基于分解的自适应差分进化识别光伏模型参数

为了快速、准确和可靠地识别不同环境条件下光伏模型参数,提出了一种基于分解的改进自适应差分进化（improved adaptive differential evolution with decomposition,IADE-D）算法。在IADE-D中,首先提出了一种未知参数分解技术来降低问题的维度,减少问题的复杂性。然后提出一种改进自适应差分进化算法用于求解分解后的未知参数。为了验证所提算法的有效性,将其用于一种基于单二极管的光伏面板模型参数识别。仿真结果表明,与现有先进算法相比,IADE-D算法在准确性和可靠性上更具有竞争力。因此,可以考虑将IADE-D作为一种有效的光伏模型参数识别方法。     

基于深度置信网络和生成模型的驾驶疲劳识别

驾驶疲劳识别研究对预防交通事故提高交通安全具有重要意义.提出了一种基于深度置信网络和生成模型的驾驶疲劳识别方法.为了有效地表示疲劳,采用深度置信网络从人脸图像中提取疲劳特征;结合已标注样本和未标注样本,提出了一种基于生成模型的半监督学习的疲劳识别方法,解决了疲劳识别中的小样本问题.在自建疲劳数据库上,采用该方法进行了驾驶疲劳识别的仿真实验,同时和其他几种方法进行了对比,结果表明该方法具有更高的识别精度.     

高斯基函数参数自适应信号分解和相应的时频分布

提出了一种在线性调频高斯基函数上进行信号自适应分解的方法,并给出了相应的自适应时频分布.该分布是一种正的时频能量分布,具有较高的时频分辨率且无交叉项干扰.基函数集是由单一原型高斯函数通过自适应调节其方差、扫频率、时移和频移来匹配信号的局部时频特征而获得.这些参数和匹配系数中包含了信号的全部信息,可以方便地用于进一步的信号处理.仿真结果表明该方法是有效的.     

复杂场景下车牌识别新方法

针对复杂场景下车牌识别问题,提出了一种新的车牌识别方法.该方法通过颜色空间划分预分割车牌目标,然后采用矩形特征匹配定位符合车牌形状的候选块,并对候选块进行几何校正和自适应分割,再将分割出来的每个字符进行归一化特征提取,最后通过字符的积分特征逐一对每个候选块进行识别,识别成功者即为真实的车牌.实验表明,该方法能适应大多数复杂的场景,不局限于图像的分辨率,以及拍摄的角度,保证了车牌识别的准确率.     

基于空间增强和谱减法的语音识别系统

为了解决连续语音识别在自然环境中噪声估计高误差、去除噪声和语言失真不能良好平衡、导致关键词识别率低下的问题,提出了一种全新的自动语音识别系统(ASR).本系统将双通道含噪语音信号通过空间增强模块进行噪声提取,通过均衡考虑语音信号和参考噪声输入谱减法模块进行去噪与语音失真的噪声去除和信号放大,最后进入基于隐马尔科夫模型(HMM)的自适应语音信号识别模块进行识别处理.实验显示,本系统可有效减少运算负载、提高关键词识别率.     

贝叶斯-MCMC方法求解Fisher方程参数识别问题

马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法。在贝叶斯框架下,给出利用MCMC方法求解Fisher方程参数识别反问题的一种新方法。该方法把参数识别反问题视为贝叶斯估计问题,利用基于自适应Metropolis算法和延迟拒绝算法的一种有效的自适应MCMC方法,得到大量来自后验概率的样本,不仅能够获得每个未知参数的估计值,还可以获得与之相关的各种不确定信息。数值试验结果表明,该方法具有精度高、收敛速度快且易于计算机实现等优点。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制

对一类非线性系统进行简化处理后,结合神经网络逼近方法、自适应滑模控制提出一种新的自适应控制方法.所设计的控制器分为两部分,一部分是等效控制器,另一部分是滑模控制器.滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用.文中用神经网络逼近非线性函数,并将网络权值误差引入到神经网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能.最后给出的仿真算例证明所设计的控制器是十分有效的.     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

一种改进的自适应距离保持水平集演化方法

提出一种改进的自适应距离保持水平集演化方法. 该方法定义新的图像相依权系数与停止函数,有效解决了演化曲线对初始位置敏感的问题. 零水平集曲线能根据图像性质自适应地决定向内还是向外运动,而且在像素灰度值相等的区域曲线能继续演化直至目标物体边界,并提高了零水平集曲线对深度凹陷边界的捕获能力. 实验结果表明,该方法能有效检测目标边界,且有较强的抗噪能力.     

