2011年 第37卷 第4期
2011, 37(4): 389-407.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00389
摘要:
Dirichlet过程是一种应用于非参数贝叶斯模型中的随机过程, 特别是作为先验分布应用在概率图模型中. 与传统的参数模型相比, Dirichlet过程的应用更加广泛且模型更加灵活, 特别是应用于聚类问题时, 该过程能够自动确定聚类数目和生成聚类中心的分布参数. 因此, 近年来, 在理论和应用上均得到了迅速的发展, 引起越来越多的关注. 本文首先介绍Dirichlet过程, 而后描述了以Dirichlet过程为先验分布的Dirichlet过程混合模型及其应用, 接着概述分层Dirichlet过程及其在相关算法构造中的应用, 最后对分层Dirichlet过程的理论和应用进行了总结, 并对未来的发展方向作了探讨.
Dirichlet过程是一种应用于非参数贝叶斯模型中的随机过程, 特别是作为先验分布应用在概率图模型中. 与传统的参数模型相比, Dirichlet过程的应用更加广泛且模型更加灵活, 特别是应用于聚类问题时, 该过程能够自动确定聚类数目和生成聚类中心的分布参数. 因此, 近年来, 在理论和应用上均得到了迅速的发展, 引起越来越多的关注. 本文首先介绍Dirichlet过程, 而后描述了以Dirichlet过程为先验分布的Dirichlet过程混合模型及其应用, 接着概述分层Dirichlet过程及其在相关算法构造中的应用, 最后对分层Dirichlet过程的理论和应用进行了总结, 并对未来的发展方向作了探讨.
2011, 37(4): 408-417.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00408
摘要:
通过多生物特征识别融合可以显著地改善系统的识别性能,在多生物特征识别中, 匹配分数级融合最常用. 现有的匹配分数级融合策略包括基于归一化的融合、基于密度的融合和基于分类器的融合. 本文分析了这三种融合策略的优缺点, 结合分数归一化和基于密度方法的优点, 提出了一种新的基于信任度的融合策略. 其中, 信任度是以错误拒绝率和错误接受率为基础, 既避免了直接求取某个匹配分数的后验概率, 又能够刻画匹配分数的分布. 将本文方法与几种有代表性的方法进行实验比较, 结果表明, 这种新融合模式可以有效地改进多生物特征识别系统的性能.
通过多生物特征识别融合可以显著地改善系统的识别性能,在多生物特征识别中, 匹配分数级融合最常用. 现有的匹配分数级融合策略包括基于归一化的融合、基于密度的融合和基于分类器的融合. 本文分析了这三种融合策略的优缺点, 结合分数归一化和基于密度方法的优点, 提出了一种新的基于信任度的融合策略. 其中, 信任度是以错误拒绝率和错误接受率为基础, 既避免了直接求取某个匹配分数的后验概率, 又能够刻画匹配分数的分布. 将本文方法与几种有代表性的方法进行实验比较, 结果表明, 这种新融合模式可以有效地改进多生物特征识别系统的性能.
2011, 37(4): 418-426.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00418
摘要:
近期, 体育视频分析中的广告牌商标的探测和识别方法已经广泛应用于许多其他领域, 比如商业电视. 基于此, 提出了一种能在不同体育视频(如足球、篮球和F1赛车等)中进行广告牌商标实时识别的算法, 该算法主要包括两个步骤, 首先, 利用基于模糊决策树的方法进行广告牌图像帧的探测; 其次, 利用颜色特征和局部SIFT (Scale-invariant feature transform)特征来描述不同商标的外观, 并最终通过基于潜在语义分析(Latent semantic analysis, LSA)的SIFT词汇匹配来识别所给定的商标模板. 初步的实验表明了本文算法的有效性, 并且该算法能在实时情况下运行.
近期, 体育视频分析中的广告牌商标的探测和识别方法已经广泛应用于许多其他领域, 比如商业电视. 基于此, 提出了一种能在不同体育视频(如足球、篮球和F1赛车等)中进行广告牌商标实时识别的算法, 该算法主要包括两个步骤, 首先, 利用基于模糊决策树的方法进行广告牌图像帧的探测; 其次, 利用颜色特征和局部SIFT (Scale-invariant feature transform)特征来描述不同商标的外观, 并最终通过基于潜在语义分析(Latent semantic analysis, LSA)的SIFT词汇匹配来识别所给定的商标模板. 初步的实验表明了本文算法的有效性, 并且该算法能在实时情况下运行.
