摘要：针对深度相机采集深度图像的噪声对位姿估计精度的影响,以及误差随时间累积的严重问题,设计了一种改进的基于RGB-D相机的视觉SLAM系统.首先,建立重投影误差模型,通过最小化重投影误差,对位姿和特征点进行非线性优化.此外,提出了一种闭环检测的算法,建立字典模型,用频率-逆文档频率计算权重,用Kullback-Leibler散度计算相似度,并使用相对相似度机制检测闭环,减少了累积误差.使用15个公开的图像序列对算法进行评价,同3个流行的RGB-D SLAM系统对比,精度平均最高提高119. 07%,最低提高4. 24%.实验结果证明,提出的方法比目前流行的RGB-D SLAM系统具有更好的精度.

摘要：综放开采中关键工艺放煤自动化的实现,可以使放煤工人远离工作面,远程控制顶煤的放落,从而保障放煤工人的健康问题。而顶煤放落过程中垮落煤岩的实时有效识别是放煤自动化的理论基础。针对垮落煤岩识别的实时性和综放开采的效率问题,基于综放开采现场采集的垮落煤岩冲击液压支架后尾梁的振动信号,提出了一种基于EEMD-KPCA和kl(Kullback-Leibler)散度的垮落煤岩识别方法。该方法首先对振动信号进行集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFs),分别计算各个IMF的能量,峭度和样本熵,构造表征垮落煤岩的特征向量;然后利用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)对特征向量进行降维,分别以各个IMF能量、IMF峭度、IMF样本熵构成的向量的KPCA低维特征来表征垮落煤岩;最后计算"未知样本"不同特征向量与垮落煤岩两类样本与之对应的特征向量的kl散度值,通过比较kl散度值来实现垮落煤岩的实时识别,并比较表征垮落煤岩不同特征向量的特征提取耗时和识别有效性。然后利用BP神经网络验证基于EEMD-KPCA的特征向量的有效性。实验结果表明:基于EEMD-KPCA和kl散度的识别方法可以实现垮落煤岩的实时识别,且大大降低了传统垮落煤岩识别方法对综放开采效率的影响;由EEMD分解后的各个IMF的能量和峭度构成的向量的KPCA低维特征最有效。

摘要：该文给出了一种对13类常用雷达信号波形的抗截获性能进行评价的新方法,可为雷达波形的设计者提供评价波形抗截获性能的一般性准则。该准则假定白噪声信号具有最好的抗截获性能,通过将不同雷达信号波形和白噪声信号进行比较,得出雷达信号和白噪声的相似程度。首先,利用Wigner半圆法推出白噪声和雷达信号的特征分布函数,然后用kl散度来表示雷达信号和白噪声之间的相似性,较小的kl散度值,意味着较强的抗截获性能,反之亦然。理论推导和仿真验证表明这种评价准则可对不同雷达信号波形的抗截获性能进行有效评价。

摘要：近年来,RNA-seq技术被广泛应用于差异表达基因和异构体的检测,但目前大多数方法都是识别单个异构体的差异表达,无法同时检测同一个基因中所包含异构体表达比例的差异,因此提出一个差异异构体比例检测方法。该方法基于先前设计的sLDASeq模型,运用该模型中隐含变量的概率分布,采用kl散度进行差异异构体比例的分析。首先使用最新的SEQC数据集评估sLDASeq模型表达水平的性能,结果表明该方法能准确地估计基因中异构体的比例。接着通过模拟数据集进行差异异构体比例的检测,与其他方法相比,实验结果表明该方法在差异异构体比例检测方面具有较高的准确性。

摘要：现有基于兴趣点(POI)路径规划的研究大部分只考虑POI的静态属性,而热门景点拥堵以及用户产生的不满意情绪会造成旅游质量大大下降。为了提升用户旅游的满意度,重点考虑了POI的动态属性,提出基于用户需求的景点路线利益规划算法。首先,设计了GM(1,1)马尔可夫景点人数预测算法,通过引入预测残差以及概率转移矩阵,使平均预测偏差比原GM(1,1)算法降低12.2%;其次,通过设计前向细化(FR)算法,在满足用户解决需求的前提下减少用户不必要的访问地点和时间,在相同的需求数下,前向细化算法的平均解决需求时间比TMT算法降低9.4%;最后,根据景点流行度、时间kl散度、地点访问次序以及路程时间等因素,提出了景点路线利益规划算法,在相同时间限制下景点路线利益算法平均拓展Rank 1-5的景点数量比Time_Based算法提高34.8%,比Rand_GA算法提高47.3%。

