论,预测目标背景的特征图像,该特征图像就是红外图像匹配的参考图。第三部分,分析讨论了基于特征的红外图像匹配方法,包括特征点二值相关,Hausdorff距离和形状上下文匹配方法。提出了一种基于结构信息相关的匹配方法,结果表明,该方法在匹配概率,匹配时间方面具有更好的匹配性能。

关键词：参考图制备热平衡方程特征预测结构信息相关

基于H-op组合算法的财务数据特征预测系统设计

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喀什大学学报 2021年第3期42卷 12-18页

作者：吴笛新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012

尽管"互联网+"在财务数据预测中普遍运用已成为趋势,但部分企业并不是很愿意真实披露自身的盈利状况及预测情况,造成投资者不能真实了解企业的财务情况.鉴于此,对基于H-op组合算法的财务数据特征预测系统进行了设计,并对系统算法混合最... 详细信息

尽管"互联网+"在财务数据预测中普遍运用已成为趋势,但部分企业并不是很愿意真实披露自身的盈利状况及预测情况,造成投资者不能真实了解企业的财务情况.鉴于此,对基于H-op组合算法的财务数据特征预测系统进行了设计,并对系统算法混合最优选择H-op进行了测试.结果表明,设计算法节省了学习算法的学习耗时,增强系统的运算效率;在系统中输入不同行业代码时,系统响应速度快,且输出结果均正确,反映出算法性能优越和非常高的稳定性.算法测试结果优良,整体测试效果符合设计预期.

关键词：混合最优选择算法财务数据特征预测机器学习

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基于双谱特征预测的多基地目标融合识别方法

网络新媒体技术 2018年第6期7卷 33-41页

作者：温涛许枫王梦宾杨娟中国科学院声学研究所海洋声学技术实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

针对水下多基地目标识别问题,提取了多声纳节点下目标的双谱特征,并利用特征预测的方法进行多基地目标融合识别。推导并简化了基于贝叶斯公式的多基地目标识别条件概率公式,利用BP神经网络对最后一个节点的特征向量进行预测,并计算得到... 详细信息

针对水下多基地目标识别问题,提取了多声纳节点下目标的双谱特征,并利用特征预测的方法进行多基地目标融合识别。推导并简化了基于贝叶斯公式的多基地目标识别条件概率公式,利用BP神经网络对最后一个节点的特征向量进行预测,并计算得到预测值与实际值误差的概率密度,将其与前面每个节点的条件概率累乘,以得到目标识别的条件概率。对每个目标重复此过程,取结果最大值对应的目标类别为最后的识别结果。在消声水池开展多基地模拟实验,对四类目标进行识别,与单基地水下目标识别的方法相比,在一定信混比条件下,识别率可提高10%以上。

关键词：多基地目标识别特征预测误差映射双谱特征

基于MRI平扫影像组学特征预测肝细胞癌分级

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国际医学放射学杂志 2019年第4期 501-501页

作者：金莹莹 M.H.Wu H.N.Tan F.Gao J.J.Hai P.G.Ning J.Chen Radiological Department of the People’s Hospital of Zhengzhou University and Henan Provincial People’s Hospital

摘要目的本研究旨在研究基于MRI的影像组学特征对术前肝细胞癌(HCC)分级预测的意义。方法 170例手术病理确诊为HCC的病人被分为训练组(125例)和测试组(45例)。

关键词：影像组学临床因素肝细胞癌特征预测 MRI

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材料性质与认知风格对特征归纳与预测的影响

材料性质与认知风格对特征归纳与预测的影响

作者：张静丽南京师范大学

学位级别：硕士

归纳思维涉及到在已有知识的基础上对新异情境做出预测,而这些预测都是概率性的。对于具有某特征的个例,个体有一定的信心将其归纳到某一类群,也会猜测该个例还具有其他哪些属性但是却对此并无十足把握,这就是特征归纳与预测。研究抽取... 详细信息

