2010年 第36卷 第3期
2010, 36(3): 353-365.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00353
摘要:
掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术, 近年来得到了广泛的关注与研究. 与其他生物特征相比, 掌纹有许多独特的优势,包括识别率高、采集设备价格低廉、用户可接受性好等. 这些优势使得掌纹识别成为一种有着广泛应用前景的生物识别方法. 本文首先介绍了掌纹的特点、掌纹的采集设备和预处理方法, 之后详细介绍了近几年来提出的各种掌纹识别方法. 根据特征提取以及匹配方法的不同, 本文将掌纹识别方法分为基于结构的、基于子空间的、基于编码的和基于统计的四类方法. 在回顾和比较了各种算法的特点之后, 对未来的掌纹识别方法的发展方向作了展望.
掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术, 近年来得到了广泛的关注与研究. 与其他生物特征相比, 掌纹有许多独特的优势,包括识别率高、采集设备价格低廉、用户可接受性好等. 这些优势使得掌纹识别成为一种有着广泛应用前景的生物识别方法. 本文首先介绍了掌纹的特点、掌纹的采集设备和预处理方法, 之后详细介绍了近几年来提出的各种掌纹识别方法. 根据特征提取以及匹配方法的不同, 本文将掌纹识别方法分为基于结构的、基于子空间的、基于编码的和基于统计的四类方法. 在回顾和比较了各种算法的特点之后, 对未来的掌纹识别方法的发展方向作了展望.
2010, 36(3): 366-374.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00366
摘要:
首先针对基于多元统计技术的间歇过程统计建模、在线监测、故障诊断及质量预测等热点问题进行了论述, 回顾了各类方法的发展, 并分析了各自的优缺点. 接下来重点针对间歇工业过程多时段及时段过渡特性, 详细介绍了基于时段的统计分析策略, 分析了各时段的潜在过程行为及其对产品质量的影响与作用关系, 探讨了该思想方法的本质依据, 揭示了其研究价值和重要意义. 最后从解决实际问题的角度出发, 发掘了其存在的潜在问题及今后的研究前景与发展空间. 基于时段的间歇过程多元统计分析是一个既有理论意义又有较高实际应用价值的研究课题, 必将有利于后续的过程监测、故障诊断及质量改进.
首先针对基于多元统计技术的间歇过程统计建模、在线监测、故障诊断及质量预测等热点问题进行了论述, 回顾了各类方法的发展, 并分析了各自的优缺点. 接下来重点针对间歇工业过程多时段及时段过渡特性, 详细介绍了基于时段的统计分析策略, 分析了各时段的潜在过程行为及其对产品质量的影响与作用关系, 探讨了该思想方法的本质依据, 揭示了其研究价值和重要意义. 最后从解决实际问题的角度出发, 发掘了其存在的潜在问题及今后的研究前景与发展空间. 基于时段的间歇过程多元统计分析是一个既有理论意义又有较高实际应用价值的研究课题, 必将有利于后续的过程监测、故障诊断及质量改进.
2010, 36(3): 375-384.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00375
摘要:
提出了一种固定摄像机遮挡条件下的多目标跟踪算法,包括基于区域相关的运动前景分割、基于合并--分裂检测的数据关联和基于贪心搜索的遮挡目标定位三部分. 该算法的主要特点表现在: 1)将遮挡条件下的目标跟踪问题转化为一个已知目标数量和特征的图像分类问题; 2)用贪心搜索和积分图算法快速定位遮挡中的目标,保证了算法的实时性; 3)对目标数量无约束,能够处理多目标相互遮挡下的跟踪问题(发生遮挡的目标数量大于等于2), 且对目标的遮挡程度和目标运动模式无约束,具有良好的可扩展性. 采用手工标定的IBM多人遮挡数据库的测试结果证明了算法的有效性.
