2010年 第36卷 第7期
2010, 36(7): 901-911.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00901
摘要:
对目前T-S模糊广义系统的研究成果加以总结. 主要讨论了T-S模糊广义系统的分析、综合与应用的问题, 并对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了进一步的展望.
对目前T-S模糊广义系统的研究成果加以总结. 主要讨论了T-S模糊广义系统的分析、综合与应用的问题, 并对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了进一步的展望.
2010, 36(7): 912-922.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00912
摘要:
自动道路提取是遥感图像识别的重要研究领域. 实现自动化、智能化、可靠准确的图像道路提取对地理信息技术发展具有重要的应用价值和意义. 道路的物理属性和功能形成了道路的辐射特征、几何特征、拓扑特征和背景特征. 以该四类特征为线索, 介绍了自动道路提取的典型方法, 侧重于分析四类特征在道路提取中作用和应用方式. 简要介绍了自动道路提取的评估方法和准则, 列举了主流的道路提取软件和遥感图像片源, 展望了该领域的发展方向.
自动道路提取是遥感图像识别的重要研究领域. 实现自动化、智能化、可靠准确的图像道路提取对地理信息技术发展具有重要的应用价值和意义. 道路的物理属性和功能形成了道路的辐射特征、几何特征、拓扑特征和背景特征. 以该四类特征为线索, 介绍了自动道路提取的典型方法, 侧重于分析四类特征在道路提取中作用和应用方式. 简要介绍了自动道路提取的评估方法和准则, 列举了主流的道路提取软件和遥感图像片源, 展望了该领域的发展方向.
2010, 36(7): 923-930.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00923
摘要:
大规模分布式交互仿真系统的开发与应用对仿真系统设计提出了更高的要求. 本文针对分布式仿真系统设计中存在的设计层次不明确的问题, 提出了基于商空间粒计算理论的系统分层模型, 该模型包括系统总体设计层、系统体系结构设计层和系统执行结构设计层, 解决了系统设计的层次问题. 在此基础上, 对各个层次的纵向和横向信息粒之间的关系进行了深入的分析, 并综合考虑了仿真任务、仿真资源和仿真服务的影响. 最后根据一个实际的仿真系统设计实例对模型进行了验证, 结果表明, 利用分布式仿真系统层次模型进行设计可以极大地提高系统的灵活性和可重用性.
大规模分布式交互仿真系统的开发与应用对仿真系统设计提出了更高的要求. 本文针对分布式仿真系统设计中存在的设计层次不明确的问题, 提出了基于商空间粒计算理论的系统分层模型, 该模型包括系统总体设计层、系统体系结构设计层和系统执行结构设计层, 解决了系统设计的层次问题. 在此基础上, 对各个层次的纵向和横向信息粒之间的关系进行了深入的分析, 并综合考虑了仿真任务、仿真资源和仿真服务的影响. 最后根据一个实际的仿真系统设计实例对模型进行了验证, 结果表明, 利用分布式仿真系统层次模型进行设计可以极大地提高系统的灵活性和可重用性.
2010, 36(7): 931-938.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00931
摘要:
为了简单有效地提取图像重要特征信息, 从而更好地提高检索图像的精度, 提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征提取及检索算法. 首先利用改进简化PCNN模型相似神经元同步时空特性及指数衰降机制将图像分解为具有相关性的二值系列图像, 然后提取反映原始图像目标形状、结构分布二值系列图像的一维NMI特征矢量信号, 并将其应用在图像检索中; 同时, 考虑到二值系列图像间的相关性及不同图像间NMI序列值的差异性, 引入了马氏距离结合Pearson积矩相关法的 综合相似性度量方法. 实验结果表明, 所提算法对图像特征矢量序列具有良好抗几何畸变不变特性及对图像表述的唯一性,且具有较好的图像检索效果.
