基于BP神经网络与BOLL通道的结构监测数据识别修复

通过BOLL通道法巧妙地引入第三方数据,与原始数据互相验证分析,以此构建上下轨线,求取偏离值得到改进型BOLL通道法进行相关的非均匀温度场异常温度识别过滤,再结合IDW算法验证对非均匀温度场缺失温度数据的补全效果,并且基于BP神经网络模型提出两种应力修复方法,对应力监测数据进行修复,然后对修复效果进行研究,验证方法的实用价值.研究结果表明：改进型BOLL通道法在处理非均匀温度场方面具有独特的区域自适应性,在去除异常温度数据的同时较好保留了非均匀温度场研究的突变温度细节;IDW算法综合考虑了测点温度的非均匀性,对于温度场缺失温度数据的补全具有较好效果;同时基于BP神经网络构建温度相关性、多测点相关性的应力修复方法,对非均匀温度场监测中的应力数据进行修复,其结果具有相当的可靠度.     

太阳辐射对大跨度空间结构影响的研究现状

封闭或大部分封闭大跨度空间结构的外部温度场受太阳周期辐射、风速和覆盖材料等影响.温度变化引起的工程事故较常见.对大跨度空间结构受太阳辐射影响的研究现状和研究内容进行介绍.     

联络通道冻结法施工风险评估与识别

联络通道施工有较高的风险性,要正确地评估和识别联络通道冻结法施工风险,并针对可能风险点提出相应的应对措施.根据联络通道工程的结构特征、所处的水文地质条件、周边环境、拟采用的施工工艺、施工能力和季节性的施工影响等因素,建立了联络通道施工风险等级评估标准,对联络通道风险划分等级,并结合工程实例进行了分析.归纳联络通道施工中风险事件产生的原因、后果,并提出相应的应对措施,有效对施工风险进行识别,防患于未然.     

基于非均匀矢量量化的孤立数字语音识别

本文讨论了基于非均匀矢量量化、隐马尔可夫模型(HMM)的孤立数字语音识别系统。在现有的连续密度隐马尔可夫模型多说话人孤立数字识别系统中,通常采用 LBG 算法建立矢量码本,并采用全搜索识别算法,这样的结果限制了识别精度和识别速度。本文提出了一种新的系统算法,即用非均匀矢量量化(Non-Uniform Vector Quantization——NUVQ)取代原矢量量化部份,实验结果证明,本系统在识别速度和识别精度上都有了较大的改善。     

基于故障点电压频谱参数识别的无通道保护研究

首先在严格的傅里叶变换基础上分析了故障分量网络故障点叠加电压频谱，指出故障点电压频谱幅度的比值反映了故障点叠加电压的特征．在此基础上，提出了一种新的基于故障点电压频谱参数识别的线路保护原理．该原理通过识别保护安装处测量电压频谱比值和故障点电压频谱比值特征之间的关系判别区内、区外故障，并定量分析了上述比值和故障位置的关系．利用这一结论可构成利用单端电气量的无通道保护，仿真表明由该原理构成的继电保护具有较高的灵敏度，可以严格区分保护区内末端故障和区外故障．随着光互感器的成熟和应用，该方法有望得到实际应用．     

人脸表情识别的Gabor变换最优通道模糊融合方法

根据Gabor小波的多方向、多尺度性质,将其分成13个通道。利用各个通道对表情识别率贡献不同的特点,提出了一种最优通道模糊积分融合的人脸表情识别算法。首先,提出最优通道选取的三条原则,根据这三条原则选取出3个最优通道;然后,提取表情图像经过最优通道的Gabor特征,并进行降维处理;最后,将每个最优通道作为一个分类器,用基于模糊积分的多分类器联合的方法对它们进行融合处理。在JAFFE库上进行测试取得了94.41%的识别率,验证了该算法的有效性。     

面向逆向工程中点云数据的处理与精简方法

数据处理是逆向工程的关键环节,处理结果将直接影响后期模型重建的速度和质量.本文着重介绍了逆向工程中点云数据的两种精简方法及适用场合.     

基于通道和帧级特征注意力模型的环境声音识别

本文提出基于通道和帧级特征注意力的环境声音分类卷积神经网络模型。模型选择一维卷积对环境声音的二维对数梅尔谱特征进一步提取有效特征,再采用SE-Res2Net模块实现对浅层输入特征细粒度上的全局感受并获得通道注意力分数。在全连接层之前加入注意力统计池化,对输入的通道加权特征在帧级特征上施加注意力机制,获得不同时刻的帧级特征的重要度分数,加权计算后将不同通道的平均值μ和方差σ串联作为输出。采用Urbansound8K数据集对模型进行评估,实验最终在测试集达到94.5%的准确率,其表明本文所提模型可以学习到不同类声音的关键特征并正确分类。为进一步证明模型性能进行消融实验,分析实验结果可得对声音特征施加通道和帧级特征的注意力机制可使模型分类错误率的下降率为43.8%。     

基于数据关联度的监测数据预测方法

为解决病态数据对损伤识别与状态评估的不利影响,提出基于数据关联度的监测数据预测方法。通过BP神经网络建立多通道数据间的关联度模型,以数据间的关联度对出现病态数据通道的数据进行预测和修正,并通过实测数据进行验证。研究表明考虑多通道数据间关联度的预测值比单通道的预测值具有更高精度,能够满足工程应用要求。     

