基于EMD和SVD的虹膜特征提取及识别

为克服小波变换和Gabor滤波器提取虹膜特征时小波基函数固定和Gabor滤波器参数需优化选择的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的虹膜特征提取方法.首先,对预处理后的虹膜图像进行EMD,将获得的一系列固有模态函数和残差分量构成初始矩阵;然后,对该矩阵进行SVD,以其奇异值作为虹膜特征向量:...     

一类基于SVD的数字水印虚警分析与改进算法

讨论一类基于奇异值分解(SVD)的水印算法的高虚警率问题及其产生原因。分析认为SVD水印算法虚警率高的根本原因是:图像SVD分解的基空间与图像内容相关;奇异值向量与图像之间并不存在一一对应关系,不能刻画图像的几何结构。算法主要缺陷并不是出现在提取算法,而是嵌入算法仅仅植入了水印图像的奇异值向量,没有水印图像在基空间的结构信息。因此,该文提出了一个基于分块SVD和离散余弦变换(DCT)分解的改进算法。该算法通过在版权图像的奇异值向量中嵌入水印图像的DCT系数,克服了经典SVD水印算法的虚警问题,因而稳健性高。实验验证了理论分析和算法的有效性。     

基于分块SVD变换域下的图像盲水印算法

提出了一种新的基于分块奇异值分解(SVD)和离散小波变换(DWT)的数字图像盲水印算法. 该算法充分利用了SVD和DWT的特性,首先对原始图像分块进行SVD分解,提取每一块主要的奇异值进行小波变换,最后采用量化的方法将Arnold置乱后的水印嵌入到小波域的LL子带. 经过实验,该算法能够实现水印的盲提取,能够对JPEG压缩、椒盐噪声干扰、高斯噪声干扰、图像剪切等有较好的鲁棒性.     

实时交通数据的噪声识别和消噪方法

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.     

基于DCT-SVD抗几何变换的扩频水印算法研究

提出了一种基于奇异值分解(SVD)的扩频水印算法,该算法将原始图像分块DCT变换,对每决DCT系数进行SVD分解,得到奇异值.水印采用重复码,用秘钥产生的伪随机序列对其进行扩频得到扩频后的水印序列.通过使用量化步长,修改最大奇异值实现水印的嵌入,同时结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标.实验证明,由于使用了扩频技术,水印提取正确率很高,具有很好的鲁棒性,对噪声、滤波、压缩和剪切都有很强的抵抗力.对于旋转攻击,通过估算旋转角度,运用扩频技术和SVD使得水印提取正确率得到很大提高.     

基于DCT—SVD抗几何变换的扩频水印算法研究

提出了一种基于奇异值分解（SVD）的扩频水印算法,该算法将原始图像分块DCT变换,对每块DCT系数进行SVD分解,得到奇异值。水印采用重复码,用秘钥产生的伪随机序列对其进行扩频得到扩频后的水印序列。通过使用量化步长,修改最大奇异值实现水印的嵌入,同时结合人类视觉系统模型来平衡水印的鲁棒性和透明性这两种主要的性能指标。实验证明,由于使用了扩频技术,水印提取正确率很高,具有很好的鲁棒性,对噪声、滤波、压缩和剪切都有很强的抵抗力。对于旋转攻击,通过估算旋转角度,运用扩频技术和SVD使得水印提取正确率得到很大提高。     

基于奇异值分解的非线性滤波算法

为了克服强单音干扰条件下传统的线性预测滤波方法抗干扰性能不佳的问题,提出了一种联合奇异值分解(SVD)和非线性滤波抑制直接序列扩频通信(DS／SS)中单音干扰的方法,建立了相应的系统模型,并与传统的线性和非线性滤波器的误码率进行了比较．仿真结果表明,基于SVD的非线性滤波算法对干扰有很强的抑制能力,较好地改善了系统的性能．     

奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.     

基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测研究

卫星云图是气象预报的重要资源之一,可以显示云层的生消变化,对气象分析和预报工作有极大的作用.对云图进行一定时间段的预测有助于及时掌握云层的移动轨迹和变化情况,提高卫星云图资料的实用性.然而,当前卫星云图的预测面临诸多困难,例如,云团的变化大多是非平稳、非线性的;云图数据量小,实时性差等.因此,从时空序列的角度出发,提出一种基于3D卷积和自注意力机制的卫星云图预测模型,该模型在ST-LSTM (Spatiotemporal Long ShortTerm Memory)的基础上,在其单元内部引入3D卷积和自注意力机制,使模型能同时提取时间信息和空间特征,进一步增强云层短期趋势和长期依赖的联系;同时,在其外部框架使用空间和通道注意力机制,促进对云图空间特征的提取.在风云四号的卫星云图上进行评估,实验结果证明,该模型能够较准确地预测云层的形态变化和运动轨迹,各项评价指标均优于现有模型.     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