摘要：针对遥感图像中零星目标几何特征的非规则性,提出基于非规则标识点过程的遥感图像零星目标几何特征提取方法.首先,将图像分为目标类和背景类,利用非规则标识点过程建立目标的分布和几何特征,其中非规则标识采用一系列由节点连接起来的多边形定义而成,用以拟合目标几何形状,标识点用以确定目标位置;然后分别利用多值高斯分布和kl(Kullback Leibler)散度定义特征场能量函数和异质性能量函数,形成全局目标提取能量函数,应用非约束吉布斯表达式将全局能量函数转换为概率分布函数,并在最大化概率分布函数准则下设计合适的M-H(Metropolis-Hastings)采样算法,获得最优目标提取结果;最后,采用所提出方法对遥感图像零星目标进行提取,由实验结果可以看出,所提出方法不仅能准确定位各零星目标,而且可以对其几何形状进行精确拟合.

摘要：传统核主元分析法(KPCA)是一种广泛应用的非线性化工过程故障检测方法,但是其未充分利用过程数据的概率分布信息,往往难以有效检测过程中的微小故障。针对传统KPCA方法的局限性,本文提出了一种基于加权概率相关核主元分析(WPRKPCA)的非线性化工过程微小故障检测方法。与传统KPCA方法监控核成分的变化不同,该方法利用Kullback Leibler散度(klD)度量核成分的概率分布变化,进而建立基于klD成分的统计监控模型,以充分挖掘过程数据所包含的概率信息。进一步考虑到不同klD成分承载故障信息的差异性,该方法设计了一种基于核密度估计的指数加权策略,根据klD成分描述故障信息程度的差异分配相应的权值,以加强监控模型对微小故障检测的灵敏性。在一个数值例子和连续搅拌反应器(CSTR)系统上的仿真结果表明,本文所提方法具有比传统KPCA方法更好的微小故障检测性能。

摘要：介绍了1个中国古琴曲的符号化音乐数据集.古琴数据集收集了71首古琴曲,共有408个段落,9860个小节,以MusicXML文件格式储存.首先介绍古琴、古琴音乐与其记谱方式,再介绍古琴数据集的组成与其建立方法,并讨论了古琴数据集的可能应用.最后给出了1种基于统计模型的巴赫音乐与古琴音乐风格的区分方法作为数据集应用的1个实例.

摘要：探索性数据分析统计图在桥梁健康监测动态数据质量评估中已有广泛应用。为了减少人工观察统计图的主观性,通过近似度量方法实现统计图的量化分析,得到多个指标对监测数据进行快速质量评估。在运营环境激励作用下,桥梁结构动力响应具有短时线性平稳性,近似服从正态分布。以某大跨斜拉桥振动数据为研究对象,首先,绘制样本数据直方图和Q-Q图,通过观察数据分布特征预先判断数据质量,确定优、良和差3个等级。然后,分别通过kl散度和余弦相似度2种近似度量方法对样本数据直方图和Q-Q图进行量化,得到数据服从正态分布程度的指标;通过箱线图检测样本数据全局异常点,得到正常数据占比;统计分析得到量化值和先验质量等级的对应关系,确定以直方图kl散度和余弦相似度为主、以箱线图正常数据占比为辅的数据质量评估标准。最后,取部分数据为验证集,进一步验证所提方法各个指标的合理性,并给出该方法在实际工程上的应用结果。

摘要：作为转子系统的一个常见故障,转子和定子之间的碰摩导致转子系统表现出很强的非线性。因此,从具有碰摩故障的转子系统中获得的振动信号包含微弱的高阶非线性成分,这些成分很难用传统的线性方法进行表征。非线性输出频率响应函数(nonlinear output frequency response functions,NOFRFs)是一种在频域上分析非线性系统的有效方法,现已被许多学者应用于非线性系统的故障诊断。文中引入Kullback-Leibler(kl)散度的概念,提出了一种基于kl散度改进的NOFRFs加权贡献率(NWkl)的新方法。并在此方法中提出一个新指标—基于kl散度的改进的NOFRFs最优加权贡献率(klRm),用以评估转子系统中碰摩故障的严重程度。通过转子系统仿真分析和实验验证,表明NWkl方法对转子系统碰摩故障具有很高的适用性和有效性。并且指标klRm对于不对中故障具有很高的灵敏度,它可以全面地表征转子系统的非线性特性。该方法在转子碰摩的检测和评价中具有重要的意义和潜在的应用价值。