基于小波包和偏最小二乘支持向量机的多光谱纹理图像的大米分类研究

提出了一种利用多光谱图像纹理特征进行大米分类的新方法。图像由MS3100-3CCD光谱成像仪获得,光谱成像仪提供3个波段的图像,由近红外(NIR)、红色(R)和绿色(G)组成,因此它能够获取普通数码照相机所不能获取的信息。对3CCD近红外波段图像进行二层小波包分解,得到16个子频带,因为纹理图像的特征信息主要集中在中频,因此提取8个中频频带(带通频带)的熵值,并且作为支持向量机的特征值输入。最后应用支持向量机技术分别对有和没有经过小波包分解的NIR波段纹理图像的熵值进行建模,建模样本和预测模型各为80个,每种各为20个。对四种大米进行处理,结果表明,经过小波包分解的纹理图像的识别率达到了100%,而没有经过小波包分解的纹理图像的识别率只有93.75%,说明结合小波包和支持向量机进行多光谱图像的纹理识别是种非常有效的技术,同时也为大米的分类提供一种快速和无损的新方法。     

多自由度柔性结构非线性随机振动响应分析方法

随机等效线性化方法是多自由度结构非线性随机振动分析的有效方法,然而柔性结构隐式的系统方程限制了该方法的应用.本文首先提出了把多自由度柔性结构隐式系统方程显式化的等效非线性系统建立方法,该方法结合模态分析,将系统几何非线性作用等效为模态坐标的高次多项式组合,把多自由度物理系统转化为容易求解的模态系统;在此基础上运用随机等效线性化技术建立柔性结构非线性随机振动响应分析方法.该方法通过引入虚拟激励原理,大幅提高了计算效率,使对多自由柔性结构的非线性随机振动响应分析成为可能.通过算例分析,本文分析结果和精确解与数值模拟解的比较结果表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,能够应用于实际柔性工程结构的随机振动响应分析.     

Semi-on-line scheduling problems for maximizing the minimum machine completion time

1. IntroductionThis paper considers the following scheduling problem: We are given a set J = {pl,Pz,', p.} of independent jobs, each with a positive processing time pi, that must be scheduled on m > 1 parallel and identical machines M = {MI, M2,', Mm}. We identify thejobs with their processing times. The jobs and machines are available at time zero, andno preemption is allowed. The objective is to maximize the minimum workload over themaChines. This problem, denoted by PtICmi., is on…     

应用近红外光谱技术快速检别酱油品牌的研究

提出了一种采用近红外光谱快速鉴别酱油品牌的新方法,对不同品牌的酱油建立相应的指纹模型。对市场上8种典型品牌的酱油,通过近红外透射获取光谱曲线,选择了其中噪声较小的7 625～3 684 cm-1共3 942个波段作为建模分析数据。为了减少原始数据量,提高数据处理效率,对原始数据进行了多项式平滑拟合等预处理,采取主成分分析法,得到能反映酱油99.99%光谱信息的8个主成分。由这8个主成分得到的得分图,可以区分其中某几个品牌,但是不能做到区分全部品种,因此选取了人工神经网络进行了进一步信息提取与种类判别。将8个主成分作为人工神经网络的输入,对应的酱油品牌作为输出,通过不断调整参数,建立了最优的BP神经网络。8个品牌共242个样本作为建模学习样本,每个品牌各10个共80个样本作为检验样本。结果表明,在0.98的置信区间里取得了98.75%的识别正确率,为不同等级和品牌的酱油鉴别提供了一种新的方法。     

应用可见-近红外光谱技术进行白醋品牌和pH值的快速检测

提出了一种基于可见-近红外透射光谱技术快速判别白醋品牌和测定pH值的方法。应用可见-近红外透射光谱获取不同品牌白醋的透射光谱曲线,并对获得的原始光谱数据进行平滑、变量标准化以及一阶导数等预处理,然后利用主成分分析对原始光谱数据进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,并将所选取的主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,得到三层优化神经网络结构：5输入层节点,6隐含层节点和2输出层节点,各层传递函数均采用Sigmoid函数。利用该模型对预测集样本进行预测。实验结果表明在阈值设定为±0.1的情况下该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%,pH预测值与实际测量值偏差小于5%,得到了理想的结果。所以利用可见-近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定白醋品牌和pH值。     