归纳思维涉及到在已有知识的基础上对新异情境做出预测,而这些预测都是概率性的。对于具有某特征的个例,个体有一定的信心将其归纳到某一类群,也会猜测该个例还具有其他哪些属性但是却对此并无十足把握,这就是特征归纳与预测。研究抽取181名大学生开展两项实验,以探索材料性质、认知方式对特征归纳与预测的影响。实验一采用3(材料性质：字母数字代码、中文词汇和图形)×2(认知风格：场独立和场依存)×3(类别内代表性：高代表性、中代表性和低代表性)的混合实验设计,来研究目标特征类别确定时材料性质、认知风格与类别内代表性对特征归纳与预测的影响。实验二同样采用3(材料性质：字母数字代码、中文词汇和图形)×2(认知风格：场独立和场依存)×3(类别内代表性：高代表性、中代表性和低代表性)的混合实验设计,来研究目标特征类别不确定时材料性质、认知风格与类别内代表性对特征归纳与预测的影响。因变量为被试特征归纳与预测任务的正确率、反应时与信心程度。结果显示：(1)无论目标特征类别确定与否,特征归纳与特征预测在性别上均存在显著差异,男生反应时均显著长于女生。(2)无论目标特征类别确定与否,特征归纳与特征预测在材料性质上均存在显著差异,中文词汇材料和字母数字代码材料的反应时均显著长于图形材料。(3)特征归纳推理在类别内代表性上存在显著差异,无论目标特征类别确定与否,类别内代表性越高,信心程度也越高。在目标特征类别确定的特征归纳任务中,类别内代表性越高,反应越快;而在目标特征类别不确定时的特征归纳任务中,高代表性和低代表性的反应时均显著长于中代表性。(4)在目标特征类别不确定时的特征归纳任务中学科性质与认知风格存在交互作用,理科生中场依存者的反应时显著长于场独立者;而文科生中场依存者的反应时显著短于场独立者。(5)在目标特征类别确定时的特征预测任务中,被试的信心值比例与特征联结说理论比例差异不显著,而与类别说理论比例差异显著;在目标特征类别不确定时的特征预测任务中,被试的信心值比例与综合特征联结说理论比例差异不显著,而与类别说和单类特征联结说理论比例差异显著。研究结论：(1)材料性质、认知风格、学科性质与性别都对特征归纳与预测产生一定影响。(2)类别内代表性影响特征归纳,代表性越高特征归纳的信心度也越高。(3)在目标特征类别确定时的特征预测任务中,个体倾向于根据特征联结模型进行特征预测;在目标特征类别不确定时的特征预测任务中,个体更倾向于根据综合特征联结模型进行特征预测。

关键词：特征归纳特征预测认知风格材料性质类别内代表性

基于频谱特征和LSTM融合的智能抗干扰技术优化

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粘接 2024年第4期51卷 149-152页

作者：史金涛陕西省机关事务服务中心陕西西安710004

提出一种基于频谱特征和深度学习的抗干扰通信技术。将基于频谱感知的信号特征识别方法与基于LSTM的无线通信信号特征预测方法相结合,进行目标通信系统发射信号特征参数集获取和预测;最终生成并发射与目标通信系统发射信号具有相同特征... 详细信息

提出一种基于频谱特征和深度学习的抗干扰通信技术。将基于频谱感知的信号特征识别方法与基于LSTM的无线通信信号特征预测方法相结合,进行目标通信系统发射信号特征参数集获取和预测;最终生成并发射与目标通信系统发射信号具有相同特征参数的干扰信号,以进行目标通信系统有效干扰。实验结果表明,当训练数据量占比为40%时,基于LSTM信号特征预测方法的预测准确率最高为99.9%。对比于传统的感知跟踪干扰方案,本方法可有效降低接收机感知速度,提升发射机敏捷度。提出的抗干扰通信技术的信号干扰成功率可高达86%。

关键词：频谱感知深度学习无线通信抗干扰技术特征预测

单阶段实例分割——从局部到整体的网络结构研究综述

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中国科技论文 2024年第2期19卷 131-142页

作者：周涛石道宗赵雅楠张祥祥杜玉虎陆惠玲北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 图像图形智能处理国家民委重点实验室(北方民族大学) 银川750021 宁夏医科大学医学信息与工程学院银川750004

单阶段实例分割是近年来深度学习领域的研究热点,其通过将目标检测和目标分割并行的方式实现图像的实例级分割,该方法目前已被广泛应用于图像目标分割领域。首先,阐述了单阶段实例分割基本原理。然后,从局部和整体2个方面对单阶段实例... 详细信息

单阶段实例分割是近年来深度学习领域的研究热点,其通过将目标检测和目标分割并行的方式实现图像的实例级分割,该方法目前已被广泛应用于图像目标分割领域。首先,阐述了单阶段实例分割基本原理。然后,从局部和整体2个方面对单阶段实例分割的网络结构进行梳理,在局部网络结构方面,从特征提取、特征融合、特征预测3个方面进行归纳,其中,在特征预测部分,按照有锚框到无锚框的思路对目标边界框的生成方式进行分类,按照全局掩膜到局部掩膜的思路对目标掩膜的表示方式进行分类,全局掩膜包括原型系数方法、目标位置方法和目标边界方法,局部掩膜包括目标轮廓方法、目标位置方法和目标特征方法;在整体网络结构方面,对22个主流的网络结构进行总结。接着,归纳了单阶段实例分割在医学图像分割、视频图像分割、遥感图像分割等应用领域的发展现状。最后,对单阶段实例分割的发展方向进行展望。

关键词：单阶段实例分割特征提取特征融合特征预测目标边界框目标掩膜