先验信息

摘要： 利用先验信息对参数加以约束,建立非线性不等式约束平差模型,并提出一种新的岭估计算法解算该平差模型。2个病态算例实验证明了本文算法的有效性,且计算结果精度高于普通岭估计。

摘要： 典型相关分析(CCA)是一种经典的多视角特征提取方法,可以从2个视角中查找特征集之间的线性相关关系。但CCA在做分类任务时具有多个缺点,一是CCA本身为无监督学习方法,做分类时没有利用样本的类信息,二是CCA仅考虑需要分类的目标数据,而忽略了与目标数据来自同一域的Universum数据的信息。因此人们提出增强组合特征判别性的典型相关分析(CECCA)和引入了Universum学习的改进的典型相关分析(ICCA)来分别克服这2个缺点。但是CECCA和ICCA都没有利用彼此的优势。为解决以上问题,将Universum学习引入到CECCA中,并提出了一种改进的增强组合特征判别性的典型相关分析(ICECCA)。ICECCA在CECCA的基础上,通过结合Universum学习,实现了在利用训练数据与Universum数据获得更多先验信息的同时做到了对组合特征相关性与判别性的联合优化。在合成数据集和真实数据集上的实验结果验证了所提出的ICECCA的有效性。

摘要： 带参考信号的盲源分离算法在各个领域有着广泛的应用,但现有算法大都存在提取信号与源信号之间误差较大的问题,其中目标函数是影响误差的一个重要因素。因此针对目标函数,提出了一种改进带参考信号的盲源分离算法。该算法首先在标准对比函数中耦合含有先验信息的测量度函数,以此得到新的目标函数;然后引入松弛因子运用拉格朗日乘子法对目标函数进行优化,避免了不等式约束问题,有效地得到了最优的分离矩阵。仿真实验结果表明,相比现有算法,本文算法具有更小的误差;在滚动轴承故障诊断实验中也正确地提取了故障特征,验证了算法的有效性。

摘要： 为降低利用稳定同位素分析对消费者营养来源进行溯源所造成的一定程度误读,文章基于实测同位素数据集(浮游动物同位素数据集),通过原始数据的简单统计检验、营养来源先验信息的矫正,构建系列贝叶斯模型;通过同位素空间的构建与检验,及先验信息和后验分布差异等多种分析方法与步骤,来描述消费者营养来源溯源的方法和过程。以此为应用稳定性同位素技术开展消费者营养溯源研究提供指导。

摘要： 子空间追踪算法(Subspace Pursuit, SP)利用回溯修剪提高了重构准确率,且迭代过程中原子选取更少,复杂度更低,但其性能易受初始支撑集的影响。针对该问题,提出一种基于支撑集先验的多通道脑电信号重构算法。分析了同类别多通道脑电信号支撑集的时空相关性,将同类前一通道的支撑集作为当前通道重构支撑集的先验信息,提升支撑集选取的准确度,进而加快信号重构速度,提高重构的精度。仿真结果表明,在同等采样率下,相较于子空间追踪算法和自适应正则化子空间追踪算法,该算法对多通道脑电信号的重构时间更短,精度更高。

摘要： 现有的视频显著性检测算法通常采用双流结构提取视频的时空线索,其中运动信息作为双流结构的一个分支,在显著物体发生剧烈或慢速移动时存在运动估计准确率低的问题,并且不合理的训练数据或方案使得权重偏向单个分支结构。提出一种基于多流网络一致性的视频显著性检测算法MSNC。设计并使用一种新的三重网络结构提取预选目标区域的颜色信息、时序信息和先验特征,通过先验特征补偿运动流的缺陷,并提高运动线索的利用率。采用多流一致性融合模型优化三流分支,得到不同特征的最佳融合方案。同时通过循环训练策略平衡三重网络的权重,以避免网络过度拟合单流分支,从而有效地提高运动估计和定位的准确率。在Davis数据集上的实验结果表明,相比PCSA、SSAV、MGA等算法,该算法的鲁棒性更优,其maxF和S-Measure值分别达到0.893和0.912,MAE仅为0.021。

