检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程与电子技术 2018年第5期40卷 961-967页

作者：程轩宋骊平姬红兵西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

提出一种基于演化网络模型和区间分析的群目标势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波算法。针对传统的粒子CPHD群目标跟踪算法中粒子数多、运算量大的问题,采用箱粒子实现CPHD滤波器,减少了粒子数,降... 详细信息

提出一种基于演化网络模型和区间分析的群目标势概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density,CPHD)滤波算法。针对传统的粒子CPHD群目标跟踪算法中粒子数多、运算量大的问题,采用箱粒子实现CPHD滤波器,减少了粒子数,降低了运算量。算法通过对群目标状态采用CPHD滤波进行预测更新,并使用所获得的群信息修正群内目标的状态,进而实现对群质心的跟踪和群目标的势估计。仿真对比实验表明,所提算法在达到与传统算法相似估计性能的条件下,大幅降低了算法的运算量,同时在强杂波环境下也具有更为突出的优势。

关键词：群目标跟踪箱粒子滤波区间分析演化网络模型势概率假设密度滤波

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PHD演化网络模型在群目标跟踪中的应用

PHD演化网络模型在群目标跟踪中的应用

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作者：刘宇航西安电子科技大学

学位级别：硕士

多目标跟踪技术在面临着日益复杂的跟踪场景挑战的同时,也得到不断发展与广泛应用。群目标跟踪就是在这样的研究背景下提出的,打破了传统多目标跟踪的局限性,尤其在群组的分裂与合并问题中有着良好的表现。借鉴概率假设密度(PHD)滤波器... 详细信息

多目标跟踪技术在面临着日益复杂的跟踪场景挑战的同时,也得到不断发展与广泛应用。群目标跟踪就是在这样的研究背景下提出的,打破了传统多目标跟踪的局限性,尤其在群组的分裂与合并问题中有着良好的表现。借鉴概率假设密度(PHD)滤波器在多目标跟踪中的优势,结合演化网络模型,本文提出了PHD群目标跟踪算法,研究了算法的高斯混合、粒子及箱粒子几种不同的实现形式,并对其作了分析总结。本文介绍了PHD滤波的基础理论知识,针对几种常见的实现形式在群目标跟踪的特性条件下加以改进,结合演化网络模型得到群目标跟踪算法。演化网络模型对群结构的构建和实时更新提供了良好的实现方式,在实现群目标跟踪的同时,也能得到群的信息。首先提出了标签高斯混合(GM)实现形式下的PHD群目标跟踪算法,保留了GM-PHD算法计算量小,易于实现等优点,结合演化网络模型对群目标的信息进行估计,同时证明了群结构信息在滤波过程中的反馈作用有助于跟踪性能的提升。并通过对比标签GM-PHD和标签高斯混合势概率假设密度(GM-CPHD)群目标算法,针对杂波率高和检测概率低的场景进行了仿真比较,结合两种算法的平均运行时间对所提出算法的适用情况进行了分析。针对序贯蒙特卡洛概率假设密度(SMC-PHD)滤波算法在目标数目较多时运算量大的问题,提出了一种基于箱粒子概率假设密度(BP-PHD)滤波的演化网络群目标跟踪算法。利用箱粒子滤波不仅可以解决量测不确定性问题,同时能够降低计算复杂度,减小运算量的优点,本文算法通过对群目标进行预测更新,并应用群演化网络模型,将得到的群结构信息反馈回BP-PHD迭代过程中,实现了群目标的跟踪和群数目的估计。对比实验表明,相比于传统粒子PHD滤波算法,本文提出的算法可以在保证跟踪效果的同时减少计算量,并且在杂波密集的条件下有更好的跟踪精度和鲁棒性。

关键词：群目标跟踪概率假设密度演化网络模型高斯混合模型箱粒子滤波

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AP聚类和特征划分融合的群结构模型及跟踪算法

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兵器装备工程学报 2025年第2期46卷 228-235页

