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面向城市环境的角度矢量分簇选择协议: 2018年; 在车载自组织网VANETs(vehicular ad hoc networks)中,高动态的拓扑结构和频繁断裂的链路给车间通信提出挑战。为此,针对VANETs城市场景,提出基于方向矢量角簇群和桥节点的车间通信VAC-BNR(Vector-angle-cluster and bridge nodes-based routing)协议。VAC-BNR协议将城市道路划分为十字路口区域和十字路口间的直线路段区域。在十字路口区域内,选择合适的车辆作为桥节点,并由桥节点连通断裂的链路。而在直线路段区域,利用矢量角将车辆划分不同的簇群,然后计算每个簇群内节点的效用值,并选择效用值最高的车辆传输数据。仿真结果表明,提出的VAC-BNR协议能够有效地降低端到端传输时延、提高数据包传递率。与AMD相比,VAC-BNR协议的平均端到端传输时延下降了约30%,当车流密度大于80辆/km^2时,数据包传递率提高了约50%。; 曹洁邓文伟刘宗礼; 关键词：路由簇群

基于简化的ISPF算法与视听信息融合的目标跟踪被引量：3: 2011年; 提出了一种适用于视听融合的简化型重要性函数粒子滤波器(ISPF),该算法充分利用视听媒体间的天然时空相关性,基于视听信息的融合实现了特定场景中对说话人的跟踪。将声源定位结果转换为一个具有特殊权重的粒子,以图像彩色信息模板匹配算法作为视觉底层跟踪,通过具有特殊权重的粒子来限制和引导视觉跟踪结果。实验结果表明,文中算法与基于单一信息的目标跟踪相比平均误差降低了约三倍,具有明显的优越性。; 曹洁魏建勇刘宗礼王进花; 关键词：目标跟踪声源定位模版匹配

基于隐马尔科夫模型的入侵检测算法研究被引量：2: 2007年; 提出一种基于隐马尔科夫模型的异常检测算法。首先建立了用于网络入侵检测的马尔科夫模型,基于该模型提出一种新的入侵检测算法,与原有的入侵检测方法相比较,我们的算法具有较好的灵活性和鲁棒性。; 刘宗礼孔祥才; 关键词：入侵检测隐马尔科夫模型网络异常行为

粒子滤波融合跟踪方法被引量：3: 2009年; 针对Kalman滤波不能处理多传感器量测信息融合中的非线性问题,提出了一种基于粒子滤波方法的融合跟踪算法。通过对量测方程的非线性分析,利用粒子滤波器计算目标状态估计值,通过线性迭代的方式得到系统的最优估计。仿真结果表明,与采用Kalman滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度和更少的计算量。相比于单传感器,减少了量测信息的模糊性,提高了资源的利用率。; 刘宗礼刘涛曹洁; 关键词：粒子滤波多传感器数据融合目标跟踪

一种新的特征提取方法及其在模式识别中的应用被引量：4: 2009年; 核典型相关分析(KCCA)是一种有监督的机器学习方法,可以有效地提取非线性特征。然而随着训练样本数目的增加,标准的KCCA方法的计算复杂度会随之增加。针对此缺点,提出一种改进的KCCA方法:首先用几何特征选择方法选择一个训练样本子集并将其映射到再生核希尔伯特空间(RKHS),然后设计了一种提升特征提取效率的算法,该算法按照对特征分类贡献的大小巧妙地选取样本的特征值,进而求出其相应的特征向量,最后将改进的KCCA与支持向量数据描述(SVDD)多分类器相结合用于分类识别。在ORL人脸图像数据库上的实验结果表明,改进的方法相对传统的KCCA方法,在不影响识别率的情况下提高了人脸识别速度,减小了系统存储量。; 刘宗礼曹洁郝元宏; 关键词：人脸识别核典型相关分析支持向量数据描述

多度量下ResGAT的风力发电机齿轮箱故障诊断: 2025年; 针对现有深度学习方法在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的特征提取和样本相似性建模局限性,提出一种多种距离度量下残差连接的图注意力网络(ResGAT)。该方法构建全连接图以生成邻接矩阵,并结合多种距离度量方法,充分挖掘样本之间的相似性。利用图注意力网络进行节点特征聚合,结合残差连接以减轻模型梯度消失风险。进一步地,在Adam优化器中融入L2正则化及偏置校正,以降低过拟合问题。实验结果显示,ResGAT方法在WT-Planetary gearbox dataset齿轮箱数据集上能有效提取样本间相似性,并在风力发电机齿轮箱故障诊断上展现出优异性能。; 李明曹洁刘宗礼刘宗礼; 关键词：风力发电机齿轮箱故障诊断过拟合

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刘宗礼