提出了一种固定摄像机遮挡条件下的多目标跟踪算法,包括基于区域相关的运动前景分割、基于合并--分裂检测的数据关联和基于贪心搜索的遮挡目标定位三部分. 该算法的主要特点表现在: 1)将遮挡条件下的目标跟踪问题转化为一个已知目标数量和特征的图像分类问题; 2)用贪心搜索和积分图算法快速定位遮挡中的目标,保证了算法的实时性; 3)对目标数量无约束,能够处理多目标相互遮挡下的跟踪问题(发生遮挡的目标数量大于等于2), 且对目标的遮挡程度和目标运动模式无约束,具有良好的可扩展性. 采用手工标定的IBM多人遮挡数据库的测试结果证明了算法的有效性.
2010, 36(3): 385-391.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00385
摘要:
单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.
单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.
2010, 36(3): 392-398.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00392
摘要:
针对现有融合方法的结果图像不易根据后续处理的要求进行自适应调整, 不同方法的优点不易综合的问题, 借鉴气象领域中的数据同化系统能综合其模型算子和观测算子两者优点的思想, 提出一个基于差分进化的遥感图像融合框架. 在该框架下, 将基于对比度àtrous的Contourlet变换作为模型算子, 独立分量分析和àtrous小波变换作为观测算子, 用差分进化(Differential evolution, DE)算法来优化由图像定量评价指标组成的目标函数, 从而获取更合适的图像. 二组实验从视觉效果和定量指标两方面验证了该框架的有效性.
针对现有融合方法的结果图像不易根据后续处理的要求进行自适应调整, 不同方法的优点不易综合的问题, 借鉴气象领域中的数据同化系统能综合其模型算子和观测算子两者优点的思想, 提出一个基于差分进化的遥感图像融合框架. 在该框架下, 将基于对比度àtrous的Contourlet变换作为模型算子, 独立分量分析和àtrous小波变换作为观测算子, 用差分进化(Differential evolution, DE)算法来优化由图像定量评价指标组成的目标函数, 从而获取更合适的图像. 二组实验从视觉效果和定量指标两方面验证了该框架的有效性.
2010, 36(3): 399-405.
doi: 10.3724/SP.J.1004/2010.00399
摘要:
提出了一种能同时进行基因选择和微阵列分类的新型多类支持向量机. 通过结合huberized hinge 损失函数与弹性网络惩罚, 所提支持向量机能自动地进行基因选择并激励一种群体效应. 所提支持向量机的系数路关于单正则化参数是分段线性的, 并基于此发展了解路算法, 减少了计算的复杂性. 白血病数据集上的实验验证了所提方法的有效性.
提出了一种能同时进行基因选择和微阵列分类的新型多类支持向量机. 通过结合huberized hinge 损失函数与弹性网络惩罚, 所提支持向量机能自动地进行基因选择并激励一种群体效应. 所提支持向量机的系数路关于单正则化参数是分段线性的, 并基于此发展了解路算法, 减少了计算的复杂性. 白血病数据集上的实验验证了所提方法的有效性.
2010, 36(3): 406-411.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00406
摘要:
分析了随机控制系统Euler-Maruyama (EM)方法的均方指数输入状态稳定性. 本文的目的是寻找随机控制系统和EM方法分享它们均方指数输入状态稳定性的条件. 在全局Lipschitz系数和均方连续随机输入的基础上, 二阶矩的界和合适形式的强收敛条件被得到了. 在该强收敛条件下, 我们证明了一个随机控制系统是均方指数输入状态稳定的, 当且仅当对充分小的步长, EM方法也是均方指数输入状态稳定的.
分析了随机控制系统Euler-Maruyama (EM)方法的均方指数输入状态稳定性. 本文的目的是寻找随机控制系统和EM方法分享它们均方指数输入状态稳定性的条件. 在全局Lipschitz系数和均方连续随机输入的基础上, 二阶矩的界和合适形式的强收敛条件被得到了. 在该强收敛条件下, 我们证明了一个随机控制系统是均方指数输入状态稳定的, 当且仅当对充分小的步长, EM方法也是均方指数输入状态稳定的.
