基于Elman神经网络的252Cf源核系统随机中子脉冲信号识别方法

 针对²⁵²Cf自发裂变中子源构成的核信息系统,以实际所测随机中子脉冲数据的自相关函数为研究对象,借助仿真实验, 利用Elman神经网络对不同质量核材料进行识别。在实测数据的基础上,通过叠加随机抖动,模拟产生了不同质量核材料的相关函数样本,并将其用于神经网络的训练与测试,实验结果表明,训练过的Elman神经网络能够较好地识别相关函数的特征,分辨不同质量的核材料,平均识别率达到85%,综合平均误差为0.04,且具有较高的鲁棒性。     

多孔材料在压缩载荷作用下的屈曲失效模式分析

压缩是工程材料最基本的承载方式之一,多孔材料中的孔棱受到压缩载荷时可能产生屈曲行为.建立了各向同性三维网状高孔率多孔材料的简化结构失效模型,分析了这种材料在不同压缩载荷作用下由于孔棱发生屈曲而引起的失效模式,系统地得出了单向压缩、双向压缩和三向压缩等三种承载形式下这种多孔体受压而导致孔棱屈曲时名义主应力与孔率的数理关系.在此基础上,进一步得出了此类材料在压缩载荷作用下发生孔棱屈曲的载荷条件.     

基于模型缩聚的结构损伤统计识别

提出了一种基于有限元模型缩聚技术的结构损伤统计识别方法,该方法仅需要少量传感器的测量数据.首先基于模型缩聚技术建立确定性的损伤识别过程,然后利用摄动法将概率过程融入确定性的损伤识别中,从而得到了一种基于概率统计的结构损伤识别方法.该方法通过计算未知参数(如损伤构件的弹性特征)对于测量噪声的一阶与二阶偏导数,来得到这些未知参数的均值与协方差矩阵.文中不仅阐述了该方法的理论推导过程,而且通过一个门式框架的数值仿真研究,并结合Monte Carlo数值模拟技术验证了该文方法的正确性.     

飞行器飞行载荷动态平衡仿真模型及软件实现

针对飞行载荷仿真中因原始参数的差异等原因带来的载荷不平衡问题,提出了一种基于误差分析的载荷动态平衡协调仿真模型,详细描述了这一模型的仿真算法,研制了相应的软件系统,给出了软件系统体系结构和关键技术,利用软件系统对真实型号飞行器飞行载荷进行了平衡协调,获得较好效果.     

组合权重优化的企业财务绩效可变模糊综合评价模型

针对目前企业模糊综合评价无法解决模糊识别、动态可变性及单一权重不科学的问题,提出组合权重优化的企业财务绩效可变模糊综合评价新模型.首先,建立企业财务绩效综合评价指标体系;然后,获取指标数据并通过主客观权重融合的方法优化指标权重;最后,基于可变模糊集理论构建企业财务绩效可变模糊综合评价新模型.以B企业为例,应用新模型对B企业财务状况进行评价.结果表明:2012-2015年,B企业财务评价等级分别为Ⅲ-Ⅳ、Ⅱ-Ⅲ、Ⅱ-Ⅲ、Ⅲ-Ⅳ,符合B企业实际运营发展状况,证明了新模型的科学合理性.新模型不仅对企业财务绩效评价新方法进行了考察,而且拓展了可变模糊集理论的应用领域.     

基于视角信息嵌入的行人重识别

提出一种基于视角信息嵌入的行人重识别模型。结合行人图像视角朝向特点,对PSE (pose-sensitive embedding)网络结构进行了优化。首先将PSE特征向量融合部分由特征的融合改成更符合不同视角特征空间性质的三个视角单元特征向量的拼接;其次视角单元从骨架网络更浅层的blocks-3进行分离,增加三个视角单元特征空间的差异性;最后利用改进的深度可分离卷积,设计了一个深度可分离模块,对视角单元进一步进行提取特征,防止模型参数过大的同时提高网络非线性能力,从而提高网络的泛化能力。利用Market1501、Duke-MTMC-reID和MARS数据集对所提的算法进行有效性验证实验,结果表明所提的改进方法取得了更好的识别效果。     

基于皮肤表面“振动信号”的多摄像头人体识别定位

提出了一种适应场景广泛的基于皮肤表面"振动信号"的多摄像头人体识别定位方法。提出了同一人体皮肤表面"振动信号"在多摄像头下具有同步性而不同人体皮肤表面"振动信号"具有差异性的原理,并通过实验进行了验证。基于肤色区域跟踪技术,实现了多摄像头下的人体皮肤表面"振动信号"的获取;基于其差异性和同步性原理及余弦相似度,实现了人体识别;并通过多摄像头坐标计算实现了多摄像头人体定位,最大定位距离误差为61.01cm。     

语音识别中AR模型的研究

介绍用线性AR(p)模型提取语音信号的LPC参数估计的方法(矩(YW)估计和极大似然(M LE)估计),并且对模型进行检验和模拟.     

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根据等离子体边界附近的磁场测量信号,利用电流丝模型快速识别了等离子体的边界。介绍了该模型的基本原理,并重点研究了目标函数的选择对快速识别等离子体边界的影响。     

一维流动的Boussinesq方程渗流系数反演的变分伴随方法研究

利用偏微分方程最优控制中的伴随方法讨论一维Boussinesq方程渗流系数反演问题的数值解法.吸收正则化思想改造最小二乘方法,利用变分伴随思想构造新迭代算法.迭代过程中首次搜索方向采用泛函下降最快的负梯度方向,第二次及以后搜索方向采用一种新的全局收敛的下降算法(Pan-Chen算法).与共轭梯度法比较,新算法具有更好的收敛性.数值模拟结果验证了理论算法的可靠性.