分布式压缩的图像关联重建方法

针对通信网络有限带宽传输大数据量图像信息的瓶颈问题,提出了基于系数整合法的分布式 压缩传输的图像重建新方法,首先通过对原图像进行分块小波变换获得子图像小波系数向量 ,从而大大降低压缩编码系统的数据传输量,再对压缩编解码的子图像小波系数进行关联处 理,形成原图像的整体小波变换系数向量,最后采用小波反变换实现原图像的重构。仿真分 析结果表明,本方法计算量小,数据存储低,并具有高质量的图像重建效果。     

基于人工智能的足迹识别与特征提取

针对战场感知及侦破现场中传统人工主观经验检验与识别模式误差较大的问题，提出了一种基于人工智能的足迹识别与特征提取方法。采用三维形貌重构系统进行足迹图像采集，并将数字图像处理算法与传统足迹检验法结合，提取足迹的区域关系特征和形状长度特征，进而采用支持向量机的模式识别方法对提取的特征进行立体足迹身份鉴别对比实验。实验结果表明，所提方法准确率超过人工鉴别准确率，达到99.1%，可应用于战场感知及侦破现场足迹准确检测与识别，也可推广应用于人体身份鉴别的相关领域。     

利用曲波变换和局部线性嵌入算法的SAR图像海面油膜特征提取

溢油事故带来的海洋污染问题日益严重,SAR图像快速准确地自动识别为溢油事故的处理和决策支持提供了重要前提。为了获得更高的油膜识别准确率,提出了一种基于曲波变换（Curvelet）和局部线性嵌入（Local Linear Embedding,LLE）算法的SAR图像特征提取方法。首先,利用Curvelet对图像进行分解,选取包含了主要信息的低频分量作为新的图像矩阵;然后,利用LLE进行非线性降维,提取图像分类特征。为了验证提取特征的有效性,所提的Curvelet-LLE算法与PCA、LLE、等距特征映射（Isomap）、Curvelet变换和 Fisher 判别分析(Curvelet-KFD)、Wavelet-LLE等特征提取算法,利用K最近邻和支持向量机分类器分别进行了对比实验。实验结果表明,Curvelet-LLE算法能更有效地提取SAR图像油膜识别的分类鉴别特征,其准确率相对较高,具有较好的实用性。     

支持向量机在模式识别中的应用

针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题，研究了基于支持向量机（SVM）的模式识别问题。通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究，分析了支持向量机的分类与泛化能力。支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络。最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别，通过多组蒙特卡罗试验，获得了较好的识别结果。支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景。     

基于改进SVC的金融时间序列预测简

针对金融时间序列高噪声,强非线性和不确定性等特点,对传统加权支持向量机（WSVM）进行了改进.提出了基于改进加权支持向量机和再加权支持向量机（RWSVM）的金融时间序列预测方法.研究表明,与传统加权支持向量机相比,改进的加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。     

基于加权支持向量机的商务采购决策管理

本文在基于一般支持向量机的商务管理决策方法的基础上,对商务采购决策管理问题进行了定性分析,然后对一般支持向量机模型进行了改进,给出了三种加权支持向量机模型,从而使决策方案更具有科学性和针对性。     

基于支持向量机的低压电控系统故障模式识别

介绍了支持向量机的基本理论,并提出了一种新的基于支持向量机的低压电控系统故障诊断方法。此方法利用支持向量机,里过训警和测试,建立故障诊断模型,从而将系统中的短路、堵转、过载、断相、三相不平衡等故障快速、详细并准确的识别出来。     

基于Lamb波和支持向量机的复合材料损伤定位研究

为解决复合材料损伤定位问题,提出了一种基于Lamb波和支持向量机的定位方法。首先呈正方形均匀布置4个压电传感器,采用质量块模拟损伤。通过小波滤波以及傅里叶变换提取带有损伤信息的频率特征,将8960(64×140)组频率样本作为输入、以损伤位置作为输出建立基于支持向量机的损伤位置辨识模型。最后经测试,60个(共64个)损伤位置准确识别,正确识别率为93.75%。说明此方法可以较高精度的辨识损伤位置,该研究对及早发现结构损伤位置,提高整体结构的安全性具有重要的意义和研究价值。     

基于支持向量机的煤灰结渣特性判别

在研究燃煤煤灰成分与其结渣特性之间相关关系的基础上，提出了基于支持向量机算法的煤灰结渣特性判别模型。该模型将煤灰成分作为输入量，煤灰结渣特性作为输出量。并用离子群优化算法对支持向量机参数进行优化。最后用实测数据时模型进行校验，结果表明，尽于支持向量机的煤灰结渣特性判别模型的判别准确率高于采用相同训练集和测试集的其他算法。     

智能财务数据分类方法探究

从财务数据分析财务风险的成因,划分财务风险种类,确定财务风险的度量方法,支持向量机(SVM)是解决问题的最好算法之一。传统的支持向量机是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。本文介绍了支持向量机的基本原理,对现有主要的多类支持向量机对财务数据分类进行比较。