2010, 36(3): 412-420.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00412
摘要:
建立机械摩擦力模型及其相应的控制补偿策略一直是人们所关注的问题. 由于摩擦力所固有的非线性及不确定特征, 用传统的数学建模与控制补偿方法难以达到满意的系统性能要求. 本文采用模糊建模技术逼近摩擦动力系统并将辨识结果用在前馈补偿控制器设计中. 模糊建模过程由以下3个部分组成: 首先采用数据挖掘技术辨识出模糊系统的模糊规则库, 然后利用该规则库建立模糊系统的静态模型, 最后以李雅普诺夫稳定性理论为基础进一步辨识出模糊系统的动态模型. 在控制器设计方面, 采用了自适应模糊系统前馈补偿的比例微分(Proportional-derivative, PD)算法. 运用李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统跟踪误差的有界性. 数值仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.
建立机械摩擦力模型及其相应的控制补偿策略一直是人们所关注的问题. 由于摩擦力所固有的非线性及不确定特征, 用传统的数学建模与控制补偿方法难以达到满意的系统性能要求. 本文采用模糊建模技术逼近摩擦动力系统并将辨识结果用在前馈补偿控制器设计中. 模糊建模过程由以下3个部分组成: 首先采用数据挖掘技术辨识出模糊系统的模糊规则库, 然后利用该规则库建立模糊系统的静态模型, 最后以李雅普诺夫稳定性理论为基础进一步辨识出模糊系统的动态模型. 在控制器设计方面, 采用了自适应模糊系统前馈补偿的比例微分(Proportional-derivative, PD)算法. 运用李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统跟踪误差的有界性. 数值仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.
2010, 36(3): 421-426.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00421
摘要:
极高的航速使得对超空泡水下航行器的控制变得异常复杂. 为了对其深度进行有效控制, 必须对其纵平面运动特性进行研究. 本文首先建立了超空泡水下航行器的纵平面运动模型, 分析了其纵平面运动特性; 然后进行了控制算法的综合; 最后, 仿真及试验结果均验证了所设计的航行器纵平面运动控制算法的有效性. 试验结果表明该控制系统具有较高的控制精度. 本文的研究成果为进一步研究水下超空泡航行器的运动控制提供了必要的理论基础.
极高的航速使得对超空泡水下航行器的控制变得异常复杂. 为了对其深度进行有效控制, 必须对其纵平面运动特性进行研究. 本文首先建立了超空泡水下航行器的纵平面运动模型, 分析了其纵平面运动特性; 然后进行了控制算法的综合; 最后, 仿真及试验结果均验证了所设计的航行器纵平面运动控制算法的有效性. 试验结果表明该控制系统具有较高的控制精度. 本文的研究成果为进一步研究水下超空泡航行器的运动控制提供了必要的理论基础.
2010, 36(3): 427-432.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00427
摘要:
支持向量机(Support vector machine, SVM)是利用离在线数据自动建立故障诊断模型的智能方法,它在多故障诊断时, 必须先进行多分类扩展. 决策导向无环图(Decision directed acyclic graph, DDAG)法是一种性能优秀的多分类扩展策略, 但该方法的决策结果与结点的排部密切相关, 而其结点的排部却是主观的, 影响了诊断的正确率. 本文提出一种根据故障数据的空间分布来优化结点排部的方法, 它能够提高支持向量机诊断的正确率. 采用该方法扩展的多分类支持向量机在变压器故障诊断中获得良好效果.
支持向量机(Support vector machine, SVM)是利用离在线数据自动建立故障诊断模型的智能方法,它在多故障诊断时, 必须先进行多分类扩展. 决策导向无环图(Decision directed acyclic graph, DDAG)法是一种性能优秀的多分类扩展策略, 但该方法的决策结果与结点的排部密切相关, 而其结点的排部却是主观的, 影响了诊断的正确率. 本文提出一种根据故障数据的空间分布来优化结点排部的方法, 它能够提高支持向量机诊断的正确率. 采用该方法扩展的多分类支持向量机在变压器故障诊断中获得良好效果.
2010, 36(3): 433-437.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00433
摘要:
讨论了奇异时滞系统的稳定性问题. 首先, 在几个最新的结果之间建立了等价性, 并给出了一个简化的稳定性判据. 然后, 通过使用时滞分解的方法, 得到了一个新的稳定性判据. 它比现有结果具有更少的保守性. 最后, 给出了一个数值例子, 表明了新判据是有效的且保守性较小.