为了简单有效地提取图像重要特征信息, 从而更好地提高检索图像的精度, 提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征提取及检索算法. 首先利用改进简化PCNN模型相似神经元同步时空特性及指数衰降机制将图像分解为具有相关性的二值系列图像, 然后提取反映原始图像目标形状、结构分布二值系列图像的一维NMI特征矢量信号, 并将其应用在图像检索中; 同时, 考虑到二值系列图像间的相关性及不同图像间NMI序列值的差异性, 引入了马氏距离结合Pearson积矩相关法的 综合相似性度量方法. 实验结果表明, 所提算法对图像特征矢量序列具有良好抗几何畸变不变特性及对图像表述的唯一性,且具有较好的图像检索效果.
2010, 36(7): 939-950.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00939
摘要:
针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题, 本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density, MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合, 提出了MM-PHD前向--后向平滑器. 为了避免引入复杂的随机有限集(Random finite set, RFS)理论, 本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式. 由于MM-PHD前向--后向平滑器的递推公式中包含有多个积分, 因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式. 故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现. 100次蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)仿真实验表明, 与MM-PHD滤波器相比, MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态, 但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后, 并且需要耗费更大的计算代价.
针对杂波环境下的多个机动目标跟踪问题, 本文将多模型概率假设密度(Multiple-model probability hypothesis density, MM-PHD)滤波器和平滑算法相结合, 提出了MM-PHD前向--后向平滑器. 为了避免引入复杂的随机有限集(Random finite set, RFS)理论, 本文根据PHD的物理空间(Physical space)描述法推导得到了MM-PHD平滑器的后向更新公式. 由于MM-PHD前向--后向平滑器的递推公式中包含有多个积分, 因此它在非线性非高斯条件下没有解析的表达形式. 故本文又给出了它的序贯蒙特卡洛(Sequential Monte Carlo, SMC)实现. 100次蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)仿真实验表明, 与MM-PHD滤波器相比, MM-PHD平滑器能够更加精确地估计多个机动目标的个数和状态, 但MM-PHD平滑器存在一定的时间滞后, 并且需要耗费更大的计算代价.
2010, 36(7): 951-959.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00951
摘要:
由于超声图像具有高噪声、低对比度、边缘模糊不清等特点, 超声图像的分割成为图像处理领域中一个难度较高、亟待解决的问题. 本文提出了一种结合全局概率密度差异与局部灰度拟合的主动轮廓模型对超声图像进行分割的方法. 该方法分别在原始超声图像与预处理图像上利用了图像的全局和局部信息. 在原始图像上, 利用各区域的灰度分布, 并结合超声图像的背景知识对图像的全局信息建模. 为了考虑图像的局部信息, 首先对图像进行预处理, 在预处理图像上, 利用局部灰度拟合模型对图像中的局部信息进行建模. 通过分别在不同图像上对全局和局部信息建模的方式, 本方法将利用Speckle噪声与去除Speckle噪声的分割思想结合在一起. 本文提出的方法分别在模拟和临床超声图像上进行了实验. 实验结果证明, 该方法对图像中的噪声具有较好的适应性, 并对初始条件不敏感, 可以准确地对超声图像进行分割.
由于超声图像具有高噪声、低对比度、边缘模糊不清等特点, 超声图像的分割成为图像处理领域中一个难度较高、亟待解决的问题. 本文提出了一种结合全局概率密度差异与局部灰度拟合的主动轮廓模型对超声图像进行分割的方法. 该方法分别在原始超声图像与预处理图像上利用了图像的全局和局部信息. 在原始图像上, 利用各区域的灰度分布, 并结合超声图像的背景知识对图像的全局信息建模. 为了考虑图像的局部信息, 首先对图像进行预处理, 在预处理图像上, 利用局部灰度拟合模型对图像中的局部信息进行建模. 通过分别在不同图像上对全局和局部信息建模的方式, 本方法将利用Speckle噪声与去除Speckle噪声的分割思想结合在一起. 本文提出的方法分别在模拟和临床超声图像上进行了实验. 实验结果证明, 该方法对图像中的噪声具有较好的适应性, 并对初始条件不敏感, 可以准确地对超声图像进行分割.
