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基于STF和加权改进的群目标跟踪算法被引量：3: 2014年; 为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波(STF,Strong Tracking Filter)中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.; 李振兴刘进忙白东颖郭相科; 关键词：峰值误差

基于中心凸包算法与增量学习的SVM算法研究被引量：1: 2015年; 基于计算几何理论,在分析支持向量与凸包向量关系的基础上,提出了一种基于中心凸包算法与增量学习的SVM学习算法。在确保分类器达到可靠精度的前提下,为解决学习中时耗过长的问题,在对当前训练集计算凸包的基础上采用欧式中心距离淘汰法对训练样本进一步精简,并且每次进行增量学习的样本都包含前次训练样本集中违背KKT条件的样本,在UCI数据库上进行算法对比实验,结果表明算法的可行性和有效性。; 白东颖白东颖王刚; 关键词：凸包增量支持向量机

联合模糊聚类和拟蒙特卡罗重采样的群目标跟踪算法被引量：2: 2014年; 联合概率数据关联粒子滤波(joint probabilistic data association-particle filter,JPDA-PF)算法常被用来解决群目标跟踪中的数据关联和非线性滤波问题.针对算法的数据关联时间较长以及样本枯竭问题,本文阐述了一种利用模糊聚类和拟蒙特卡罗重采样的群目标跟踪算法.首先,在群演化网络模型的基础上,采用最大熵模糊聚类法来完成群内个体目标和量测之间的数据关联,利用模糊隶属度来构建互联概率矩阵.其次,在目标状态样本的重采样的过程中,利用随机化拟蒙特卡罗序列映射到拟复制样本的子空间上,提高样本的多样性,抑制样本枯竭的出现.仿真实验结果表明,与JPDA-PF算法相比,本文算法能有效估计群内目标状态和群结构,并具有更优的估计性能.; 李振兴刘进忙李超白东颖郭相科; 关键词：滤波模糊聚类重采样数据关联

一种高效的SVM主动半监督学习算法: 本发明公开了一种高效的SVM主动半监督学习算法，包括：(一)训练初始的SVM分类器<Image file="DDA0000582667840000011.GIF" he="28" imgContent="undefine...; 徐海龙别晓峰龙光正冯卉吴天爱白东颖郭蓬松史向峰田野高歆; 文献传递

利用复合型冲突表示的快速加权证据融合方法: 2015年; 针对经典D-S证据理论在处理大规模冲突证据组合时的悖论问题及计算量指数增长问题,提出了一种利用经典冲突系数与证据距离共同度量冲突大小的快速加权融合方法。该方法通过分析单一冲突表示方法的不足,提出了复合冲突系数,同时,给出了证据中心及当前中心距离的定义,并用当前中心距离与冲突系数一起确定证据权重。算例实验结果表明本算法有效地解决了经典证据理论中的悖论问题并显著地提高了融合速度。; 白东颖王刚李松姚小强; 关键词：证据理论

基于复合冲突的临近空间平台效能评估算法: 2014年; 针对目前临近空间平台效能评估研究中出现的评估指标体系不够完善、评估方法不够成熟的问题,在对临近空间平台效能评估指标体系进行改进完善的基础上,提出了一种基于复合冲突的D-S证据理论的效能评估算法,该算法有助于辅助指挥员进行快速作战决策,仿真验证表明该算法简单易行,融合速度快,能够有效克服单一冲突表示方法的"死角问题",并且解决了经典D-S理论对高冲突证据组合时出现的悖论问题。; 韩钧白东颖牛天林戴喆; 关键词：证据理论

基于箱式粒子滤波的群目标跟踪算法被引量：29: 2015年; 在现有群目标跟踪方法中,粒子滤波(Particle filter,PF)算法常被用来解决点量测的非线性滤波问题.而当量测数据受到测量偏差或未知分布边界误差的影响时,传感器获得的点量测需要转换成区间量测,此时原有PF算法不能直接适用.因此,本文提出基于广义似然(Generalized likelihood,GL)函数加权的PF算法.该算法在原有PF算法的基础上,利用广义似然函数的积分解来计算区间量测下的粒子权重.为了降低算法的运算量问题,又提出基于箱式粒子滤波(Box particle filter,Box-PF)的群跟踪算法.首先,在目标状态空间内抽样矩形区域的箱式粒子.然后采用区间分析和约束传播方法,利用区间量测压缩后的粒子与预测粒子的容积比来计算粒子权重.最后,在群目标状态估计结果和群演化网络模型的基础上估计群结构.仿真实验结果表明,与GL-PF算法相比,Box-PF算法具有更高的运算效率,并能降低估计结果中的峰值误差.; 李振兴刘进忙李松白东颖倪鹏; 关键词：区间分析峰值误差

多源不确定信息融合中的冲突证据快速合成方法被引量：7: 2012年; D-S证据组合规则在处理高冲突信息时,会得出与直觉相反的结论以及证据组合时计算量呈指数增长等问题。针对组合规则的不足,许多改进方法已提出,但各个方法都仍存在其局限性,如Murphy方法在很大程度上解决了冲突证据问题,并未解决计算量指数爆炸问题。基于对Murphy方法深入研究,归纳出相同证据的组合规律,给出了Murphy方法快速表达式,从而提出了一种快速的Murphy组合规则(fast Murphy combinationrule,FMCR)。实验表明,新的组合规则在处理高冲突和多源不确定信息融合问题方面都是有效的,在保持Mur-phy组合规则计算正确性同时,显著地提高了计算速度。; 权文王晓丹史朝辉白东颖; 关键词：D-S理论

面向概念漂移问题的渐进多核学习方法被引量：1: 2019年; 针对概念漂移问题,构建数据特性随时间发生渐进变化特点的分类学习模型,提出一种基于渐进支持向量机(G-SVM)的渐进多核学习方法(G-MKL)。该方法采用支持向量机(SVM)为基本分类器,进行多区间上的子分类器耦合训练,并通过约束子分类器增量方式使模型适应数据渐进变化特性,最终将多个核函数以线性组合方式融入SVM求解框架。该方法综合发挥了各个核函数的优势,大大提高了模型适应性和有效性。在具有渐变特性的模拟数据集和真实数据集上将所提算法与多种经典算法进行了对比,验证了所提算法在处理非静态数据问题的有效性。; 白东颖白东颖王庆超余志勇; 关键词：概念漂移支持向量机多核学习 KKT条件

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白东颖