讨论了奇异时滞系统的稳定性问题. 首先, 在几个最新的结果之间建立了等价性, 并给出了一个简化的稳定性判据. 然后, 通过使用时滞分解的方法, 得到了一个新的稳定性判据. 它比现有结果具有更少的保守性. 最后, 给出了一个数值例子, 表明了新判据是有效的且保守性较小.
2010, 36(3): 438-441.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00438
摘要:
研究了Gabor小波变换和核保局投影(Kernel locality preserving projections, KLPP)算法的原理, 分析了热轧钢板表面缺陷的特点, 提出了一种基于Gabor小波和KLPP算法的特征提取方法, 并应用于热轧钢板表面缺陷自动识别. 首先利用Gabor小波将图像分解到5个尺度8个方向的40个分量中, 接着对原始图像和各个分量的实部和虚部分别提取均值和方差, 得到一个162维的特征向量, 然后利用KLPP算法将该特征向量的维数降到21维, 最后利用多层感知器网络对样本进行分类识别. 本文提出的特征提取方法具有计算简单、可并行处理的特点, 对沿一定方向分布的边缘和纹理具有较高的区分能力. 利用从工业现场采集的缺陷图像对本文方法进行了实验, 识别率达到93.87%.
研究了Gabor小波变换和核保局投影(Kernel locality preserving projections, KLPP)算法的原理, 分析了热轧钢板表面缺陷的特点, 提出了一种基于Gabor小波和KLPP算法的特征提取方法, 并应用于热轧钢板表面缺陷自动识别. 首先利用Gabor小波将图像分解到5个尺度8个方向的40个分量中, 接着对原始图像和各个分量的实部和虚部分别提取均值和方差, 得到一个162维的特征向量, 然后利用KLPP算法将该特征向量的维数降到21维, 最后利用多层感知器网络对样本进行分类识别. 本文提出的特征提取方法具有计算简单、可并行处理的特点, 对沿一定方向分布的边缘和纹理具有较高的区分能力. 利用从工业现场采集的缺陷图像对本文方法进行了实验, 识别率达到93.87%.
2010, 36(3): 442-445.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00442
摘要:
目标方位估计(Direction of arrival, DOA)和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪与识别的前提.基于盲源分离方法可以得到含有阵列流形信息的解混矩阵, 融合成熟的高分辨方法提出了一种新的方位估计、信号恢复模型和方法. 在宽带信号背景下进行了仿真实验, 结果表明该方法可实现目标方位的实时估计和目标信号的恢复. 在同等条件下完成同样的目标方位分辨率, 比单纯的高分辨方法要求的阵元数和快拍数较少, 要求的信噪比要低. 海上实测数据检验也表明, 比常规的最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response, MVDR)方法得到了更好的结果, 明显提高了弱目标信号的空间谱能量, 增强了检测弱目标信号的能力.
目标方位估计(Direction of arrival, DOA)和信号恢复分别是水下目标定位、跟踪与识别的前提.基于盲源分离方法可以得到含有阵列流形信息的解混矩阵, 融合成熟的高分辨方法提出了一种新的方位估计、信号恢复模型和方法. 在宽带信号背景下进行了仿真实验, 结果表明该方法可实现目标方位的实时估计和目标信号的恢复. 在同等条件下完成同样的目标方位分辨率, 比单纯的高分辨方法要求的阵元数和快拍数较少, 要求的信噪比要低. 海上实测数据检验也表明, 比常规的最小方差无失真响应(Minimum variance distortionless response, MVDR)方法得到了更好的结果, 明显提高了弱目标信号的空间谱能量, 增强了检测弱目标信号的能力.
2010, 36(3): 446-449.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00446
摘要:
研究线性时不变、多变量、离散系统对随机信号的跟踪性能极限问题, 所考虑的随机参考输入信号为布朗运动序列. 研究结果表明此类系统的跟 踪性能极限完全由被控对象的结构特征和参考输入的统计特征决定, 其中, 结构特征指被控对象的非最小相位零点和不稳定极点的位置和方向. 作为特殊情形, 本文给出了参考输入为一致随机信号以及被控对象仅含有单个非最小相位零点和单个不稳定极点时系统跟踪性能极限问题的解. 最后, 给出了两自由度补偿器跟踪系统对随机信号的跟踪性能极限.