2010, 36(7): 960-967.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00960
摘要:
自动图像标识就是自动识别图像中的有意义目标并赋予其相应的语义关键词, 该过程虽然对于人类来说并不难, 但是对于计算机而言却是一项艰巨而有挑战性的任务. 鉴于人类识别物体通常是一个由粗到细的过程, 本文提出一种层次标识方案. 首先, 输入图像被自动分割成多个区域, 每个区域由支持向量机进行粗分类. 由于粗分类结果会直接影响后续细分类, 本文建立统计的上下文语义关系以修订不正确的粗标识. 接着为了对每个获得粗标识的区域进行细分类, 本文提出一种半监督期望最大化算法, 该算法不仅能为每一粗类别下的细类找到代表模式, 而且能对粗分类区域进行二次分类, 使其获得细标识. 最后我们再次应用上下文语义关系修订不合适的细标识. 为了证明上述识别方案的有效性, 我们开发了一个原型图像标识系统, 实验结果证明该层次标识方案是有效的.
自动图像标识就是自动识别图像中的有意义目标并赋予其相应的语义关键词, 该过程虽然对于人类来说并不难, 但是对于计算机而言却是一项艰巨而有挑战性的任务. 鉴于人类识别物体通常是一个由粗到细的过程, 本文提出一种层次标识方案. 首先, 输入图像被自动分割成多个区域, 每个区域由支持向量机进行粗分类. 由于粗分类结果会直接影响后续细分类, 本文建立统计的上下文语义关系以修订不正确的粗标识. 接着为了对每个获得粗标识的区域进行细分类, 本文提出一种半监督期望最大化算法, 该算法不仅能为每一粗类别下的细类找到代表模式, 而且能对粗分类区域进行二次分类, 使其获得细标识. 最后我们再次应用上下文语义关系修订不合适的细标识. 为了证明上述识别方案的有效性, 我们开发了一个原型图像标识系统, 实验结果证明该层次标识方案是有效的.
2010, 36(7): 968-975.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00968
摘要:
Skyline查询是近年来数据库领域的一个研究重点和热点, 这主要是因为Skyline查询在许多领域有着广泛的应用. 现有的工作大都集中于单处理机环境, 然而, 由于Skyline查询是CPU敏感的, 因此,在实际应用中, 现有的方法具有很大的局限性. 基于此, 提出一种有效降低处理Skyline查询时间开销的并行算法PAPSQ (Parallel algorithm for processing skyline queries). 算法有机结合多维数据对象的自身特性和通用多处理机系统的实施优点, 以Skyline查询搜索偏序格为底层结构, 利用多维数据对象的同胚评估值和偏序格加权技术来有效提高并行处理Skyline查询的效率. 实验评估表明, PAPSQ算法具有有效性和实用性.
Skyline查询是近年来数据库领域的一个研究重点和热点, 这主要是因为Skyline查询在许多领域有着广泛的应用. 现有的工作大都集中于单处理机环境, 然而, 由于Skyline查询是CPU敏感的, 因此,在实际应用中, 现有的方法具有很大的局限性. 基于此, 提出一种有效降低处理Skyline查询时间开销的并行算法PAPSQ (Parallel algorithm for processing skyline queries). 算法有机结合多维数据对象的自身特性和通用多处理机系统的实施优点, 以Skyline查询搜索偏序格为底层结构, 利用多维数据对象的同胚评估值和偏序格加权技术来有效提高并行处理Skyline查询的效率. 实验评估表明, PAPSQ算法具有有效性和实用性.
2010, 36(7): 976-981.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00976
摘要:
提出了一种用于辨识癌症分类的重要基因的改进弹性网络. 通过引入数据驱动权重系数, 改进的弹性网络能自适应地成群选择基因并减少重要基因对应系数的收缩偏好. 此外, 不相关观测被从增广数据集中消除从而大大减少了计算复杂性. 在急性白血病数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性.
提出了一种用于辨识癌症分类的重要基因的改进弹性网络. 通过引入数据驱动权重系数, 改进的弹性网络能自适应地成群选择基因并减少重要基因对应系数的收缩偏好. 此外, 不相关观测被从增广数据集中消除从而大大减少了计算复杂性. 在急性白血病数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性.
