计算机
地铁列车随着运营年限增加,辅助逆变器故障频发.严重制约轨道交通安全运营,故障及时诊断至关重要;针对列车辅助逆变器典型的大功率器件开路故障,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传算法优化的BP神经网络(GABP)的故障诊断方法,该方法以辅助逆变器输出的三相半波电压值为监测信号,通过EEMD分解采用能量矩的方法提取故障特征向量,基于GA-BP神经网络实现故障智能诊断;仿真实验结果表明该方法故障诊断准确率能达到95.5%。
最大风能跟踪是风力发电系统控制的主要目标。针对传统发电机最佳功率控制方法存在控制精度较低、稳定性较差等问题,提出基于模糊PID控制算法的液压型风力发电机最佳功率自动控制方法。充分利用风力发电机本身的物理结构,将能量进行重新分配,并引入非线性阻尼,使系统补偿为无源系统,以此构建观测器控制模型。利用上述给出的观测器控制模型,间接控制变量马达摆角变化实现转速恒定控制,采用定浆风力机最佳功率输出的发电功率闭环控制,间接控制马达摆角变化实现功率控制,利用模糊PID控制算法,对控制对象进行优化,实现液压型风力发电组最佳功率控制。实验结果表明。所提方法有效提高了发电机组最佳功率控制精度。稳定性也得了提高。
无摘要
智能(智能信息来训练DeeRaI网络,得到训练样本特征之间的相关性;使用积累化身(优化DeeRaI网络权重,生成最佳权重。实验结果表明,检测率、准确率、误报率和误差率性能方面优于现有其他方法。DoS攻击局部最小值深度径向智能累积化身
无摘要
在中文专利功效短语获取研究中,针对单功效短语研究较多,复合功效短语提取困难的情况,提出一种基于规则和条件随机场的复合功效短语提取流程。对分词过程中被切分的复合功效短语,进行词性标注和句法规则分析,基于规则合并被切分的复合功效短语得到候选复合功效短语数据集;将不同的特征组合引入条件随机场模型,实验确定最优特征组合,成功构建模型;利用该模型过滤候选复合功效短语数据集,提取专利中的复合功效短语。实验结果表明,该方法显著提高了复合功效短语提取的准确率和F值。关键词$复合功效短语'条件随机场模型'专利提取'词性标注'句法规则
为实时导引弹体向目标方向飞行并准确实施打击,提出一种基于经纬度的弹体及目标点之间方位角和距离的求解方法。将弹体和目标的经纬度作为已知参量,根据空间位置关系,建立弹目坐标点的空间模型,依据球面及空间几何关系,得出距离与方位角的解算,并利用GoogleEarth软件进行了验证比对。计算结果表明:该制导方式简单有效,具有一定的使用价值。
提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1s片段上得到了90.66%灵敏性,92.52%特异性,F2分数为0.9055,并且检出了98.56%的癫痫发作,检测延迟为1.32s,在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能,对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。
针对传统级联卷积神经网络(CNN)在左心室超声图像中定位准确度较低的问题,提出一种融合更快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)模型提取区域的级联卷积神经网络,实现对超声图像中左心室心内膜和心外膜轮廓特征点的定位。首先,采用两级级联的方式改进传统级联卷积神经网络的网络结构,第一级网络利用一个改进的卷积网络粗略定位左心室心内膜和心外膜联合的特征点,第二级网络使用四个改进的卷积网络分别对心内膜特征点和心外膜特征点进行位置微调,之后定位输出左心室心内膜和心外膜联合的轮廓特征点位置;然后,将改进的级联卷积神经网络与目标区域提取融合,即利用Faster-RCNN模型提取包含左心室的目标区域并将目标区域送入改进的级联卷积神经网络;最后,由粗到细对左心室轮廓特征点进行定位。实验结果表明,与传统级联卷积神经网络相比,所提方法在左心室超声图像上的定位效果更好,更逼近真实值,在均方根误差的评价标准下,特征点定位准确度提升了32.6个百分点。
针对当前方法进行库存航空弹药事故危险源分类识别时,存在着危险源识别所需时间过长、能量消耗较大、识别准确率较低等问题。提出基于支持向量机的危险源分类识别优化方法。利用经验模式分解法将库存航空弹药事故危险信号划分为不同特征尺度下的模式分量,利用Hillbea-Huang变换对信号进行相应的时频分析,并在分量函数和瞬时频率中提取库存航空弹药事故危险源特征向量,利用支持向量机方法获取库存航空弹药事故危险源最优分类平面,对其进行分类处理,采用决策树算法对分类结果进行识别优化。实验结果表明,所提方法识别所需时间较短、能量消耗较小、识别率较高。
