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1. 基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法

张圆圆, 黄宜军, 王跃飞

计算机应用 2018, 38 (12): 3409-3413. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040892

摘要（344）

PDF （880KB）（369）

针对目前室内场景视频中关键物体的检测、跟踪及信息编辑等方面主要是采用人工处理方式，存在效率低、精度不高等问题，提出了一种基于纹理信息的室内场景语义标注学习方法。首先，采用光流方法获取视频帧间的运动信息，利用关键帧标注和帧间运动信息进行非关键帧的标注初始化；然后，利用非关键帧的图像纹理信息约束及其初始化标注构建能量方程；最后，利用图割方法优化得到该能量方程的解，即为非关键帧语义标注。标注的准确率和视觉效果的实验结果表明，与运动估计法和基于模型的学习法相比较，所提基于纹理信息的室内场景语义标注学习法具有较好的效果。该方法可以为服务机器人、智能家居、应急响应等低时延决策系统提供参考。

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2. 基于Morlet小波的飞控系统故障诊断方法研究

黄宜军，章卫国，刘小雄

计算机应用 2005, 25 (09): 2007-2009. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.02007

摘要（1039）

PDF （151KB）（926）

对Morlet小波及其变换特性进行了分析,选择Morlet小波的实部为神经元的作用函数构造了一个小波神经网络,用此网络对某型飞机飞控系统中的作动器三种故障进行诊断,仿真结果表明该小波神经网络的泛化性及诊断能力均强于传统的BP神经网络。

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3. 小波神经网络在飞控系统辨识中的应用研究

黄宜军，章卫国，刘小雄

计算机应用 2005, 25 (05): 1031-1033. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.1031

摘要（868）

PDF （145KB）（785）

选择以sigmoid函数为基础的小波基波函数构造了一个小波神经网络,利用小波网络对复杂的飞控系统对象进行在线辨识研究,仿真结果表明小波神经网络基本满足某型飞机飞控系统在线辨识的要求。