作者：王昊宋骊平西安电子科技大学电子工程学院西安710071

针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,... 详细信息

针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,以避免上述问题并提升跟踪精度。新的群结构模型创新性地利用近邻传播聚类算法,依据目标点之间的距离和速度特征,在2个维度上对目标点进行有效划分,通过邻接矩阵表示聚类结果,并对两个邻接矩阵进行融合,构造出目标点的群组划分结构。结合高斯混合概率假设密度滤波进行群目标跟踪仿真对比实验,结果表明新的群结构模型在群组划分方面更接近群目标的真实划分,相较于传统的演化网络模型,新模型在群目标数目的估计及跟踪效果上有明显提升。所提出的群结构模型跟踪性能更好,模块化程度高并且具有更高的全局适应能力,为群目标跟踪提供了新的解决思路。

关键词：群目标跟踪近邻传播聚类演化网络模型概率假设密度滤波邻接矩阵

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群目标跟踪技术综述

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自动化学报 2020年第3期46卷 411-426页

作者：甘林海王刚刘进忙李松空军工程大学防空反导学院西安710051

根据研究重点的不同,从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述,主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/合并建模以及滤波算法等.最后,基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战,对群目标跟踪领域需要重点研... 详细信息

根据研究重点的不同,从群目标跟踪的建模和滤波算法方面展开综述,主要包括:量测处理、扩展外形建模、内部关系建模、群分裂/合并建模以及滤波算法等.最后,基于群目标跟踪现有研究进展和未来可能面临的挑战,对群目标跟踪领域需要重点研究和关注的方向作了展望.

关键词：群目标随机有限集随机矩阵演化网络模型群精细跟踪群分裂/合并

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一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法

一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法

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作者：陈志伟刘欣杨金玲张新虎 710072 陕西省西安市友谊西路127号

本发明公开了一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法，基于复杂网络理论研究了考虑动态重构的装备体系网络演化规律，系统地开展装备体系的演化网络和弹性指标影响规律研究，首先进行模型初始化，提出装备系统节点定义，对网络抽... 详细信息

标准号: CN114491879B

本发明公开了一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法，基于复杂网络理论研究了考虑动态重构的装备体系网络演化规律，系统地开展装备体系的演化网络和弹性指标影响规律研究，首先进行模型初始化，提出装备系统节点定义，对网络抽象化，构建初始演化网络模型；然后对模型进行约束，给出编队作战体系及其平台节点的约束条件和失效判据；接下来实行装备评价指标分析，给出装备体系演化网络相关指标及其定义；最后设计装备体系仿真流程，构建考虑动态重构的装备体系异构型演化网络仿真流程，分析在不同外部干扰策略和有无动态重构对演化网络指标的影响。本发明可以更好的保障装备体系的安全有效运行，具有很好的应用前景。

关键词：动态重构构建网络复杂网络理论演化网络模型模型初始化保障装备弹性指标仿真流程仿真评估节点定义平台节点评价指标失效判据外部干扰网络仿真网络指标武器装备演化规律影响规律有效运行约束条件装备系统抽象化异构型分析研究作战应用安全

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基于复杂网络的教育突发事件的演化模型构建与分析

基于复杂网络的教育突发事件的演化模型构建与分析

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作者：陆文慧云南师范大学

学位级别：硕士

近年来,教育突发事件受到国家和社会的关注,教育突发事件的发生和演化会给学校、学生、家庭乃至社会带来危害和损失。鉴于复杂网络研究能够分析出突发事件影响因素之间的内在联系,本文采用复杂网络理论对教育突发事件和教育突发事件演... 详细信息