针对在采用毫米波辐射探测器对水面目标进行探测和识别的时候,为了使工作更有效率并且节约成本,提出了一种基于毫米波辐射的水面目标探测系统仿真方法。通过测量并研究典型水面目标的毫米波辐射特性、建立目标检测数学模型,将所得到的光学照片转化为伪色彩温度图。然后,根据毫米波辐射计工作的实际环境建立模拟环境,按照目标检测数学模型进行动态仿真并将结果以曲线图的形式连续输出。仿真结果表明,在对某一特定的目标进行探测和识别时,毫米波辐射探测仿真系统对于控制毫米波辐射探测系统的硬件研制成本具有十分重要的意义。
针对认知无线网络中频谱分配优化和寻优收敛精度等难题,在图论模型的基础上提出新的二进制蝙蝠算法,并将其运用到认知无线电频谱分配中首先,在频率更新中引入两个随机数来控制全局和局部的平衡;其次,在.连续空间和离散空间转换过程中,引入新的离散函数对速度到位置进行离散化;最后,采用新的二进制蝙蝠算法以结果表明,新的二进制蝙蝠算法最大化系统总效益和次用户公平性为目标与传统二进制蝙蝠算法进行对比实验.在应用实例中优于其他算法,且能够有效、稳定用于频谱分配优化
针对给定特征的数据集,选择最佳推荐算法存在计算资源相对过高、耗时较长、正确率较低的问题,提出一种基于元学习的推荐算法选择优化框架,在常用元特征的基础上融入新的特征测度。将Donorschoose和Movielens作为实证数据集,实验分析KNN、SVD等算法的自动选择过程,通过3种元学习算法构建元模型,评估该模型的预测正确率。StackingDecisionTree元模型所选择推荐算法具有较高预测性能,预测正确率分别达到86.58%和80.39%,实验结果表明了提出框架的可行性。
针对传统BP神经网络在函数拟合中收敛速度慢、精度低的缺点,提出一种改进遗传模拟退火算法优化的BP神经网络算法(IGSAA-BP).该算法首先根据进化中种群适应度的集中分散程度改进了自适应遗传算法的交叉和变异概率公式,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;然后根据旧种群和新种群中每个对应个体的进化程度提出一种改进的Metropolis准则,分情况修正新种群中的所有个体,增加种群个体的多样性,提高了算法的全局寻优能力.利用改进遗传模拟退火算法初始化BP神经网络的权阈值,并与GA-BP、IAGA-BP网络对比.实验表明,IGSAA不仅提高了BP网络的收敛速度,还有效地提高了网络的拟合能力,拟合精度提高了5%.关键词:神经网络;BP算法;自适应遗传算法;模拟退火算法;Metropolis准则
为提高先进驾驶辅助系统前方目标车辆检测的准确性,克服单一特征提取存在的漏检或检测结果不可靠缺点,提出了一种基于视觉的多特征融合的车辆检测方法。首先,建立了车辆尾灯对特征的约束条件并提取了图像中前方车辆的尾灯;接着,通过尾灯对质心距离确定了图像中车辆的宽度,从而获得了前方车辆标记区域;然后,根据提取的图像中路面像素灰度均值与标准差,确定车辆底阴影区域灰度值,实现了车底阴影区与路面背景灰度阈值的区分,进而确定了车底阴影区域,并结合车辆结构比例关系得到了目标车标记区;最后,针对阴影特征和尾灯对特征分别确定的标记区域进行整合处理,确定唯一的目标检测区域。针对提出的多特征融合的车辆检测方法,结合日间、夜间及阴雪等天气条件的大量图像,验证了方法的有效性。实验结果表明,所提出的基于多特征融合的汽车先进辅助驾驶系统前方车辆检测方法较单一特征检测法具有更广泛的适应性及更高的目标检测的可靠性。
基于联邦学习的推荐系统可以在保护用户隐私的情况下,联合多方数据,提升推荐系统的性能,已经成为推荐领域的研究热点之一。联邦协同过滤是联邦推荐系统中最经典及最常用的算法之一。然而,针对联邦协同过滤系统的冷启动问题的研究工作相对较少。针对这一问题,本文提出了一种基于安全内积协议的解决方案。具体地,在系统中添加新用户或新物品时,联合多方评分矩阵,利用安全内积的方法,对多方数据进行相似矩阵的求解,从而完成推荐输出。本文在MovieLens数据集上对所述方法进行了验证。结果表明:本方法能够有效解决基于相似度的协同过滤中的冷启动问题,并且推荐效果也会依据多方数据分布的比例变化。
