易世华 作品数:10 被引量:51 H指数:5 供职机构: 第二炮兵工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 军事 天文地球 理学 更多>>
利用独立成分分析的高光谱图像波段选择方法 被引量:11 2012年 提出一种适合目标探测的基于独立成分分析(ICA)的高光谱图像波段选择方法。首先进行"虚拟维"(VD)估计以确定重要独立成分个数,同时对FastICA生成的独立成分排序,选择排序靠前的几个独立成分作为重要独立成分;再根据波段对重要独立成分的平均贡献量对波段排序;最后使用光谱相似性度量去除排序后的冗余波段,保证了最终波段子集含有较多的目标信息。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标探测实验,结果表明,文中方法优于另外两种基于二阶统计特性的波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的12%和3%,目标探测算子自适应余弦估计(ACE)和自适应匹配滤波(AMF)其上的探测率较全波段分别提高了30%和15%。 何元磊 刘代志 王静荔 易世华关键词:波段选择 高光谱图像 基于独立成分分析的高光谱图像异常检测 被引量:5 2011年 针对高光谱图像中背景及目标先验知识未知条件下的异常目标检测问题,提出了一种基于独立成分分析(ICA)的异常探测算法。首先估计原始数据的虚拟维(VD)以确定要分离的独立成分个数,在此基础上进行快速独立成分分析(FastICA),然后基于平均局部奇异度选择含异常信息较多的独立成分,最后使用丰度量化算法得到异常目标的丰度图像。为了验证算法的有效性,对由AVIRIS获取的真实高光谱图像进行了异常检测实验,并与经典RX算法和LPD算法的检测结果进行了比较。结果表明,基于ICA的检测算法具有良好的检测性能和较低的虚警,且运算复杂度较低。 何元磊 刘代志 易世华 黄世奇关键词:高光谱图像 SARS预测模型及分析 被引量:6 2004年 充分考虑对SARS流行有较大影响的多个因素,建立了改进的微分方程模型.特别在模型中加入了反映政府控制措施的多个参数,并在SARS流行的控制前后等不同阶段发挥控制作用,使得模型的计算结果和实际数据吻合较好,有效地预测了SARS的流行趋势,并给出了控制措施及建议. 杨萍 易世华 叶红兵 周卫军关键词:SARS 微分方程 人工免疫系统及其在军事地球物理中的应用探讨 本文首先对人工免疫系统作了简要介绍,涉及生物免疫系统的特性、人工免疫系统模型和免疫算法三个方面,然后对人工免疫系统在军事地球物理中的应用前景进行了探讨。 易世华 刘代志关键词:人工免疫系统 北京地磁台地磁场变化特征初探 本文对1979-2004年北京地磁台地磁场的长期变化、短期变化及磁暴活动进行了统计分析,这对于深入研究北京地区地磁变化与活动规律、提高磁暴监测和预报水平都有一定意义。 易世华 齐玮 李志刚 刘代志关键词:地磁场变化 文献传递 面向目标探测的高光谱图像层次聚类波段选择 被引量:12 2011年 针对高光谱图像波段间的相关性高、信息冗余大从而影响目标探测的问题,提出层次聚类波段选择(HC-BBS)。首先以ROC曲线线下面积(AUC)为指标确定最佳聚类个数,然后对原始波段凝聚聚类,再在聚类后的每类波段中选择最能代表该类的波段组成最终的波段子集,保证了目标探测算子获得最佳的探测效果。对AVIR IS获取的2幅真实高光谱图像进行了实验,结果表明,HC-BBS优于另外2种波段选择方法,其选出的波段分别占据全部波段的9%和3%,目标探测算子ACE和AMF的探测率较全波段分别提高了30%和15%。 何元磊 刘代志 易世华 黄世奇关键词:高光谱图像 波段选择 层次聚类 人工免疫系统及其在军事地球物理中的应用探讨 本文首先对人工免疫系统作了简要介绍,涉及生物免疫系统的特性、人工免疫系统模型和免疫算法三个方面,然后对人工免疫系统在军事地球物理中的应用前景进行了探讨。 易世华 刘代志关键词:人工免疫系统 文献传递 基于地磁水平分量序列的磁暴自动识别 被引量:6 2007年 应用小波包分析技术提取了地磁水平分量序列的能量特征,用Fisher方法进行识别,研究了磁暴与非磁暴的识别率在不同时间长度t下的变化规律。当t=1h时,对磁暴与非磁暴的平均识别率达到83.8%;在确定为磁暴的前提下,进一步将磁暴按强度分为强磁暴(磁情指数K≥8)和非强磁暴(K≤7),平均识别率为72.9%。在对地磁水平分量进行连续实时监测的情况下,用这种方法可实现对磁暴的自动识别。 易世华 李夕海 李志刚关键词:磁暴 小波包分析 特征提取 人工免疫系统及其在军事地球物理中的应用探讨 本文对人工免疫系统的生物免疫系统的特性、人工免疫系统模型和免疫算法三个方面进行了介绍,对人工免疫系统在军事地球物理中的应用前景进行了探讨. 易世华 刘代志关键词:军事信息 信息处理 人工智能 文献传递 一种新的高光谱图像波段选择方法 被引量:12 2010年 提出了一种新的高光谱图像波段选择方法——波段最大筛选法(Maximum Band Screening,MBS),它将每个波段的像元光谱分量看成一条波段向量,利用光谱相似性度量比较波段与已选波段的不相似性,从而从原始波段中选择信息量既大、又有区别性的波段。为了验证MBS的有效性,将其用于高光谱图像异常探测,设计了异常探测算法。该算法首先从高光谱图像中提取异常目标光谱,噪声白化后,进行MBS波段选择,最后将选出的波段用于自适应余弦估计(Adaptive Coherence Estimator,ACE)目标探测。采用AVIRIS高光谱图像将MBS与另外两种波段选择算法进行比较分析,实验结果表明,在MBS选出的仅占全部波段8%的波段上,ACE算子具有较高的探测性能。 何元磊 刘代志 易世华关键词:波段选择