基于改进支持向量机的飞机空气循环系统仿真模型及故障分析

为了有效地识别飞机空气循环系统组件是否发生故障,区分故障类型,并作出对应的维修策略,提出一种基于改进支持向量机的飞机空气循环系统故障诊断方法;首先建立飞机空气循环系统仿真模型,然后将支持向量机运用于飞机空气循环系统,引入蚱蜢优化算法、位置随机偏移机制和模拟退火算法,对支持向量机进行参数优化,最后参考最优参数对飞机空气循环系统仿真模型进行训练。结果表明,建立的飞机空气循环系统仿真模型可以模拟不同情况下飞机空气循环系统主要组件的出口温度以及故障发生时的出口状态,加入蚱蜢优化算法等优化方式的支持向量机系统达到了简化调节参数、加快收敛、提高收敛精度的目的,可以根据多样本数据进行训练,完成故障分析。     

紧支撑Gabor框架的稳定性

1引言自Duffin和Schaeffer提出了框架理论以来,框架理论在数学和信息科学等领域占有非常重要的地位,在小波分析和时频分析中起着举足轻重的作用.现在Gabor框架系统被广泛地应用在信息论,量子力学,信号处理和图象处理等方面.Gabor框架的稳定性是应用中所需要的,同时也是人们关心的问题.但是,一直以来对Gabor框架的稳定性的研究主要集中在L~2(R)上,即使在L~2(R~d)上的研究也主要针对单项指标扰动进行了研究.本文借助于文[2]中的定理3和定理4,文[3]中的定理2和文[5]中的定理2.1,分别对L~2(R~d)上紧支撑Gabor框架的窗函数、平移指标、旋转指标以及多项混合扰动的稳定性进行了讨论.     

Shape recovery using high dynamic range images

An effective method for object shape recovery using HDRIs (high dynamic range images) is proposed. The radiance values of each point on the reference sphere and target object are firstly calculated, thus the set of candidate normals of each target point are found by comparing its radiance to that of each reference sphere point. In single-image shape recovery, a smoothness operation is applied to the target normals to obtain a stable and reasonable result; while in photometric stereo, radiance vectors of reference and target objects formed due to illuminations under different light source directions are directly compared to get the most suitable target normals. Finally, the height values can be recovered from the resulting normal field. Because diffuse and specular reflection are handled in an unified framework with radiance, our approach eliminates the limitation presented in most recovery strategies, i.e., only Lambertian model can be used. The experiment results from the real and synthesized images show the performance of our approach.     

基于反射光谱的温室黄瓜叶片磷素含量分析与预测

以温室栽培黄瓜作物为对象,分析了叶片反射光谱与叶片磷素含量之间的相关关系,并建立了预测模型。首先利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。相关分析表明反射率光谱与叶片含P量之间具有一定的相关性,但线性相关不显著。利用微分光谱可以部分消除系统误差、背景噪声等的影响,明显提高了相关系数,但预测模型精度仍然达不到实用程度。在理论分析的基础上,选取978,920,737和458 nm等4个波长作为特征波长,分别利用人工神经网络和支持向量机建立了黄瓜叶片P素含量对应于微分光谱特性的非线性预测模型,结果表明两种算法都获得了较好的预测效果,支持向量机模型的预测能力(R_v=0.754)优于人工神经网络模型(R_v=0.712)。     

引入深度强化学习思想的脑-机协作精密操控方法

针对精密操控中人-机之间缺乏信息双向交互,以及人的精神状态变化会严重影响肢体操控的精度和安全性等问题,提出了一种引入深度强化学习思想的脑-机协作精密操控方法。首先,结合人在上层规划与机器在精细控制上的各自优势,建立由主动操控和被动调控组成的双环路人-机信息交互机制;其次,引入深度强化学习思想,从蒙特卡罗采样原理出发,以表征精神状态的脑电信号(EEG)作为模型的输入,以机器人速度指令作为模型的输出,推导出脑-机协作方法的数学模型;再次,建立具有3个全连接层的精神状态感知网络,从脑-机接口系统的实时监测计算机内存中提取最后1 000ms的EEG作为输入信号,设计开发脑-机协作精密操控算法。最后,创建轨迹跟踪虚拟环境和任务场景,对脑-机协作精密操控方法进行了实验验证,结果表明:该方法在轨迹跟踪任务的控制精度和完成时间指标上均得到了提高;相较于传统方法,该方法的平均轨迹跟踪精度和完成时间指标分别提高了36.55%和22.81%。     

基于后验概率的住房信贷评估SVM模型

针对标准SVM模型在信贷评估中单纯将客户划分为违约或者未违约的不足,提出了利用基于后验概率的SVM用于住房信贷评估的方法.利用商业银行的住房信贷数据进行的实证研究表明,基于后验概率的SVM模型通过将标准SVM的决策值转化为后验概率输出,能够对住房信贷客户的违约概率进行估计,对于商业银行根据客户的违约概率制定相应的信贷政策以及设计相应的住房信贷产品更具有实践意义.     

基于特征选择和支持向量机的异常检测

为在提高检测率的同时保持较低的虚警率,提出一种不同于单一算法的基于特征选择和支持向量机的异常检测技术.首先用一个数据子集进行特征选择,通过构造函数来计算特征间的相似度,并在不失样本信息的前提下,完成会话样本的特征选择;然后对用于训练和测试的数据执行特征选择,剔除不必要的数据特征;最后利用支持向量机来判断入侵.仿真实验表明:与基于标准的支持向量机、基于tf×idf的支持向量机、基于tf×idf的神经网络及基于数据挖掘等的异常检测相比较,该方法具有更高检测率,同时其虚警率也更低.     

基于匹配滤波器和度量学习的脑电信号分类

脑电信号识别和脑机接口技术是人机交互领域的热点问题。当前脑电信号分类方法模型复杂,难以实际应用。该文提出基于匹配滤波器的脑电信号分类框架:根据脑电信号特点和假设检验建立生成式模型,并基于Gauss噪声假设推导出一个简单的线性判定算子;利用度量学习方法估计主信号分量和最优协方差矩阵,进一步增强分类器的鉴别力。实验结果表明:所推导出的线性判定算子分类精度和计算复杂度都优于其他算法,能够满足实际应用需求。     

基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法

针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale marginal contour,简称MMC)算子;其次,提取预处理后的叶片图像MMC形状特征、局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)空域纹理特征、局部向量化(local phase quantization,简称LPQ)频域纹理特征,进而将这些特征拼接成复合特征;再次,利用度量学习和马氏距离改造负距离核构建度量核,将其与GHI核加权融合形成组合核;最后,进行仿真实验.仿真实验结果表明:相对于现有算法,该文算法对不同种类的植物叶片具有较高的识别率.     

基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别

提出了一种基于Curvelet变换与小波变换相结合的纹理图像分类算法.小波变换在分析点奇异信号时具有良好的性能,而Curvelet变换更适合分析图像中的曲线或直线状边缘特征.算法通过提取两者分解子波段的统计学和灰度共生矩阵特征,采用支持向量机对纹理图像进行分类.实验结果表明,和单一的多分辨率变换特征提取相比,该算法具有更高的分类准确率.