摘要： 定量分析短期径流预报序列的不确定性特征,对于提高水库短期运行计划的可靠性具有重要意义。针对常用多元椭圆Copula或阿基米德Copula难以有效刻画短期径流预报不确定性特征的问题,本文引入了Vine Copula对不同径流量级及不同预见期下预报不确定性进行定量评估,进而分析了先验信息对于后续时段预报不确定性的影响。以雅砻江流域锦西水库为例进行验证,结果表明:相较于传统多元Copula函数,Vine Copula构建的相对预报误差联合分布均能通过假设检验且拟合效果最好,模拟结果的统计量与实测数据相差较小;通过利用调度期内已经发生的相对预报误差信息,可以有效减小后续时段相对预报误差期望值及90%置信水平分位距,降低预报的不确定性。

摘要： 针对靶场测控装备运行特点,对靶场测控装备端自动化运行技术和中心端调度控制技术进行了建模,利用先验信息解决了目标自动捕获跟踪等关键问题,提出了一种基于先验信息的靶场测控装备自动化运行体系设计模型,通过对任务计划下达、标校测试、参数配置、状态评估、捕获跟踪、事后数据分析处理等进行模块化设计,降低了自动化运行体系实现难度,有效提升了靶场测控装备信息化水平,对后续靶场测控装备的研制和改造具有可借鉴意义。

摘要： 稀疏恢复(SR)空时自适应处理(STAP)方法能够在有限的观测样本条件下精确地估计杂波协方差矩阵,但出现的网格失配问题会降低稀疏恢复性能。为解决网格失配问题,提出基于先验信息的SR-STAP字典重构方法。该方法首先利用雷达系统和机载平台的工作参数计算杂波脊线的分布范围,然后根据杂波的归一化多普勒频率和空域频率的比值来调整空域频率的分布间隔,最后以滑窗的方式非均匀地划分空时平面以重构过完备空时字典。仿真结果表明,与传统字典的SR-STAP方法相比,该字典重构方法能够更好地匹配杂波分量的分布,可有效解决网格失配问题。

摘要： 研究足球运动员动作预测过程中对当前信息和先验信息的认知加工机制。选取28名足球运动员(专家组)和29名普通大学生(对照组)作为研究对象,以守门员的视角,完成足球射门的动作预测任务。根据指导语描述的动作视频中射门方向信息(先验信息),设置三种实验条件:无先验信息、无偏向信息和有偏向信息。结果发现:(1)相比于其他条件,有偏向的先验信息显著提高了动作预测表现;(2)相比于无先验信息,无偏向的先验信息和有偏向的先验信息显著提升了专家组的动作预测速度,降低了N2波幅。研究证实了先验信息对足球运动员动作预测表现的促进作用,并进一步发现了足球运动员通过利用先验信息降低对当前信息的认知控制过程,提高了对当前信息的利用效率。

摘要： 近年来,车辆GNSS定位受到越来越多的关注,然而在城市环境下,高楼的遮挡和复杂的电磁环境都影响着系统位置服务的可靠性.为了保障车辆定位的可靠性,定位系统需要实时监测定位结果并排除潜在的异常数据.随着导航卫星系统的发展,定位系统的可见卫星不断增多,故障子集扩大,故障遍历搜索的计算量也随之增加,这将对有限的车载端带来更沉重的运行负担.现有的故障顺序遍历检测方法耗时长,不满足故障检测的低时延需求.本文提出了一种基于邻车先验信息的分组遍历故障检测方法,通过对邻近车辆之间的时间、空间相关性分析,以卫星高度角、方向角为指标建立故障子集,实现对故障子集的压缩.当故障发生时,利用周边节点的故障卫星数据作为先验信息,对本地车辆故障分组遍历顺序进行优化,实现更高效率的故障检测与隔离,提高系统的故障遍历搜索效率.初步实验结果表明,在车辆编队行驶的情况下,该方案可在更短时间内检测隔离故障,从而提升车辆定位系统的可靠性.

