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结合影响分析的抗隐差型Bayes粗差探测方法
被引量：
3
1
作者
王延停
归庆明
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2012年第9期1055-1058,共4页
通过分析隐差现象产生的原因,将基于观测误差的后验概率法与基于Kullback-Leiber距离的影响分析相结合,并利用逐个搜索法的思想,给出了一种粗差探测的抗隐差型Bayes方法。实验结果表明,采用该方法进行粗差探测切实可行,不但有效地发现...
通过分析隐差现象产生的原因,将基于观测误差的后验概率法与基于Kullback-Leiber距离的影响分析相结合,并利用逐个搜索法的思想,给出了一种粗差探测的抗隐差型Bayes方法。实验结果表明,采用该方法进行粗差探测切实可行,不但有效地发现了被掩盖的粗差,而且运算简单,效率较高。
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关键词
BAYES方法
影响分析
kullback
-
leiber
距离
抗隐差
粗差探测
原文传递
基于Kullback-Leiber距离粗差探测的Bayes方法
被引量：
1
2
作者
王延停
归庆明
张倩倩
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012年第2期51-54,59,共5页
从影响分析角度,基于Kullback-Leiber距离提出了粗差探测的Bayes方法。对非等权独立观测情形,在一定先验分布下,对数据删除模型、方差膨胀模型和均值漂移模型进行了比较分析,给出3种模型相应的Kullback-Leiber距离的计算公式,建立了粗...
从影响分析角度,基于Kullback-Leiber距离提出了粗差探测的Bayes方法。对非等权独立观测情形,在一定先验分布下,对数据删除模型、方差膨胀模型和均值漂移模型进行了比较分析,给出3种模型相应的Kullback-Leiber距离的计算公式,建立了粗差探测的判别法则。最后将该方法应用于边角网的粗差探测,取得了较好的效果。
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关键词
BAYES方法
影响分析
kullback
—
leiber
距离
粗差探测
方差膨胀模型
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职称材料
已知部分信息的先验确定
3
作者
王燕
刘福升
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第2期3-6,共4页
讨论了已知参数的边际先验 ,来求以其为条件的条件参考先验 ,进而对总体参数先验做出确定 。
关键词
先验确定
部分信息
kullback
-
leiber
散度
无信息
BAYES统计
先验分布
先验信息
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职称材料
基于峰值特征高斯混合建模的SAR目标识别
被引量：
13
4
作者
李辉
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第8期103-108,共6页
提出了基于峰值特征高斯混合建模的合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)识别方法。该方法首先提取待识别SAR图像及与其对应模板图像的峰值特征;然后采用高斯混合模型对两组峰值特征集进行概率建模。建立的高斯混合模型描述了峰值特征集...
提出了基于峰值特征高斯混合建模的合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)识别方法。该方法首先提取待识别SAR图像及与其对应模板图像的峰值特征;然后采用高斯混合模型对两组峰值特征集进行概率建模。建立的高斯混合模型描述了峰值特征集的内在结构及变化规律。采用KL散度评价高斯混合模型的距离,最后基于待识别图像的峰值特征集与各类模板图像峰值特征集的距离大小决定目标类别。为了验证提出方法的有效性,基于MSTAR三类目标数据集进行了目标识别实验。
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关键词
合成孔径雷达
目标识别
峰值特征
高斯混合模型
KL散度
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职称材料
光圈图案选择方法实验性研究及其应用
5
作者
肖璐
许增朴
毕德学
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第23期5128-5132,共5页
通过实验分析提出了一种基于图像统计学和Kullback-Leibler散度算法的最优光圈图案的选择方法。因为光圈图案本身对深度信息是有一定的敏感度和区分能力,只是会有好坏之分,所以选择一个最优的光圈图案对于深度信息的区分及提取有很大帮...