针对互联网大规模网络攻击检测难题,结合词向量特征表示与循环神经网络提出了一种门控记忆网络检测方法。首先将网络请求数据转换为低维实值向量序列表示,然后利用门控循环神经网络的长时记忆能力提取请求数据的特征,最后采用logistic回归分类器实现了对网络攻击的自动检测。在CSIC2010公开数据集上达到了98.5%的10折交叉验证F1分数。与传统方法相比较大幅度地提高了网络攻击检测的准确率和召回率。所提方法可自动检测网络攻击,具有良好的检测效果。
针对传统算法对于初值敏感容易陷入局部最优解稳定性差等缺点和方差优化初始中心的、、。K-me
为解决移动机器人在复杂环境下进行自主跟随的问题,提出一种基于深度相机的自主跟随方法。搭建一个载有深度相机的全向移动平台;通过提取图像中的方向梯度直方图来检测行人,利用社会力模型预测行人的运动状态,结合分段颜色直方图信息提出一种行人模型来识别行人;利用人工势场法进行路径规划,完成自主跟随任务。实验结果表明,应用该方法移动机器人,在有行人干扰或距离行人较近的复杂环境下能够顺利的完成跟随任务。
针对传统方法在焊缝隐性损伤定位准确性不佳、定位效果不好等问题,提出一种双目视觉的焊缝隐性损伤跟踪定位方法。通过双目视觉中的一个摄像机坐标系,构建世界坐标系;根据双摄像机外部参数与坐标系间变换关系,标定双目视觉旋转矩阵与平移向量参数;利用识别集合信度函数的基本可信度分配,识别出焊缝隐性损伤;采用图像采集卡转换损伤图像,得到焊缝空间方位;依据模拟输出卡输出控制量,实现焊缝隐性损伤的跟踪定位。应用棋盘格间距的测量方法分析双目视觉偏差。根据各长度测量结果可知,双目视觉测量偏差与棋盘格长度成正比,经模拟损伤扫描速度对各方向跟踪准度的影响,发现扫描速度为4mm/S时具有更综合的性能。通过仿真焊缝隐性损伤的跟踪轨迹与定位结果,验证出所提方法的跟踪定位准度有显著优势。关键词:叹目视觉;焊缝;隐性损伤;跟踪定位;世界坐标系中图分类号:TG409文献标识码:BBinocularVision-BasedTrackingandPositioningMethodforWeldHiddenDamageYUZhi-cheng,CHENFu-an(HenanUniversityofTechnology,ZhengzhouHenan450000,China)ABSTRACT:Generally,thetraditionalweldrecessivedamagemethodhasdefects,suchaspooraccuracyandpositioningeffect.Therefore,thispaperproposesabinocularvisionmethodtotrackandlocatethehiddendamageofweldingseam.Theworldcoordinatesystemwasconstructedbyacameracoordinatesysteminbinocularvision.Therotationmatrixandtranslationvectorparametersofbinocularvisionarecalibratedbasedonthetransformationrelationshipbetweenexternalparametersandcoordinatesystem.Theweldhiddendamagewasidentifiedwiththeutilizationofthebasicreliabilitydistributionoftherecognitionsetreliabilityfunction.Theimageacquisitioncardwasa-doptedtoconvertthedamageimagetoobtaintheweldingseamspatialorientation.Thetrackingandpositioningofthehiddendamageoftheweldwasrealizedaccordingtotheoutputcontrolquantityoftheanalogoutputcard.Thebinocularvisiondeviationwasanalyzedviatheapplicationofchessboardspacemeasurementmethod.Theresultsofeachlengthmeasurementsuggestthatthemeasurementerrorofbinocularvisionisproportionaltothelengthofcheckerboard.Thesimulationresultsoftheinfluenceofdamagescanningspeedonthetrackingaccuracyinalldirectionsshowthatthescanningspeedof4mm/shascomprehensiveperformance.Thesimulationresultsshowthatthetrackingandpositioningaccuracyofthismethodishigher.KEYWORDS:Binocularvision;weldseam;hiddendamage;trackingandpositioning;worldcoordinatesystem;i引言焊接结构[1]工件的应用范围与前景越来越广阔,比如船舶、航天以及汽车制造等工业领域,与此同时,对焊接质量与效金属制造行业的一种重要加工策略是焊接,其凭借可率的要求也日益提升,因此,对焊缝隐性损伤跟踪定位的研靠、精确、低成本连接材料等诸多优势,在金属连接领域得到究具有重要的现实意义。广泛应用。随着计算机技术的普及与工业水平的飞速发展,文献[2]针对V型坡口的焊接识别定位,构建一种激光收稿日期:2020-05-26-458-视觉传感下局部区域的分步式定位方案,采用架构的模板匹配取得焊缝初始范围,经过阈值分割、边缘提取,得到激光条纹边缘线,利用Shi-Tomasi算法获取边缘线的亚像素角点性。以其中一个摄像机的坐标系为基准,构建世界坐标系方位,通过最小二乘法拟合出边缘直线,求取上下边界线的〇»-m,假设两摄像机的对应关系为矩阵与对2,则均值,完成激光条纹中心线与坡口轮廓拐点信息提取;文献基于各摄像机坐标系的空间点P坐标分别如下所示[3]针对连接焊缝的易损伤问题,提出一种网架结构节点焊缝损伤识别方法,求解焊缝损伤发生时节点的加速度响应值后,利用小波变换探索节点高频分量奇异值,并依此判定损伤的影响区域,通过传感器布置测得加速度响应,最后经应变模态分析策略,完成损伤定位。由于上述文献方法抗干扰能力较差,在跟踪定位焊缝隐性损伤时效果欠佳,因此,本文采用一种非接触测量方式,设计出基于双目视觉的焊缝隐性损伤跟踪定位方法。以双目-X-YZ匕1」-丨-YZ(1)(2)视觉较高的检测精度与较强的抑制性能为基础,构建世界坐式中,两摄像机下空间点P的图像齐次坐标分别是(u,3,,标系,统一双目视觉与损伤坐标系,提升定位准度,同时利用l)、(u2,t;2,l),基于双目视觉的投影矩阵元素为模拟输出卡,降低焊缝误差。[1,4]),世界坐标系下空间点的图像齐次坐标为u,y,z,1)。根据上列两个矩阵表达式推导出各方向的线性方程组,如下所示+(f3313)之一饥14-以I34-m'n)Z=m'u-Vlm'M⑶+(ii2m"33_=m"l4_u2m"34如(t^2爪33~"爪123)之-24―衫2饥34经过求解该方程组,即可得到空间点P的坐标。用集合0指代焊缝的全部识别结果,且集合函数m:2沒2双目视觉下焊缝隐性损伤跟踪定位2.1双目视觉模型标定-m'2l)X+(vtm'}2-m'n)Y采用双目视觉观察空间点时,其空间点坐标具有唯一|(u,m'3l-m'n)X+(u,m'32-m'n)Y通过标定双摄像机即可完成双目视觉系统标定。依据(u2m"3l-m"ll)X+(u2m"32-m"n)Y(v2m"3,-m"21)X+(r2m"32-m"22)Y机的坐标系间变换关系。假设基于双摄像机坐标系以及世界坐标系的P点坐标分别是P1(沿,n,Zl)、P2(汜,K2,取得的双摄像机外部参数、/?2、7\以及r2,计算出双摄像Z2)与P«;Uu>,畑,■?«;),则得到下列关系表达式PI=RxPw+r,PI=R2Pw+T2(4)(5)经过改写可推导出下列表达式PI=R-'RtP2+f,-R2'«,r2=RPr+T(6)上式里,ft表示双摄像机间的旋转矩阵表示双摄像机间的平移向量利用下列计算公式完成双目视觉旋转矩阵《与平移向量r的参数标定R=T=T,-R2lRJ2(7)(8)2.2焊缝隐性损伤识别假设待识别隐性损伤的最大似然值[7]与期望值间距为4,贴近度为k,表达式如下所示^-Ej(9)^=1'4+4+4+4(10)上式里,待识别的焊缝损伤最大似然概率为&,期望概率为-[〇,1]使下列方程式成立m((t>)=0^m(A)=1(11)(12)假定集合0信度函数与的基本可信度分配[8]为m,、m2,切向与法向信号的损伤状态焦元分别为C、Z),则得到下列表达式X<1(13)由此可采用下列表达式对基本可信度分配做出界定.0,C=(pm(C)YCi(uSj*CfC^(14)W-K,C^