匹配滤波

在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR）等方法外，还有偏最小二乘（PLS）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。  偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。

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神经网络LSTM 时间预测

萤火虫群智能优化算法（Glowworm Swarm Optimization, GSO）是由K.N.Krishnanand和D.Ghose两位学者在2005年提出的一种通过模拟自然界中萤火虫发光行为而构造出的新型群智能优化算法。它模拟了自然界中萤火虫群中个体通过发光来吸引伙伴或觅食，萤火虫携带荧光素越多，萤火虫越亮，个体的吸引力越强，最终使得大部分萤火虫聚集在最亮的萤火虫所处位置上的这种现

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DBC设计实现转换

本文展示了一种自动识别视频中移动目标的方法。论文中提取移动目标通过帧序列，这种方法不需要先验知识，比如：时间阈值调整。基于相邻帧的连续对称差分，我们能得到全分辨率显著图；然后利用最大熵方法计算阈值决定候选区域和获得兴趣点的种子；最后用修改的模糊生长方法获得最终的结果。本文中提出的算法是有效的、具有鲁棒性的。实验结果也证明它具有很好的效果。移动目标检测在计算机视觉中有广泛应用，但是在研究过程中也有很多挑战。通常目标检测方法被分为三类：（1）基于时间信息。例如：帧差法能很快检测出目标，但很难得到整个物体的轮廓，并且易受背景的影响。（2）基于空间信息的。（3）基于时间和空间信息的。有较好的效果，计算复杂度高。本文提出了一种基于时间信息的方法。（1）通过相邻帧对称差分获得显著图；（2）使用最大熵模型得到一个阈值去二值化时间显著图和获得候选区域。然后选择候选区域最显著的点作为兴趣种子点。（3）对于每一兴趣种子点，在显著图上应用模糊生长方法直到没有点能被聚集和能获得移动物体的轮廓A.移动显著图的产生①获得一段连续帧②相邻帧做差分得到移动目标。③对得到的差分显著图做开运算。作用：消除小的和亮的细节。④为了去除噪声和背景运动的影响，对差分得到的显著图做和再平均。B.兴趣种子选择由于图像是连续变化的，一个固定的阈值不能很好的二值化显著图，本文采用最大熵方法得到一个变化的阈值去二值化显著图和提取候选兴趣区域。然后选择兴趣种子点。C.移动目标检测为了提取移动的目标，本论文应用模糊生长方法去使兴趣点的种子生长成一片区域。如果像素值满足下列条件，对兴趣点的种子使用模糊生长算法。a和u表示如下图实验数据集：PETS2000, PETS2001 and Dataset2014设备：The algorithm is implemented with C on a personal computer with Core i3 3.3 GHz CPU and 2G RAM.评价标准：假负率(False Negative Rate , FNR) ：FNR = FN /(TP FN) ，即被预测为负的正样本结果数/正样本实际数假正率(False Positive Rate , FPR) ：FPR = FP /(FP TN) ，即被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数    Specificity (负例的覆盖率，True Negative Rate) =正确预测到的负例个数/实际负例总数     PBC ：Percentage of Bad Classifications召回率（Re、recall）：预测为真实正例除以所有真实正例样本的个数准确率(Precision) ：预测为真实正例除以所有被预测为正例样本的个数F-measure：查准率和查全率的调和平均值, 更接近于P, R两个数较小的那个: F=2* P* R/(P R)实验结果如下图 表一表示的是本论文实验得出的结果；Fig7和Fig8本文的实验结果与图中方法的比较，可以看出本文中的方法表现很出色。论文中的检测结果本论文的贡献共以下五点：（1）产生特征图基于时间信息。（2）对于场景不需要任何先验知识。（3）扩展了差分从相邻两帧到相邻n帧。（4）对于复杂的背景和相机的抖动具有很好的鲁棒性。（5）自动的提取移动目标。

将遗传算法和蚁群算法初步实现融合，程序可以运行。实现遗传算法和蚁群算法的优势互补