2010, 36(7): 982-992.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00982
摘要:
Internet上数据传输的不确定延时妨碍了机器人和操作者之间迅捷而透明地交互, 严重限制了遥操作机器人的性能和应用. 本文研究了机器人的可调整自主性(Adjustable autonomy, AA), 通过改善人机交互来补偿网络通讯存在的不确定延时对系统性能的影响. 机器人的自主性根据当前形势和环境动态调整, 操作者和机器人以适合网络状况和任务需要的模式进行交互和合作, 使得整个系统的效率大大提高. 实验结果证明了所提方法的有效性和可行性.
Internet上数据传输的不确定延时妨碍了机器人和操作者之间迅捷而透明地交互, 严重限制了遥操作机器人的性能和应用. 本文研究了机器人的可调整自主性(Adjustable autonomy, AA), 通过改善人机交互来补偿网络通讯存在的不确定延时对系统性能的影响. 机器人的自主性根据当前形势和环境动态调整, 操作者和机器人以适合网络状况和任务需要的模式进行交互和合作, 使得整个系统的效率大大提高. 实验结果证明了所提方法的有效性和可行性.
2010, 36(7): 993-998.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00993
摘要:
考虑了多变量输出误差系统的辨识问题. 使用系统可得到的输入输出数据构造一个辅助模型, 用辅助模型的输出代替信息向量中的未知变量, 提出了一个基于辅助模型的随机梯度辨识算法. 使用鞅收敛定理的收敛性分析表明: 提出的算法给出的参数估计收敛于它们的真值. 给出了带遗忘因子的辅助模型随机梯度算法来改进参数估计精度, 仿真结果证实了提出的结论.
考虑了多变量输出误差系统的辨识问题. 使用系统可得到的输入输出数据构造一个辅助模型, 用辅助模型的输出代替信息向量中的未知变量, 提出了一个基于辅助模型的随机梯度辨识算法. 使用鞅收敛定理的收敛性分析表明: 提出的算法给出的参数估计收敛于它们的真值. 给出了带遗忘因子的辅助模型随机梯度算法来改进参数估计精度, 仿真结果证实了提出的结论.
2010, 36(7): 999-1006.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00999
摘要:
考虑一需求为复合Poisson分布、提前期为指数分布和短缺损失的连续检查库存系统. 在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间服从独立指数分布条件下, 利用水平穿越法, 确定零售商库存水平的平稳分布函数, 在此基础上, 构建长程平均费用率模型, 并利用交叉熵法得到最优库存控制策略. 最后, 通过仿真实验, a分析了中断强度和系统参数对最优库存策略和平均费用率的影响.
考虑一需求为复合Poisson分布、提前期为指数分布和短缺损失的连续检查库存系统. 在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间服从独立指数分布条件下, 利用水平穿越法, 确定零售商库存水平的平稳分布函数, 在此基础上, 构建长程平均费用率模型, 并利用交叉熵法得到最优库存控制策略. 最后, 通过仿真实验, a分析了中断强度和系统参数对最优库存策略和平均费用率的影响.
2010, 36(7): 1007-1019.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01007
摘要:
针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题, 设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法. 首先根据极大后验(Maximum a posterior, MAP)估计原理, 推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器; 接着在此基础之上, 采用指数加权的方法, 给出了时变噪声统计估计器的递推公式; 最后对自适应UKF算法进行了性能分析. 相比于传统UKF, 该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛, 滤波精度及稳定性显著提高, 而且其具有应对噪声变化的自适应能力. 仿真实例验证了其有效性.
针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题, 设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法. 首先根据极大后验(Maximum a posterior, MAP)估计原理, 推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器; 接着在此基础之上, 采用指数加权的方法, 给出了时变噪声统计估计器的递推公式; 最后对自适应UKF算法进行了性能分析. 相比于传统UKF, 该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛, 滤波精度及稳定性显著提高, 而且其具有应对噪声变化的自适应能力. 仿真实例验证了其有效性.
