黄睿
- 作品数：10 被引量：67H指数：6
- 供职机构：西北工业大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程电子电信更多>>
- 无线传感器网络移动Agent路由算法的研究与仿真被引量：18
- 2007年
- 提出一种新的基于虚拟连通拓扑子图的优化模型用于无线传感器网络移动Agent路由。建立包含有效节点的虚拟连通拓扑子图,将Agent访问路径分解为采集子路径和返回子路径,提出一种基于GA与离散PSO的混合算法GAPSO用于求解该问题。该算法可大大降低解空间复杂度,提高搜索效率。仿真结果表明随着网络规模增大,该优化模型优势明显,GAPSO表现出比GA更好的性能。
- 杨少军史浩山黄睿
- 关键词：无线传感器网络遗传算法粒子群优化
- 无线传感器网络时空信息集成框架研究被引量：2
- 2005年
- 针对协作信号信息处理是构建无线传感器网络的关键技术之一。网络中有效信息分布时空变化的特点,提出了一种基于移动代理的时空信息集成框架。通过定义传感节点的目标检测信令和观测节点的时间延迟窗“节拍”,得到信息集成的时空坐标系;移动代理携带集成算法执行基于系统效能函数优化的访问路径,完成时域和空域的信息集成。节拍是空域信息集成的时间点,节拍序列构成时域信息集成的时间轴。仿真实验结果证明了框架的有效性。
- 杨少军史浩山黄睿
- 关键词：无线传感器网络移动代理
- 基于神经网络的飞行器系统辨识方法研究
- 该文对神经网络理论及神经网络辨识方法进行了较深入研究，通过计算机仿真实例表明神经网络在对线性、非线性系统建模方面具有独特的优越性.该文首先介绍了系统辨识的内容，步骤和分类，对传统的系统辨识方法作了总结，比较了几种方法的优...
- 黄睿
- 关键词：系统辨识神经网络递归神经网络BP算法
- 文献传递
- 光谱感知中高光谱数据的特征约
- 利用二维、三维图象数据中的形态信息和多光谱、高光谱数据中的光谱信息是机器视觉感知中两个非常重要的方面.机器视觉感知中,光谱感知突破了一般视觉感知中可见光的限制,利用反映物体在较宽光谱范围的多种物理特性的光谱特性对其进行识...
- 何明一黄睿夏建涛
- 关键词：特征约简特征提取高光谱数据
- 文献传递
- 基于定向扩散和移动代理的无线传感器网时空信息集成框架研究被引量：6
- 2005年
- 无线传感器网络的有效节点分布往往是时空变化的，要求提供及时、可靠和高效的信息处理技术。提出一种基于Directed Diffusion和移动代理的时空信息集成框架。通过观测节点的兴趣泛洪和传感节点的目标检测信令泛洪，建立观测节点和有效节点间的双向梯度；目标检测信令在观测节点上触发的时间延迟窗生成“节拍”，在节拍中完成移动代理初始化和访问路径规划，其中节拍是空域信息集成的时间点，节拍序列则构成时域信息集成的时间轴；移动代理携带集成算法执行访问路径，完成时域和窄域的信息集成。分析讨论了框架性能的关键参数，并通过飞机模型的二值图像识别仿真实验，证明了框架的有效性。
- 杨少军史浩山黄睿
- 关键词：无线传感器网络移动代理
- 高光谱遥感数据特征约简技术研究
- 高光谱遥感同时在许多相互邻接、甚至相互重叠的狭窄光谱波段上获取地面的辐射数据，提供观测对象数十至数百个窄波段的丰富光谱信息，拓展了人类观察世界的视角，可广泛应用于航空/航天、对地观测、月球/火星探测、生物医学工程等领域。...
- 黄睿
- 关键词：高光谱遥感数据特征提取粒子群优化算法遥感图象处理
- 文献传递
- 多光谱图象压缩、融合与特征约简方法研究
- 何明一黄睿夏建涛冯燕吴铮
- 该项目把双并联前向网络（DPFNN）用于高光谱数据分类，研究了其推广性与权值分布之间的关系，提出了一种新的基于输出层权值正则化的强推广性DPFNN学习算法，有效地提高了DPFNN的推广能力。把高光谱特征约简问题归纳为用较...
- 关键词：
- 关键词：多光谱特征约简
- 航空遥感图象中道路的自动提取方法被引量：8
- 2004年
- 基于航空遥感图象的道路自动检测与识别是数字城市、道路监控等领域非常重要的课题;其检测方法经改进可用于跑道识别,为飞机自动降落提供必要的跑道信息。该文以传统道路提取方法为基础进行改进,提出一种道路自动提取方法,该方法包括以下几步:首先,利用微分几何方法对图象进行线特征强化处理;接着,进行线段提取,将传统方法中需要分步实现的线特征抽取和线段连接同步完成,同时对连接判定阈值的设置进行了一些讨论,提出了自动设置阈值的方法;最后,根据道路的拓扑性质进行线段的聚合分类。实验结果表明,该方法能准确有效地提取出道路。
- 黄睿杨少军何明一
- 关键词：道路提取线段提取
- 基于分类别PCA散度的高光谱图像分类波段选择被引量：16
- 2005年
- 波段选择是去除高光谱图象段间冗余,实现降维的有效方法。该文提出了一种新的基于分类别主成分分析(PCA)散度的波段选择方法。即首先对训练集各类样本分别进行PCA变换去相关并计算散度,接着分析相应PCA 变换系数获得对各类样小分类都重要的原始波段,在综合考虑波段的相关度,散度和子集规模的基础上获得最终选择波段。复杂度分析表明该方法较局部寻优的前向搜索计算量大为降低,提高了效率,并用高光谱遥感图象的分类实验进行了验证。
- 黄睿何明一
- 关键词：高光谱图像分类波段选择散度
- 一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法被引量：7
- 2007年
- 特征提取技术是模式识别领域进行数据降维和强化判别信息的有效方法．线性判别分析是监督特征提取方法的典型代表,获得广泛应用,但受到小样本问题的制约．对此提出一种适用于小样本问题的基于边界的特征提取算法．算法利用高维数据小样本情况下线性可分概率增加以及其低维投影趋于正态分布的特点,定义了新的类别边界,不但考虑了由线性判别分析提出的类内、类间离散度,也兼顾各类别的方差差异性．通过极大化该边界获得最优投影向量,同时避免因类内离散度矩阵奇异导致的小样本问题．进一步将算法推广到多类问题．高光谱数据特征提取与分类实验表明,算法在小样本情况下对于两类和多类问题均具有良好的推广性能,优于多种线性判别分析的改进算法,并且在样本较多时也取得了满意结果．
- 黄睿何明一杨少军
- 关键词：特征提取线性判别分析小样本问题