摘要： 本文针对CDMA移动通信网络的无源定位接收机的上行弱信号捕获难的问题，提出了可从下行信号中获取残留载波、伪码相位等先验信息，并将这些信息应用与该信号的捕获上，以实现弱信号快速捕获。该方法已在CDMA灾后搜救侦测站的设计中得到了应用，对于多普勒频移影响小的定位环境(如灾后环境)，往往能实现一次捕获成功。另外，适当的增加捕获支路，也可以大大的减少捕获时间，提高捕获效率。

摘要： 本文中针对流动的连续性和规律性以及多传感器系统的模式下的先验信息,提出了一种新颖的应用于ECT系统的信息融合方法,基于Bayesian重建算法的集合卡尔曼滤波融合算法(EnKF).Bayesian重建算法在重建图像的过程中充分考虑噪声和图像的概率分布而进行迭代,同时集合卡尔曼滤波算法则利用先验信息实现对流动的预测,继而改善成像质量.从仿真和试验的结果不难看出,在ECT系统中,集合卡尔曼滤波融合方法是可行的.

摘要： 由于高光谱图像的空间分辨率有限,其像元很少由单一均匀的地表覆盖类型所组成,而是同时包含几种不同的地物类型,使得混合像元成为高光谱图像所固有的特征.如何对高光谱图像中广泛存在混合像元的进行处理已经成为定量遥感分析中最为关键的问题之一.光谱解混技术虽然获得了混合像元中各类地物类别和类别组成比例(即分量图),却无法预测出在混合像元内部各地物类别具体的空间分布位置.亚像元定位技术正是为了解决上述问题而发展起来的.该技术根据一定的比例将原始混合像元划分为面积更小的亚像元,根据光谱解混技术所得到的低分辨率分量图确定每类地物亚像元的数目,利用地类空间分布特征或者其他先验信息,确定不同地物类型亚像元所处的空间位置,从而得到亚像元尺度上的地物分类图.

摘要： 在实际的工程项目中,对软件进行可靠性验证测试之前,通常需要对软件进行严格的可靠性增长测试,为了合理的利用可靠性增长测试各阶段的测试数据,降低软件可靠性测试用例量,给出了基于先验贝叶斯的可靠性验证测试模型.针对先验贝叶斯模型中最关键的一步——先验分布确定问题,首先介绍了基于先验矩和最大熵方法的先验分布的详细计算及推导过程,然后提出了一种线性混合先验分布的确定方法,并且给出了在单一信息源和多信息源下,先验分布的权重确定方法,实验表明,经线性混合后的先验分布比单一的先验分布更接近真实的先验分布.

摘要： 针对机载同频异步干扰的特点,提出了一种基于先验信息的信号处理方法,通过信号匹配检测和参数估计出干扰分量,再利用逐次消去(Clean)的思想,去除这些干扰分量,从而达到抑制机载雷达同频异步干扰的目的.计算机仿真结果表明:该方法简单易行,可以有效消除编队工作时的同频异步干扰,且不损失干扰所在处的有用信号能量.

摘要： 将微测井与大炮初至波作为先验信息，基于Monte Carlo 寻优思想，利用模拟退火技术实现了对近地表速度结构的建立。相比常规最小平方意义下的初至波反演方法，这种方法得到的等效速度模型具有更为清晰的底界，更加有利于基准面校正的实施，能够获得更好的静校正处理结果。理论数据的计算证实了上述观点。

摘要： 本文以经典精密单点定位技术为研究对象，提出了基于北斗地基增强系统的实时精密单点定位技术是GPS系统中崭新PPP-RTK技术在北斗导航系统领域的新尝试，得到了以下结论：(1)非组合增强的实时精密单点定位技术相比经典的消电离层PPP其观测量增多、待估参数减少、模型强度变强;(2)卫星端的轨道误差和两类钟差目前已有相关产品，且都有实时推送，精度满足实时精密;(3)单点定位技术的要求，可以为本技术所拥;传播路径上的对流层延迟和电离层延迟问题，随着增强站获取此两类改正信息算法的成熟，利用优选的内插算法可以实时获得;(5)本技术的难点为模糊度的固定，利用前述信息能够运用Mw方法逐级固定宽巷、窄巷最终模糊度。