2010, 36(7): 1020-1024.
doi: 10.3724/SP.\,J.1004.2010.01020
摘要:
退化现象是粒子滤波(PF)在非线性状态估计应用中存在的主要问题, 重采样过程一定程度上解决了粒子退化现象, 但同时带来了退化现象所导致的样本贫化问题. 本文将方差缩减技术用于PF之中, 通过给所有粒子权重赋予一个指数衰减因子来解决粒子退化现象, 该衰减因子可以根据有效粒子数进行自适应、迭代的选取, 随后通过一个定理来证明了该方法的有效性, 并基于此提出了一种自适应粒子滤波(APF)算法, 给出了算法的具体步骤, 同时对参数选取的原则和算法的局限性进行了详细的讨论. 最后, 通过一个数值例子说明了本文所提出的APF算法在计算负荷不大的条件下较采样-重要性-重采样粒子滤波(PF-SIR)、遗传粒子滤波(GPF)、粒子群优化粒子滤波(PSOPF)具有更高的估计精度.
退化现象是粒子滤波(PF)在非线性状态估计应用中存在的主要问题, 重采样过程一定程度上解决了粒子退化现象, 但同时带来了退化现象所导致的样本贫化问题. 本文将方差缩减技术用于PF之中, 通过给所有粒子权重赋予一个指数衰减因子来解决粒子退化现象, 该衰减因子可以根据有效粒子数进行自适应、迭代的选取, 随后通过一个定理来证明了该方法的有效性, 并基于此提出了一种自适应粒子滤波(APF)算法, 给出了算法的具体步骤, 同时对参数选取的原则和算法的局限性进行了详细的讨论. 最后, 通过一个数值例子说明了本文所提出的APF算法在计算负荷不大的条件下较采样-重要性-重采样粒子滤波(PF-SIR)、遗传粒子滤波(GPF)、粒子群优化粒子滤波(PSOPF)具有更高的估计精度.
2010, 36(7): 1025-1028.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01025
摘要:
考虑具有状态时滞的Markov切换系统的均方指数稳定性分析问题. 为此, 我们构造了一类较为一般的与模态相关的Lyapunov-Krasovskii泛函, 并利用Markonv过程的统计性质计算泛函的微分. 进而, 通过引入自由权矩阵建立了以线性矩阵不等式表述的稳定性准则. 仿真算例验证了方法的有效性.
考虑具有状态时滞的Markov切换系统的均方指数稳定性分析问题. 为此, 我们构造了一类较为一般的与模态相关的Lyapunov-Krasovskii泛函, 并利用Markonv过程的统计性质计算泛函的微分. 进而, 通过引入自由权矩阵建立了以线性矩阵不等式表述的稳定性准则. 仿真算例验证了方法的有效性.
2010, 36(7): 1029-1032.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01029
摘要:
针对快速路交通这一类复杂的MIMO非线性系统, 提出了一种新的无模型周期自适应匝道调节方法. 该方法本身是无模型的, 控制输入信息和伪Jacobi参数可在整个周期上逐点利用以前周期获得的I/O数据周期地进行更新. 通过严格的数学分析证明了算法的几何收敛性. 仿真结果也进一步说明了所提出方法的有效性.
针对快速路交通这一类复杂的MIMO非线性系统, 提出了一种新的无模型周期自适应匝道调节方法. 该方法本身是无模型的, 控制输入信息和伪Jacobi参数可在整个周期上逐点利用以前周期获得的I/O数据周期地进行更新. 通过严格的数学分析证明了算法的几何收敛性. 仿真结果也进一步说明了所提出方法的有效性.
2010, 36(7): 1033-1036.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01033
摘要:
针对一类具有积分输入到状态稳定(Integral input-to-state stability, iISS)未建模动态的非线性系统, 本文研究了状态反馈调节问题. 利用反推技术和iISS的性质, 通过恰当地选取设计函数和参数修正律, 给出了一个状态反馈控制器的设计过程. 所设计的控制器保证了闭环系统所有信号的有界性, 并且状态可以渐近调节到零. 仿真例子验证了该控制方案的有效性.
针对一类具有积分输入到状态稳定(Integral input-to-state stability, iISS)未建模动态的非线性系统, 本文研究了状态反馈调节问题. 利用反推技术和iISS的性质, 通过恰当地选取设计函数和参数修正律, 给出了一个状态反馈控制器的设计过程. 所设计的控制器保证了闭环系统所有信号的有界性, 并且状态可以渐近调节到零. 仿真例子验证了该控制方案的有效性.