2011, 37(4): 427-439.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00427
摘要:
针对物体检测中传统方法计算量大, 对复杂背景敏感, 且大部分物体检测方法只能得到物体所在区域而不能精确定位物体边缘等问题, 本文提出一种基于形状片段特征的物体检测方法. 该方法首先根据训练集得到具有多尺度特性的物体形状片段模型; 对测试图像按照和模型中边缘片段提取一致方法, 根据形状片段间的相似度, 选取出候选形状片段; 然后根据候选形状片段估计出模型中的片段与测试图像中片段之间的旋转角; 最后结合具有全局约束的概率Hough变换, 将物体检测问题转换为Hough空间概率问题; 根据Hough空间求解出的物体中心位置, 对候选形状片段验证, 得到实际物体轮廓片段. 理论分析和实验结果表明, 本文提出的算法具有较好的效果.
针对物体检测中传统方法计算量大, 对复杂背景敏感, 且大部分物体检测方法只能得到物体所在区域而不能精确定位物体边缘等问题, 本文提出一种基于形状片段特征的物体检测方法. 该方法首先根据训练集得到具有多尺度特性的物体形状片段模型; 对测试图像按照和模型中边缘片段提取一致方法, 根据形状片段间的相似度, 选取出候选形状片段; 然后根据候选形状片段估计出模型中的片段与测试图像中片段之间的旋转角; 最后结合具有全局约束的概率Hough变换, 将物体检测问题转换为Hough空间概率问题; 根据Hough空间求解出的物体中心位置, 对候选形状片段验证, 得到实际物体轮廓片段. 理论分析和实验结果表明, 本文提出的算法具有较好的效果.
2011, 37(4): 440-448.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00440
摘要:
对信道衰落的无线多跳传感器网络下的目标跟踪问题, 提出一种新的信道容错的粒子滤波方法. 传感器观测数据被量化成二元信号, 经非理想无线信道多跳中继通讯到达融合中心. 中继节点采用一种二元中继策略, 中继输出是信道污染的中继信号的估计值. 在粒子滤波器下, 考虑实际的物理信道, 计算粒子的似然度函数. 将信道衰落结合进跟踪算法, 在已知信道衰落包络和信道统计分布下, 分别设计信道容错的粒子滤波算法. 仿真结果表明信道容错的粒子滤波器提高了目标跟踪的精度, 对非完美信道具有鲁棒性.
对信道衰落的无线多跳传感器网络下的目标跟踪问题, 提出一种新的信道容错的粒子滤波方法. 传感器观测数据被量化成二元信号, 经非理想无线信道多跳中继通讯到达融合中心. 中继节点采用一种二元中继策略, 中继输出是信道污染的中继信号的估计值. 在粒子滤波器下, 考虑实际的物理信道, 计算粒子的似然度函数. 将信道衰落结合进跟踪算法, 在已知信道衰落包络和信道统计分布下, 分别设计信道容错的粒子滤波算法. 仿真结果表明信道容错的粒子滤波器提高了目标跟踪的精度, 对非完美信道具有鲁棒性.
2011, 37(4): 449-463.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00449
摘要:
传统的形态学滤波算子交替性差、耗时长且抑制噪声能力弱. 基于中心互补结构元素与交替对偶算子, 提出了双算子形态学滤波器. 该滤波器继承了经典形态学滤波器的递增性、对偶性和幂等性, 但不满足扩展性和非扩展性. 双算子形态学滤波器具有离散的邻域运算特性, 采用交替小结构元素能去除较结构元素大的噪声块, 且在抑制噪声的同时有效保留了图像细节. 实验结果表明, 与基本的形态学滤波器及目前已改进的形态学滤波器相比, 双算子形态学滤波器具有更强的噪声抑制性能, 且在同等滤波效果下, 其计算量更小, 最终滤波后的图像具有较高的峰值信噪比和较小的均方根误差.