基于二阶有效通道注意力网络的无约束人脸表情识别

现有基于卷积神经网络的无约束人脸表情识别方法侧重于网络结构的设计,对网络学习到的通道间深层特征相关性的研究较少,没有充分利用神经网络提取表达力较强的特征。为解决此问题,设计了一种基于二阶有效通道注意力网络(second-order efficient channel attention network, SECA-Net)的无约束人脸表情识别方法。该方法采用轻量级的网络提取表情图像的深层特征,使用二阶有效通道注意力模块统计深层特征的二阶信息并捕捉跨通道特征间的依赖关系来自适应地缩放通道特征,进而获得更具判别力的表情特征。SECA-Net利用Softmax损失和中心损失联合优化模型进行表情分类,该模块具有较少的参数量、较低的显存需求和计算量,并且没有使用额外的数据预训练模型。同时,所提出的模块还能提取到人脸表情微小变化的局部特征。在RAF-DB和FER-2013无约束人脸表情数据集上的实验结果表明,提出的方法是有效的。     

对信道过模型具有鲁棒性的基于线性组合-子空间法的信道盲辨识

当信道被过估计时，用标准子空间法可得到多个线性独立的信道估计，而真正的信道向量处在这些线性独立解所张成的范空间内．通过引入约束条件，信道向量可以被唯一确定,在快速收敛的同时，对信道过估计具有很高的鲁棒性．     

基于大数据的科技评价方法研究

科技评价对象所涉及的数值、图像、声音具有全媒体、多维度、跨时间的特性,挖掘和运用这些海量数据,转化为直观的、随时间和空间变化的、以图形图像呈现在同行评议专家面前,可以有效提高评价的效率和效果.通过建立众包模式、数据整合和提取规则知识、将科技评价结果应用于实践、建立评价过程交互式可视化的流程以构建基于大数据的科技评价模式,这种模式存在着观念陈旧过时、数据挖掘能力、大数据处理速度、科技评价数据安全等方面的挑战.     

基于超高速下超高频射频识别信道仿真模型

为复杂应用场景下的机动车电子车牌性能测试提供科学、可量化的测试方法,通过无线通信信道模型理论,针对超高频射频识别通信技术特征,通过理论验证和实验仿真,建立超高频射频识别在高速移动过程中的信道仿真模型。     

大型桥梁变形监测数据处理方法及工程应用

本文探讨了变形监测中数据处理的模型和精度分析方法。应用基点稳定性检验方法验证基准网的稳定性,对水准仪进行精度分析,得出了影响二等水准测量的主要因素。最后运用回归分析方法对数据进行统计和预测。文章以重庆市某大桥数据为处理实例,证明数据分析方法的准确性和科学性,对类似工程具有一定的参考作用。     

离散多音系统中信道辨识和符号同步的综合方法

分析了离散多音系统中信道辨识和符号同步的内在联系,提出了一种用于信道辨识和符号同步的综合方法,应用能量判决的准则同时实现信道频域响应和时域冲激响应的辨识以及符号边界的定位,在非对称数字用户线（ADSL）系统中应用该方法,使得系统的几何信噪比有10dB左右的提高,且算法的复杂度有所下降。     

基于盲辨识理论的双通道肌电信号建模与分类

基于肌电信号产生机理 ,对双通道前臂肌电信号建立单输入多输出 IIR系统模型 ,由于模型输入未知且不可测 ,采用了盲信道辨识方法对模型传递函数进行辨识 .通过提取模型参数作为信号特征 ,能够对握拳、展拳、前臂内旋和前臂外旋四类前臂动作进行识别 .实验表明 ,该方法运算量小 ,适合在线实现 ,性能要优于传统的 AR模型方法     

基于数据增强的卷积神经网络火灾识别

当前图像识别采用的普遍方法是卷积神经网络方法,但该方法依赖于大数据集,在样本不足时会出现过拟合问题。针对以上问题,根据火灾的背景复杂性和卷积神经网络自动学习特征的优点,提出一种基于数据增强的卷积神经网络火灾识别方法。对少量火灾图片引入数据增强技术,通过搭建一个3层卷积池化层和一个全连接层自动提取火灾特征,使用softmax分类器输出。仿真实验结果表明:原始数据测试集的识别率为95%,损失值发散,提出方法使测试集损失值收敛到0.2,改善了过拟合的问题;对数据增强减少过拟合的原因进行分析,表明对小样本使用卷积神经网络具有重要意义。     

基于模糊逻辑法的粒子识别研究

毫米波雷达相比于微波雷达对云的探测具有更高的敏感性,本文利用Chilbolton观测场的94GHz毫米波云雷达的基本探测量,结合探空仪的温度廓线数据,根据Shupe总结得到的云粒子相态识别的阈值,采用模糊逻辑算法对一次实际探测进行了反演研究.该模糊逻辑算法采用的主要隶属函数为不对称的梯形函数,识别粒子的相态类别主要分成雨、毛毛雨、液态水、混合相态、冰、雪等6种,对比经典的阈值算法反演的过冷水区域结果后认为,本文所研究的模糊逻辑算法对云中水凝物粒子的相态识别分类基本合理,其反演的结果对于人工影响天气作业以及飞机安全飞行等方面具有重要的意义.     

基于原型监测资料的拱坝温度场分析

基于温度原型监测数据,在对环境温度进行研究的基础上,分析了隔河岸大坝运行期的准稳定温度场的分布及变化规律,为清江隔河岩大坝安全评价及温度荷载的反演提供了重要依据。     

基于统计特性的LDPC码分析识别研究

从统计角度出发,提出对LDPC码分析思路和初步方法,在仿真的情况下进行验证。利用LDPC码作为分组码的特性,通过统计和对统计特性的分析,在一定程度上克服传统方法———解高斯方程法的局限性,实现了对LDPC码部分特性分析。同样适用于其他分组码的分析识别。