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1. 尺度不变特征转换算法在图像特征提取中的应用

林陶, 黄国荣, 郝顺义, 沈飞

计算机应用 2016, 36 (6): 1688-1691. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.06.1688

摘要（526）

PDF （732KB）（353）

针对尺度不变特征转换(SIFT)算法复杂度高、计算时间长,难以满足立体匹配的实时性要求以及当图像中存在多个相似区域时误匹配率较高的问题,提出了一种改进的立体匹配算法。该算法从两个方面对SIFT算法进行了改进:首先,由于圆形具有天然的旋转不变性,该算法以特征点为中心,采用近似大小的两个同心圆区域代替原算法的矩形区域,在内圆和外圆环区域内分别统计12个方向的梯度累加值,把局部特征描述符的维数从128维降低到24维,降低了算法复杂度;其次加入了12维的全局向量,使生成的特征描述符包含了基于局部信息的SIFT向量和基于全局信息的全局向量,提高了算法对图像中相似区域的分辨能力。仿真结果表明,改进后的算法实时性比原算法提高了59.5%,当图像存在多个相似区域时,误匹配率下降了9个百分点。所提算法在图像处理的实时性要求较高的场合下适用性较好。

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2. 基于自适应策略的权值修正累积历元RAIM算法

黄国荣常诚郝顺义常雅男许刚

计算机应用 2013, 33 (08): 2366-2369.

摘要（612）

PDF （594KB）（500）

传统的接收机自主完好性监测(RAIM)算法对微小慢变故障的检测延迟较长，漏检率较高，不利于故障检测。针对这一问题，在奇偶矢量RAIM算法基础上，提出了一种基于自适应策略的权值修正累积历元的RAIM新方法。该算法根据单历元故障程度确定权值因子，进而调整选定“窗口”内各历元所占比例，以构造更有效的检测统计量，其中“窗口”的大小依据多次仿真实验确定。仿真结果表明，该算法相对于累积历元和传统RAIM方法检测延迟时间分别缩短了16.67%和56.52%，能更好地检测微小慢变故障。

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3. 基于平淡粒子滤波的自组织模糊神经网络算法

程洪炳倪世宏黄国荣刘华伟姜正勇

计算机应用 2011, 31 (10): 2770-2773. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02770

摘要（1168）

PDF （477KB）（540）

提出一种基于平淡粒子滤波(UPF)的自组织模糊神经网络(SOFNN)训练算法——UPF-SOFNN。分析了基于误差下降率的模糊规则增删策略和神经元增加和删除准则,建立了以隶属函数宽度参数为状态,以理想输出为量测的动力学模型,并利用UPF对神经元参数进行学习。分别以非线性系统函数逼近和系统辨识为例,对UPF-SOFNN算法进行了仿真验证,表明UPF-SOFNN算法具有更紧凑的结构和较强的泛化性能。

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4. 基于GPS/SINS紧耦合系统的新息外推法

黄国荣彭兴钊郭创程洪炳

计算机应用 2011, 31 (08): 2289-2292. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02289

摘要（1168）

PDF （530KB）（891）

在GPS/SINS紧耦合系统中，完好性是一个极其重要的指标。为缩短卫星故障检测时间，在新息检测法的基础上提出一种新息外推法，该算法通过对外推过程中产生的新息进行处理，形成检验统计量来检测卫星故障。结合GPS/SINS紧耦合系统，仿真结果表明，新息外推法比新息检测法能更快地检测慢变故障，且能在一定程度上削弱野值对故障检测的影响。

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