传统的形态学滤波算子交替性差、耗时长且抑制噪声能力弱. 基于中心互补结构元素与交替对偶算子, 提出了双算子形态学滤波器. 该滤波器继承了经典形态学滤波器的递增性、对偶性和幂等性, 但不满足扩展性和非扩展性. 双算子形态学滤波器具有离散的邻域运算特性, 采用交替小结构元素能去除较结构元素大的噪声块, 且在抑制噪声的同时有效保留了图像细节. 实验结果表明, 与基本的形态学滤波器及目前已改进的形态学滤波器相比, 双算子形态学滤波器具有更强的噪声抑制性能, 且在同等滤波效果下, 其计算量更小, 最终滤波后的图像具有较高的峰值信噪比和较小的均方根误差.
2011, 37(4): 464-470.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00464
摘要:
为了克服传统反馈控制中标称性能和鲁棒性能之间的矛盾, Zhou提出一般化内模控制方法(Generalized internal model control, GIMC). 然而在实际工业生产中, 控制对象一般都含有时滞环节. 本文针对含有时滞环节的真有理传递函数矩阵对象, 在时滞系统既约分解的基础上, 提出一种针对时滞系统的一般化内模控制方法, 使得一般化内模控制方法能够应用于时滞控制对象. 最后, 为了验证该方法的有效性, 将该控制结构应用于直流电机中, 取得了良好的控制效果.
为了克服传统反馈控制中标称性能和鲁棒性能之间的矛盾, Zhou提出一般化内模控制方法(Generalized internal model control, GIMC). 然而在实际工业生产中, 控制对象一般都含有时滞环节. 本文针对含有时滞环节的真有理传递函数矩阵对象, 在时滞系统既约分解的基础上, 提出一种针对时滞系统的一般化内模控制方法, 使得一般化内模控制方法能够应用于时滞控制对象. 最后, 为了验证该方法的有效性, 将该控制结构应用于直流电机中, 取得了良好的控制效果.
2011, 37(4): 471-479.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00471
摘要:
研究一类特殊的移动机器人系统---多转向驱动拖挂式移动机器人(Multi-steering tractor-trailer mobile robot, MSTTMR)的镇定控制问题. 首先, 通过状态坐标变换和控制输入变换将具有任意节车体的多转向驱动系统的运动学模型转化为多输入幂式形式; 然后, 基于幂式形式设计一种ρ指数级收敛的镇定控制器, 并证明其稳定性. 针对两车体系统的镇定控制仿真表明该方法的有效性.
研究一类特殊的移动机器人系统---多转向驱动拖挂式移动机器人(Multi-steering tractor-trailer mobile robot, MSTTMR)的镇定控制问题. 首先, 通过状态坐标变换和控制输入变换将具有任意节车体的多转向驱动系统的运动学模型转化为多输入幂式形式; 然后, 基于幂式形式设计一种ρ指数级收敛的镇定控制器, 并证明其稳定性. 针对两车体系统的镇定控制仿真表明该方法的有效性.
2011, 37(4): 480-495.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00480
摘要:
为解决旋翼飞行机器人全包线飞行中的参考模型辨识问题和由飞行模态转换、 内外部扰动, 以及动力学时变所产生的模型失配问题, 并消除模型失配对基于参考模型所设计的飞行控制器造成的跟踪性能的影响, 本文提出了基于悬停参考模型的系统辨识和主动模型的在线控制策略. 通过改进的频域辨识方法和半解耦的简化模型结构, 在悬停模态下进行模型拟合和全包线飞行的模型差分析, 然后结合自适应集员估计(Adaptive set-membership filter, ASMF)方法提出模型差的在线估计和控制补偿策略来应对统计学未知且有界(Unknown but bounded, UBB)的模型差, 以此消除上述模型失配对名义控制器理想条件的破坏所造成的控制性能降低. 最后, 通过在ServoHeli-40旋翼飞行机器人平台的实际飞行对比实验, 验证了所提出方法的有效性和现实可行性.