近年来,教育突发事件受到国家和社会的关注,教育突发事件的发生和演化会给学校、学生、家庭乃至社会带来危害和损失。鉴于复杂网络研究能够分析出突发事件影响因素之间的内在联系,本文采用复杂网络理论对教育突发事件和教育突发事件演化过程进行模型构建和分析,以期辅助学校开展安全教育活动,为学校应对教育突发事件的应急决策提供参考。主要研究内容包括:(1)依据学校安全教育平台上的教育突发事件类型的划分,将意外伤害类、社会安全类、公共卫生类、网络安全类、心理健康类、自然灾害类这6类教育突发事件作为研究对象,分析教育突发事件的特点,并基于复杂网络构建教育突发事件网络模型以及构建不同类型的教育突发事件网络结构,最后从网络的整体性、点度中心性、中间中心度和亲近中心度对不同类型的教育突发事件网络进行分析。(2)基于教育突发事件随时间的改变而变化的特性,根据四阶段生命周期模型将教育突发事件的演化过程划分成萌发期、爆发期、缓和期和长尾期4个演化时期,运用复杂网络理论构建教育突发事件演化网络模型。以北京红黄蓝幼儿园虐童事件为个例,构建不同时期的演化网络,并从这四个时期对演化网络的属性进行分析。(3)将通过已构建的复杂网络分析得到的不同类型教育突发事件特点和影响因素的关联关系,与当前学校安全教育相结合,对6类教育突发事件的预防机制进行研究。同时,运用演化复杂网络分析得到的教育突发事件演化特点,并基于教育突发事件的演化过程对不同时期的教育突发事件应急决策进行分析,进而辅助和完善学校的应急决策。

关键词：教育突发事件复杂网络教育突发事件网络模型演化网络模型

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一种基于深度学习的医学图像活动轮廓分割方法

一种基于深度学习的医学图像活动轮廓分割方法

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作者：段玉萍刘玥昀许文 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明提出了一种基于深度学习的医学图像活动轮廓分割方法，其步骤如下：获取医学图像作为样本图像，将样本图像分成训练集和测试集，获取训练集中样本图像的像素级的标签；构建初始化网络并进行训练，得到粗分割模型；将所有样本图像... 详细信息

标准号: CN113436211B

本发明提出了一种基于深度学习的医学图像活动轮廓分割方法，其步骤如下：获取医学图像作为样本图像，将样本图像分成训练集和测试集，获取训练集中样本图像的像素级的标签；构建初始化网络并进行训练，得到粗分割模型；将所有样本图像输入到粗分割模型中得到像素级的粗分割预测图像，提取粗分割预测图像的边界点得到初始化表面的点云数据；构建表面演化网络模型并训练表面演化网络模型，得到表面演化模型；将测试集的初始化表面的点云数据输入到表面演化模型中得到边界点的预测位移，根据预测位移确定目标边界点：利用目标边界点进行三维表面重建，得到最终的分割图像。本发明提高了分割精度，相对于其他基于边界的表面演化方法节省了计算时间。

关键词：样本图像初始化演化网络模型分割点云数据分割模型目标边界演化模型医学图像预测图像边界点测试集像素级构建分割图像活动轮廓三维表面训练集预测标签重建网络学习

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一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法

一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法

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作者：陈志伟刘欣杨金玲张新虎 710072 陕西省西安市友谊西路127号

标准号: CN114491879A

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箱粒子PHD演化网络群目标跟踪算法

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控制与决策 2018年第1期33卷 74-80页

作者：宋骊平刘宇航程轩西安电子科技大学电子工程学院西安710071

群演化网络模型对群结构的构建和实时更新提供了良好的实现方式.针对粒子概率假设密度(SMCPHD)滤波算法存在运算量大的问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度(BP-PHD)滤波的演化网络群目标跟踪算法.将群演化网络模型得到的群结构信息反馈... 详细信息

群演化网络模型对群结构的构建和实时更新提供了良好的实现方式.针对粒子概率假设密度(SMCPHD)滤波算法存在运算量大的问题,提出一种基于箱粒子概率假设密度(BP-PHD)滤波的演化网络群目标跟踪算法.将群演化网络模型得到的群结构信息反馈回BP-PHD滤波过程中,从而实现群目标的跟踪和群数目的估计.对比实验表明,所提出算法可以在保证跟踪效果的同时减少计算量,并且在杂波密集的条件下具有更好的跟踪精度和鲁棒性.

关键词：演化网络模型群目标跟踪箱粒子滤波概率假设密度

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一种基于深度学习的医学图像活动轮廓分割方法

一种基于深度学习的医学图像活动轮廓分割方法

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作者：段玉萍刘玥昀许文 300072 天津市南开区卫津路92号

标准号: CN113436211A

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