摘要： 本文以经典精密单点定位技术为研究对象，提出了基于北斗地基增强系统的实时精密单点定位技术是GPS系统中崭新PPP-RTK技术在北斗导航系统领域的新尝试，得到了以下结论：(1)非组合增强的实时精密单点定位技术相比经典的消电离层PPP其观测量增多、待估参数减少、模型强度变强;(2)卫星端的轨道误差和两类钟差目前已有相关产品，且都有实时推送，精度满足实时精密;(3)单点定位技术的要求，可以为本技术所拥;传播路径上的对流层延迟和电离层延迟问题，随着增强站获取此两类改正信息算法的成熟，利用优选的内插算法可以实时获得;(5)本技术的难点为模糊度的固定，利用前述信息能够运用Mw方法逐级固定宽巷、窄巷最终模糊度。

摘要： 本文以经典精密单点定位技术为研究对象，提出了基于北斗地基增强系统的实时精密单点定位技术是GPS系统中崭新PPP-RTK技术在北斗导航系统领域的新尝试，得到了以下结论：(1)非组合增强的实时精密单点定位技术相比经典的消电离层PPP其观测量增多、待估参数减少、模型强度变强;(2)卫星端的轨道误差和两类钟差目前已有相关产品，且都有实时推送，精度满足实时精密;(3)单点定位技术的要求，可以为本技术所拥;传播路径上的对流层延迟和电离层延迟问题，随着增强站获取此两类改正信息算法的成熟，利用优选的内插算法可以实时获得;(5)本技术的难点为模糊度的固定，利用前述信息能够运用Mw方法逐级固定宽巷、窄巷最终模糊度。

摘要： 本发明属于视觉SLAM领域，提出了一种基于先验语义地图结构信息和语义信息的视觉定位算法。本发明通过一种融合先验语义地图语义信息和结构信息的混合约束，将先验语义地图因子引入到视觉定位中。随后，利用视觉路标与先验语义地图之间的数据关联，使用期望最大化算法同时优化数据关联和相机位姿，提高视觉定位的精度和鲁棒性。该算法能够有效限制视觉里程计的漂移误差并提高视觉定位精度，以服务于导航等应用场景。在满足实时性的要求下，取得了较高的定位精度。

摘要： 本发明属于进化计算和复杂网络社区挖掘技术领域，具体公开了一种基于先验信息和网络固有信息的复杂网络社区检测方法，主要用于复杂网络的社区划分问题。其过程为：构建网络邻接矩阵；使用邻接矩阵信息初始化种群；根据邻接矩阵固有的信息进行预处理操作，减少无效搜索；优化模块度函数Q；采用基因交叉操作和变异操作；使用基于变异和网络固有信息的局部搜索方法LSMM；使用评价函数NMI测试社区划分结果。本发明充分利用先验知识和网络邻接矩阵所包含固有信息对社区网络进行检测。本发明采用基于变异和网络固有信息的局部搜索算法，更有效的得到最优解。本发明方法比一般遗传算法能更好的发现真实世界网络和人工合成网络的社区结构。

摘要： 本发明涉及一种已知背景先验信息的视频分割方法，先将视频当前帧与背景先验信息匹配，预测得到当前帧的完整背景，再对当前帧的目标前景进行分割。本发明在镜头出现大幅度移动时能够准确的进行分割，保证视频分割的效果。

摘要： 本发明提供了一种基于电离层先验信息和顾及电离层时空变化信息双约束的非差非组合PPP定位方法。基于电离层空间变化结构，即电离层延迟空间相关性和变异性信息的统计，通过克里金空间内插方法获取高精度高分辨率的电离层格网，提供精确的电离层延迟先验改正信息，同时加入恰当的时间域约束信息，进行非差非组合PPP(IC‑PPP)定位解算，有效解决了非差非组合PPP中电离层延迟改正精度和提高初始定位精域与收敛速度的问题。

摘要： 本发明属于无线定位技术领域，涉及一种无须先验信息的多基站冗余信息法定位技术。本发明是一种新的TDOA定位算法，在传统Fang算法的基础上，增加一组测试基站，通过获取目标冗余信息，把二次双曲面方程组降阶为伪多元一次方程组，求解该方程组，可以唯一确定目标的位置。本发明需要在传统定位测试中增加一个测试基站，获取目标的冗余信息，从而依据冗余信息把二次双曲面方程组降阶为伪多元一次方程组，求解该方程组唯一确定目标的位置。该方法直接排除了解的多值性，从而具有无须任何先验信息，求解速度快，方程组的解具有唯一性，定位精度高等特点。