为解决旋翼飞行机器人全包线飞行中的参考模型辨识问题和由飞行模态转换、 内外部扰动, 以及动力学时变所产生的模型失配问题, 并消除模型失配对基于参考模型所设计的飞行控制器造成的跟踪性能的影响, 本文提出了基于悬停参考模型的系统辨识和主动模型的在线控制策略. 通过改进的频域辨识方法和半解耦的简化模型结构, 在悬停模态下进行模型拟合和全包线飞行的模型差分析, 然后结合自适应集员估计(Adaptive set-membership filter, ASMF)方法提出模型差的在线估计和控制补偿策略来应对统计学未知且有界(Unknown but bounded, UBB)的模型差, 以此消除上述模型失配对名义控制器理想条件的破坏所造成的控制性能降低. 最后, 通过在ServoHeli-40旋翼飞行机器人平台的实际飞行对比实验, 验证了所提出方法的有效性和现实可行性.
2011, 37(4): 496-502.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00496
摘要:
高炉能否稳顺、高产和低耗运行与煤气流的分布密切相关, 本文针对料面煤气流分布难以直接检测的问题, 提出了一种基于多源信息分层递阶融合的高炉料面煤气流分布软测量方法. 首先, 将多源信息配准为同一时间和空间的尺度; 然后, 采用数据级融合分别建立能够反映煤气径向和轴向分布的高炉料面温度场模型和高炉布料模型; 最后, 利用模糊决策级融合算法计算出高炉料面煤气流分布状态. 现场数据仿真表明本文的检测方法有效, 能够准确地反映高炉料面的煤气流分布状态, 为高炉操作提供必要的指导.
高炉能否稳顺、高产和低耗运行与煤气流的分布密切相关, 本文针对料面煤气流分布难以直接检测的问题, 提出了一种基于多源信息分层递阶融合的高炉料面煤气流分布软测量方法. 首先, 将多源信息配准为同一时间和空间的尺度; 然后, 采用数据级融合分别建立能够反映煤气径向和轴向分布的高炉料面温度场模型和高炉布料模型; 最后, 利用模糊决策级融合算法计算出高炉料面煤气流分布状态. 现场数据仿真表明本文的检测方法有效, 能够准确地反映高炉料面的煤气流分布状态, 为高炉操作提供必要的指导.
2011, 37(4): 503-512.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00503
摘要:
对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型, 通常难以建立精确的数学模型, 相比之下构建其模糊模型是一个有效途径. 本文研究了相关向量机(Relevance vector machine, RVM)与模糊推理系统(Fuzzy inference system, FIS)之间的内在联系, 证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性, 并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradient descent, GD) 算法的模糊模型辨识方法. 基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法. 仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单, 而且能达到更高的预测精度, 所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.
对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型, 通常难以建立精确的数学模型, 相比之下构建其模糊模型是一个有效途径. 本文研究了相关向量机(Relevance vector machine, RVM)与模糊推理系统(Fuzzy inference system, FIS)之间的内在联系, 证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性, 并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradient descent, GD) 算法的模糊模型辨识方法. 基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法. 仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单, 而且能达到更高的预测精度, 所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.
2011, 37(4): 513-516.
doi: 10.3724/SP.J.1004.2011.00513
摘要:
针对一类线性时不变系统, 提出了具有反馈信息的PD-型(Proportional-derivative-type)迭代学习控制律, 利用卷积的推广的Young不等式, 分析了控制律在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性. 分析表明, 收敛性不但决定于系统的输入输出矩阵和控制律的微分学习增益, 而且依赖于系统的状态矩阵和控制律的比例学习增益; 进一步, 当适当选取反馈增益时, 反馈信息可加快典型的PD-型迭代学习控制律的单调收敛性. 数值仿真验证了理论分析的正确性和控制律的有效性.
针对一类线性时不变系统, 提出了具有反馈信息的PD-型(Proportional-derivative-type)迭代学习控制律, 利用卷积的推广的Young不等式, 分析了控制律在Lebesgue-p范数意义下的单调收敛性. 分析表明, 收敛性不但决定于系统的输入输出矩阵和控制律的微分学习增益, 而且依赖于系统的状态矩阵和控制律的比例学习增益; 进一步, 当适当选取反馈增益时, 反馈信息可加快典型的PD-型迭代学习控制律的单调收敛性. 数值仿真验证了理论分析的正确性和控制律的有效性.