一个新混沌系统的自适应同步

利用自适应控制的方法,给出了一个新混沌系统的同步控制器和参数自适应律,使两个恒等系统达到了自适应同步同时识别未知参数.该控制器设计简单,易于实现,数值仿真表明所提方法具有效性.     

图象自相似性测度算法的研究比较

图象的自相似性测度可作为图象识别和图象压缩的重要特征参量.分形几何图形具有自相似性和递归性,分形维数自然成为有效的自相似性测度.基于目前常用的有效的计算图象分形维数算法,其中包括"毯子"法、"盒子"法、"分数布朗随机场模型"法和各种改进算法,对各种方法的计算量、适用范围进行了研究比较.     

基于MFANet和上下文特征融合的遥感影像目标检测

针对遥感影像背景复杂、目标尺度变化较大、类间相似性较高等特点而导致目标检测效果欠佳的问题,提出一种基于Faster R-CNN的有效且鲁棒的遥感影像目标检测方法.首先,引入可变形卷积、调制机制和空洞卷积,构造调制的特征自适应网络,提取更准确、更完整的目标信息.其次,构造上下文特征金字塔网络,提取更丰富且更具判别性的特征...     

基于非数值属性的数据库数字水印算法

数据库数字水印技术是实现数据库数据版权保护的有效手段之一,针对数据库非数值属性的特殊性构造了一种基于非数值属性的数据库水印模型,并依据模型描述了水印嵌入和水印检测过程的主要算法;最后从鲁棒性及盲测等方面对设计的算法进行了分析,并通过实验表明该算法具有较好的可用性和抗攻击性.     

不同处理对金鱼草种子发芽的影响

对金鱼草种子进行了 7种不同处理的发芽试验 .结果发现 :1 0 %的次氯酸钠水溶液浸种 5min ,对提高种子的发芽率有良好的效果 ;0 .0 1 %的赤霉素水溶液浸种 1 2h ,对种子萌发有促进作用 .     

基于自适应阈值的小波消噪算法研究及应用

基于小波多尺度分解的阈值方法是一种有效的信号去噪方法．应用最为广泛的是Donoho阈值法,但由于其阈值为全局阈值,不能在每级尺度上将信号与噪声做最大分离,去噪效果并不理想．在分析Donoho硬阈值和软阈值方法特点的基础上,提出了一种新的自适应阈值消噪方法,结合了硬阈值和软阈值方法的优点,仿真试验和工程实例均证明了该方法优于传统的阈值消噪方法．     

不完全概率信息的螺旋管簧的可靠性优化设计

讨论了随机参数服从非正态分布螺旋管簧的可靠性优化设计问题.在基本随机参数的前四阶矩已知的情况下,应用随机摄动法和Edgeworth级数方法并通过计算机程序可以实现随机参数服从非正态分布的螺旋管簧可靠性优化设计,迅速准确地得到了螺旋管簧的可靠性优化设计信息.     

高阶矢量基函数的叠层网格快速算法

根据Andersen提出的用于矢量有限元中的高阶叠层旋度共形基函数,导出一种高阶叠层散度共形基函数,将其用于矩量法中,并结合多层快速多极子方法分析导体目标的散射问题. 为了进一步提高叠层基函数的计算效率,提出了基于广义极小余量法的叠层网格迭代算法,用于基于高阶叠层矢量基函数的多层快速多极子方法中. 通过计算导体球和橄榄体的雷达散射截面,验证了该文方法的高效性.     

弹性波反演的多尺度全变分法

通过引入全变分正则化来代替传统的Tikhonov正则化,在多尺度算法思想基础上,构造一种快速有效的反演方法—多尺度全变分法。针对待反演参数不连续的情况,提高了算法精度。通过对弹性波方程反演模拟,结果表明:所提出的多尺度全变分法是一种稳定,快速和精确的反演方法。     

基于Hausdorff距离的车牌字符识别方法研究

根据车牌区域的固有特征,提出了一种高效、快速、实用的车牌字符识别算法．该方法先对车牌中的单个字符进行归一化和细化,然后采用Hausdorff距离模板匹配方法识别．实验表明,该方法有效可行．     

基于挠度差值影响线的简支梁桥损伤识别研究

推导了简支梁某一点的挠度随移动荷载位置变化的解析解,在理论上证明了挠度差值影响线对结构损伤识别的可行性.提出用损伤前后一点的挠度差值来识别损伤,为验证该方法的正确性,采用一个单跨简支梁进行有限元模拟.通过有限元计算表明该方法对单损伤简支梁的损伤位置和损伤程度具有准确的识别能力.