摘要： 本发明属于进化计算和复杂网络社区挖掘技术领域，具体公开了一种基于先验信息和网络固有信息的复杂网络社区检测方法，主要用于复杂网络的社区划分问题。其过程为：构建网络邻接矩阵；使用邻接矩阵信息初始化种群；根据邻接矩阵固有的信息进行预处理操作，减少无效搜索；优化模块度函数Q；采用基因交叉操作和变异操作；使用基于变异和网络固有信息的局部搜索方法LSMM；使用评价函数NMI测试社区划分结果。本发明充分利用先验知识和网络邻接矩阵所包含固有信息对社区网络进行检测。本发明采用基于变异和网络固有信息的局部搜索算法，更有效的得到最优解。本发明方法比一般遗传算法能更好的发现真实世界网络和人工合成网络的社区结构。

摘要： 本发明提供一种基于先验信息的肺气管分割模型训练、分割方法和装置，其中训练方法包括：基于肺区掩膜将各个样本影像块的气管分割结果划分为肺内分割结果和/或肺外分割结果；基于任一样本影像块的肺外分割结果与标注结果间的相似度，计算该样本影像块的肺外损失，和/或，基于该样本影像块的肺内分割结果中气管像素的前景概率、非气管像素的前景概率、气管像素的背景概率，以及非气管像素的前景概率和气管像素的背景概率的权重，计算该样本影像块的肺内损失；非气管像素的前景概率的权重小于等于气管像素的背景概率的权重；基于各个样本影像块的肺外损失和/或肺内损失对肺气管分割模型的参数进行调整。本发明提升了肺气管分割模型的分割精度。

摘要： 本发明涉及弱监督学习技术领域，且公开了一种基于无约束先验信息模式的弱监督模糊聚类算法，包括以下步骤：S1：定义概念，定义标准模式、无约束先验隶属度、强标准模式、弱标准模式的概念；S2：获取无约束专家标注先验隶属度矩阵；S3：设计基于无约束先验信息模式的目标函数；S4：对目标函数运用拉格朗日乘数法求解；S5：设计聚类算法。本发明适用无约束先验信息，利用先验信息与后验信息的交叉熵测度作为正则项指导监督学习，可以有效解决传统弱监督聚类算法无法使用无约束先验信息的问题，提高无约束先验信息利用效率，利用交叉熵测度，有效利用专家标注信息标注，指导聚类过程，提高聚类结果准确性。

摘要： 本发明的目的在于提供一种基于先验信息的交通信号灯快速精确的识别方法，属于智能交通信息检测技术领域。该方法针对现有HSV颜色空间识别法存在的难以选取核实分量范围使得识别结果精确的问题，增加对交通信号灯主体区域检测步骤，然后对主体区域的灰度值进行求和从而判断交通信号灯的类型，完成识别。该方法能够在图像中发生严重颜色失真的情况下仍能保持高识别准确率，提高了在不同环境、天气下的适应能力；同时，由于本发明未采用机器学习或深度学习的方法，也大大降低了对设备的要求，避免了长时间的模型选择与训练，同时又兼顾识别快速、准确的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于先验信息的规则晶片定位方法，具体步骤如下：第一步骤、晶片初始位置的定位，定位出晶圆上所有晶片的初始位置；第二步骤、选择固定的拍照方式，拍摄多张图像，多张图像的晶片区域有重叠；第三步骤、按照第一步骤中定位的晶片初始位置，选择每块晶片的起点拍摄位置，然后按照第二步骤中的固定拍照方式进行拍照；第四步骤、选取一组图像作为模板，根据每幅图像上晶片的信息来提取一定的先验信息，后面其他的晶片采用模板的先验信息去定位。该基于先验信息的规则晶片定位方法，具有在图像精度满足需求的小视野图像中准确定位出晶片位置的优点。