通过实验分析提出了一种基于图像统计学和Kullback-Leibler散度算法的最优光圈图案的选择方法。因为光圈图案本身对深度信息是有一定的敏感度和区分能力,只是会有好坏之分,所以选择一个最优的光圈图案对于深度信息的区分及提取有很大帮助。利用图像统计学原理得到模糊图像在频域中的分布,计算不同深度距离上的两两模糊图像的分布之间的Kullback-Leibler散度值,并通过实验找到评价光圈图案区分深度信息的综合能力的方法,以此作为不同光圈图案间的比较依据,进而找出在几种图案中对区分深度信息相对最优的光圈图案。利用提出的方法对多个自制光圈图案进行了实验,实验结果表明了该方法的可行性。介绍了编码光圈在图像复原上的简单应用。
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关键词
编码光圈
图像的统计模型
相对熵算法
实验性验证
图像复原
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职称材料
题名
结合影响分析的抗隐差型Bayes粗差探测方法
被引量：
3
1
作者
王延停
归庆明
机构
信息工程大学理学院
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2012年第9期1055-1058,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(40974009
41174005)
郑州市科技攻关计划资助项目(0910SGYG21198)
文摘
通过分析隐差现象产生的原因,将基于观测误差的后验概率法与基于Kullback-Leiber距离的影响分析相结合,并利用逐个搜索法的思想,给出了一种粗差探测的抗隐差型Bayes方法。实验结果表明,采用该方法进行粗差探测切实可行,不但有效地发现了被掩盖的粗差,而且运算简单,效率较高。
关键词
BAYES方法
影响分析
kullback
-
leiber
距离
抗隐差
粗差探测
Keywords
Bayes
method
influence
analysis
kullback
-
leiber
divergence
unmasking
gross
errors
detection
分类号
P207.1 [天文地球—测绘科学与技术]
原文传递
题名
基于Kullback-Leiber距离粗差探测的Bayes方法
被引量：
1
2
作者
王延停
归庆明
张倩倩
机构
解放军信息工程大学理学院
解放军信息工程大学测绘学院
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012年第2期51-54,59,共5页
基金
国家自然科学基金(40974009)
郑州市科技计划攻关项目(0910SGYG21198)
文摘
从影响分析角度,基于Kullback-Leiber距离提出了粗差探测的Bayes方法。对非等权独立观测情形,在一定先验分布下,对数据删除模型、方差膨胀模型和均值漂移模型进行了比较分析,给出3种模型相应的Kullback-Leiber距离的计算公式,建立了粗差探测的判别法则。最后将该方法应用于边角网的粗差探测,取得了较好的效果。
关键词
BAYES方法
影响分析
kullback
—
leiber
距离
粗差探测
方差膨胀模型
Keywords
Bayesian
method
influence
analysis
kullback
-
leiber
divergence
gross
errors
detection
variance
in-flation
model
分类号
P227 [天文地球—大地测量学与测量工程]
P207 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
已知部分信息的先验确定
3
作者
王燕
刘福升
机构
山东科技大学信息科学与工程学院
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第2期3-6,共4页
文摘
讨论了已知参数的边际先验 ,来求以其为条件的条件参考先验 ,进而对总体参数先验做出确定 。
关键词
先验确定
部分信息
kullback
-
leiber
散度
无信息
BAYES统计
先验分布
先验信息
Keywords
partial
information
kullback
-
leiber
divergence
noninformation
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
基于峰值特征高斯混合建模的SAR目标识别
被引量：
13
4
作者
李辉
机构
广西科技大学计算机科学与通信工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018年第8期103-108,共6页
基金
广西高校工业过程智能控制技术重点实验室基金(PICT-2016-04)资助项目
文摘
提出了基于峰值特征高斯混合建模的合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)识别方法。该方法首先提取待识别SAR图像及与其对应模板图像的峰值特征;然后采用高斯混合模型对两组峰值特征集进行概率建模。建立的高斯混合模型描述了峰值特征集的内在结构及变化规律。采用KL散度评价高斯混合模型的距离,最后基于待识别图像的峰值特征集与各类模板图像峰值特征集的距离大小决定目标类别。为了验证提出方法的有效性,基于MSTAR三类目标数据集进行了目标识别实验。
关键词
合成孔径雷达
目标识别
峰值特征
高斯混合模型
KL散度
Keywords
synthetic
aperture
radar(SAR)
target
recognition
peak
features
Gaussian
mixture
model
kullback
-
leiber
(KL)
divergence
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
光圈图案选择方法实验性研究及其应用
5
作者
肖璐
许增朴
毕德学
机构
天津科技大学机械工程学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第23期5128-5132,共5页
文摘
通过实验分析提出了一种基于图像统计学和Kullback-Leibler散度算法的最优光圈图案的选择方法。因为光圈图案本身对深度信息是有一定的敏感度和区分能力,只是会有好坏之分,所以选择一个最优的光圈图案对于深度信息的区分及提取有很大帮助。利用图像统计学原理得到模糊图像在频域中的分布,计算不同深度距离上的两两模糊图像的分布之间的Kullback-Leibler散度值,并通过实验找到评价光圈图案区分深度信息的综合能力的方法,以此作为不同光圈图案间的比较依据,进而找出在几种图案中对区分深度信息相对最优的光圈图案。利用提出的方法对多个自制光圈图案进行了实验,实验结果表明了该方法的可行性。介绍了编码光圈在图像复原上的简单应用。
关键词
编码光圈
图像的统计模型
相对熵算法
实验性验证
图像复原
Keywords
coded
aperture
statistical
model
of
image
kullback
-
leiber
divergence
algorithm
experimental
verification
image
restoration
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合影响分析的抗隐差型Bayes粗差探测方法
王延停
归庆明
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2012
3
原文传递
2
基于Kullback-Leiber距离粗差探测的Bayes方法
王延停
归庆明
张倩倩
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012
1
下载PDF
职称材料
3
已知部分信息的先验确定
王燕
刘福升
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2002
0
下载PDF
职称材料
4
基于峰值特征高斯混合建模的SAR目标识别
李辉
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2018
13
下载PDF
职称材料
5
光圈图案选择方法实验性研究及其应用
肖璐
许增朴
毕德学
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010
0
下载PDF
职称材料
已选择
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