摘要：特征选择算法主要分为filter和wrapper两大类,并已提出基于不同理论的算法模型,但依然存在算法处理能力不强、子集分类精度不高等问题。基于模糊粗糙集的信息熵模型提出最大互信息最大相关熵标准,并根据该标准设计了一种新的特征选择方法,能同时处理离散数据、连续数据和模糊数据等混合信息。经UCI数据集试验,表明该算法与其他算法相比,具有较高的精度,且稳定性较高,是有效的。

摘要：参数辨识可以提高光伏电池模型参数设置的精确度,得到与实际对象相一致的模型。针对加权最小二乘参数辨识(WLS-PI)方法受测量数据显著误差影响显著的问题,提出了一种基于相关熵的鲁棒参数辨识(C-PI)方法。首先,分析了太阳能电池理论模型;其次,构造了一种相关熵估计器,通过该估计器的影响函数分析测量误差对辨识结果的影响,进一步将C-PI方法应用于光伏电池模型的参数辨识上。最后,将C-PI和WLS-PI两种方法用于仿真实例中,结果显示C-PI方法鲁棒性更好;进一步采用光伏电池的测试数据验证了C-PI方法的可行性与有效性。

摘要：为解决旋转不变子空间(estimation of signal parameters by rotational invariance techniques,ESPRIT)算法在冲击噪声环境下来波方向(direction of arrival,DOA)估计不稳健的问题,提出基于相关熵(correntropy)的稳健型ESPRIT算法,进行DOA估计。利用相关熵在冲击噪声环境下具有鲁棒性的优点,与ESPRIT算法相结合,在冲击噪声环境下进行DOA估计。仿真结果表明,与基于分数低阶统计(fractional lower order statistics,FLOS)算法相比,该算法优势在高冲击噪声环境中尤其明显。

摘要：针对城市污水处理过程的非线性、不确定性以及非高斯等特点,提出一种数据驱动的溶解氧(Dissolved oxygen,DO)浓度在线自组织控制方法.首先,设计一种基于相关熵的自组织模糊神经网络控制器(Correntropy-based self-organizing fuzzy neural network,CSOFNN),采用相关熵与规则贡献度指标实现控制器结构与参数的自动构建或修剪.其次,设计基于相关熵诱导准则的补偿控制器及参数自适应律,充分利用相关熵抑制非高斯噪声的能力,能够有效地降低系统中的不确定性.然后,分析所提出的控制方法的稳定性,从而保证其在实际应用中的可靠性.最后,基于基准仿真1号模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1)的实验验证了所提方法的有效性.

摘要：掌纹识别已被证实为最方便和有效的身份识别方法之一。根据掌纹的性质提出了一种掌纹方向特征提取的新方法,该方法首先利用选取掌纹中最拟合椭圆的方法寻找感兴趣区域,然后利用适应人感官系统的多通道采样式Gabor滤波器进行滤波,并提出用根据掌纹纹理和方向特性动态选取Gabor滤波器参数的方法来设计滤波器。在滤波过程中,从不同分辨率入手,利用不同方向和宽度的滤波器分别对掌纹的主线、褶皱、嵴线进行提取,在极坐标系下用改进的环行方向投影算法计算块能量,并且进行编码。经过模糊C均值聚类方法验证,结果表明,该方法对于掌纹具有很强的识别能力。