可见-近红外光谱用于鉴别山羊绒与细支绵羊毛的研究

近红外光谱作为快速、无损的检测技术,近年来在国内外越来越受到广泛关注。针对山羊绒与细支绵羊毛的可见／近红外光谱的特点,提出了应用主成分分析(PCA)结合人工神经网络（ANN）进行山 羊绒与细支绵羊毛的鉴别,并建立了羊毛、羊绒分析模型。应用可见／近红外反射光谱获取山羊绒与细支绵羊毛的光谱曲线,利用主成分分析对原始光谱数据进行处理,根据主成分的累计贡献率99.8%选 取主成分数6,并将所选取的6个主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。实验结果表明,16个未知样本的鉴别全部 正确,表明可见／近红外光谱结合主成分分析和神经网络技术对山羊绒与细支绵羊毛进行快速鉴别是可行的。     

有两个服务等级的平行机排序问题

对有两个服务等级的平行机排序问题的m台机情形,证明了修正的MF算法的最坏情况界不超过4/3 (1/2)~k,其中k是算法中预先给定的迭代次数.而已有的算法仅为2-1/(m-1),从而大大改进了已有文献中的结果.     

基于可见/近红外光谱技术的番茄叶片灰霉病检测研究

利用可见/近红外光谱技术对感染灰霉病的番茄叶片感染程度进行了检测。提出了主成分分析结合BP神经网络的数据处理方法。采用主成分分析进行数据的降维,减少了计算量,提高了建模精度。通过主成分分析中的载荷值,定性地分析了不同波段对病害程度检测的重要性。将得到的最主要的几个主成分输入BP神经网络进行建模,预测结果显示,当主成分数为8,隐含层结点数为11的时候,病害程度的检测模型对未知样本预测的相关系数达到0.930,SEP为0.068 7,模型具有良好的检测效果。说明基于光谱技术和化学计量学方法的灰霉病检测模型具有很好的检测能力,为光谱技术应用于病害检测提供了新的方法。     

基于可见-近红外光谱的咖啡品牌鉴别研究

利用可见-近红外光谱技术对市场上三种不同品牌咖啡品种进行鉴别。分别采用主成分分析法与BP神经网络结合和小波变换与BP神经网络结合两种组合模型进行分析预测。利用主成分分析法与小波变换的数据压缩功能和BP神经网络的学习预测能力实现对不同品牌咖啡的鉴别。实验采用３个品种共60个样本建立模型,30个样本进行品种鉴别,结果表明,两种鉴别模型的咖啡品种鉴别率均为100%。同时也表明,小波变换用于数据压缩无论是在压缩时间上还是在压缩能力上都优于主成分分析法。说明通过小波变换和BP神经网络相结合建立模型进行不同品牌咖啡鉴别具有分析速度快,鉴别能力强的特点,为快速鉴别纯品咖啡提供了新的方法,同时也为确定不同品牌咖啡选用咖啡豆品种奠定了基础。     

基于降阶均匀化理论的混凝土双尺度力学性能分析

混凝土材料细观特性对宏观力学性能有着重要影响。为进一步分析混凝土细观特性对宏观力学行为的影响规律,将混凝土材料简化为由骨料、砂浆和界面三相组成,编制了随机凸多面体骨料生成、投放和网格剖分算法,建立可用于有限元计算的满足级配要求的随机细观模型。针对直接使用细观力学模型计算量较大的问题,采用降阶均匀化理论,对混凝土细观胞元模型进行预处理并编制了相应的双尺度计算程序。对不同强度混凝土进行了单轴静态压缩双尺度计算,与实验数据和细观力学模拟结果符合较好。研究表明,降阶均匀化理论在加快求解速度的同时具有较高的精度,可以用于混凝土的多尺度力学性能分析。