研究线性时不变、多变量、离散系统对随机信号的跟踪性能极限问题, 所考虑的随机参考输入信号为布朗运动序列. 研究结果表明此类系统的跟 踪性能极限完全由被控对象的结构特征和参考输入的统计特征决定, 其中, 结构特征指被控对象的非最小相位零点和不稳定极点的位置和方向. 作为特殊情形, 本文给出了参考输入为一致随机信号以及被控对象仅含有单个非最小相位零点和单个不稳定极点时系统跟踪性能极限问题的解. 最后, 给出了两自由度补偿器跟踪系统对随机信号的跟踪性能极限.
2010, 36(3): 450-453.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00450
摘要:
针对具有严格反馈形式的随机非线性系统, 首次引入神经网络控制技术, 设计了适当形式的随机控制 Lyapunov函数, 并运用反推(Backstepping)技术和非线性观测器设计技术, 构造出一类自适应神经网络输出反馈控制器. 在一定条件下, 证明了闭环系统平衡点依概率稳定. 仿真算例验证了所给控制方案的有效性.
针对具有严格反馈形式的随机非线性系统, 首次引入神经网络控制技术, 设计了适当形式的随机控制 Lyapunov函数, 并运用反推(Backstepping)技术和非线性观测器设计技术, 构造出一类自适应神经网络输出反馈控制器. 在一定条件下, 证明了闭环系统平衡点依概率稳定. 仿真算例验证了所给控制方案的有效性.
2010, 36(3): 454-458.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00454
摘要:
针对一类含未知时变参数的严格反馈非线性系统, 提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的迭代学习算法. 基于Lyapunov-like方法设计控制器, 回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求. 以反推设计(Backstepping)方法设计控制器, 为使得虚拟控制项可导, 引入一级数收敛序列; 将时变参数展开为有限项多项式形式, 在控制器设计中采取双曲正切函数处理余项对于系统跟踪性能的影响. 理论分析表明, 闭环系统所有信号有界, 并能够实现系统输出完全收敛于理想轨迹.
针对一类含未知时变参数的严格反馈非线性系统, 提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的迭代学习算法. 基于Lyapunov-like方法设计控制器, 回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求. 以反推设计(Backstepping)方法设计控制器, 为使得虚拟控制项可导, 引入一级数收敛序列; 将时变参数展开为有限项多项式形式, 在控制器设计中采取双曲正切函数处理余项对于系统跟踪性能的影响. 理论分析表明, 闭环系统所有信号有界, 并能够实现系统输出完全收敛于理想轨迹.
2010, 36(3): 459-464.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00459
摘要:
由于建立精确数学模型的困难以及控制过程中各种不确定性的存在, 柔索驱动并联机构的水平调节具有一定的难度. 针对该问题, 提出了一种基于二型模糊神经网络的逆控制方案. 该控制方案中的二型模糊神经网络实现了对水平调节过程逆动态的逼近以及对各种不确定性的处理. 采用迭代最小二乘算法对二型模糊神经网络区间权重进行了优化. 最后, 将基于二型模糊神经网络的逆控制方案在实际的控制对象上进行了实验, 并与其相对应的基于一型模糊神经网络的逆控制方案进行了比较. 实验结果表明所提出的控制方案是有效的且采用二型模糊神经网络时能获得更好的控制效果.
由于建立精确数学模型的困难以及控制过程中各种不确定性的存在, 柔索驱动并联机构的水平调节具有一定的难度. 针对该问题, 提出了一种基于二型模糊神经网络的逆控制方案. 该控制方案中的二型模糊神经网络实现了对水平调节过程逆动态的逼近以及对各种不确定性的处理. 采用迭代最小二乘算法对二型模糊神经网络区间权重进行了优化. 最后, 将基于二型模糊神经网络的逆控制方案在实际的控制对象上进行了实验, 并与其相对应的基于一型模糊神经网络的逆控制方案进行了比较. 实验结果表明所提出的控制方案是有效的且采用二型模糊神经网络时能获得更好的控制效果.