基于贝叶斯分类方法的雷暴预报

为了研究贝叶斯(Bayes)方法对单站雷暴预报的应用效能,利用2003年8月~2006年8月WRF模式数值预报产品和单站观测资料,采用朴素贝叶斯分类器(N-Bayes,naive Bayes classifier)和贝叶斯判别准则(D-Bayes,Bayes discriminatory criterion)两种方法,结合多种强对流天气指数场、Fisher准则和相关系数法的预报因子选取技术,分别建立了漳平、广州和湛江3个单站的雷暴预报模型;利用2007年8月资料,检验了模型预报效果,并与Fisher模型的预报效果进行了比较试验。结果表明:N-Bayes和D-Bayes两种模型有较强的雷暴预报能力,24~48 h雷暴预报CSI评分均超过0.23,准确率在72%以上,两者CSI评分接近,趋势相同;两种Bayes分类方法在预报效果上要优于Fisher判别方法。     

基于整体海洋平台模型的下落物体撞击数值仿真

针对海洋平台受落物撞击后的性能进行研究,采用非线性有限元数值仿真方法,探讨了落物撞击模型的建模技术和参数选取,建立了整体海洋平台模型,对落物与平台的撞击进行了数值仿真,并分析了撞击全过程,得出下落物体撞击海洋平台过程中关于碰撞力、结构损伤变形及能量转换等的一般性规律。主要结论如下：海洋平台结构的碰撞损伤变形主要表现为弹性变形,绝大部分塑性变形发生在撞击区域;海洋平台整体具有较好的弹性变形性能,能够降低下落物体撞击引起的结构损伤;建模时必须建立整个海洋平台模型,以充分体现平台结构的整体性能。     

梁桥非线性随机地震响应的概率特性

为了分析随机地震作用下桥梁结构非线性响应的概率特性,采用Monte-Carlo数值模拟的方法,并利用弹塑性纤维梁柱单元模型模拟梁单元的非线性行为,对连续梁桥在不同地震峰值加速度作用下的非线性位移及内力时程响应进行了研究.得到了:墩顶位移非线性包络响应服从对数正态分布;桥墩轴力非线性包络响应的概率分布介于对数正态分布和极值I型分布之间;墩底剪力和弯矩非线性包络响应近似服从正态分布;墩底曲率非线性包络反应服从对数正态分布.研究表明:在相同场地条件下,地震峰值加速度的变化不影响结构非线性响应的分布类型,但对非线性响应的变异性影响较大.     

集合卡尔曼滤波在浅水模式数据同化中的应用

为了研究集合Kalman滤波同化技术应用于非线性动力学模式的同化效果,通过利用集合Kalman滤波技术对浅水理论中均质不可压流体运动的动力学模式进行理想的数据同化试验.分析集合Kalman滤波同化方法应用于动力学系统的计算方法和步骤.比较三维变分和集合Kalman滤波的同化效果,讨论了集合Kalman滤波数据同化方法的基本性质和同化观测的频率对集合Kalman滤波同化效果的影响.通过试验证明,集合Kalman滤波数据同化方法能够成功地应用于浅水均质不可压流体的动力学系统,可有效地抑制估计误差的增长,为模式预报提供更加理想的初值,改善预报效果.     

大型电子设备群中EMC模块构成

为确保大型电子设备群在复杂电磁环境下正常工作,把EMC技术作为模块引入设备群的全生命周期中.提出了一种新的EMC模块设计方案,并结合对各子模块功能及其工作过程的分析论证了构成方案的可行性.阐述了该模块实现涉及的几项关键技术,建立了EMC预测子模块依据的数学模型并给出了程序设计流程,给出了EMC设计可利用的主要措施,提供了EMI自动检测模块的实现方法.运行效果表明,所提出的构成方案是合理可行的.     

基于伊留辛公设的Q_2原状黄土弹塑性本构模型

为了较好地模拟非饱和Q2原状黄土的剪胀性和软化性,进行了一系列非饱和Q2原状黄土室内试验,获得非饱和Q2原状黄土的物理及力学参数。结合应变空间的塑性力学理论,推导出Q2原状黄土的屈服函数和以塑性功为硬化参数的硬化规律。根据伊留辛公设和相关联流动法则,建立了应变空间的Q2原状黄土弹塑性本构模型。通过计算与试验实测值的比较,表明该本构模型能反映Q2原状黄土的剪胀性和软化性。     

语用Web服务管理框架

为了弥补现有语义Web服务在动态性和交互性方面的不足,将语用Web引入到Web服务研究中,提出了语用Web服务技术,并将其应用于Web服务管理领域.面向语用Web服务管理分为4个层次:语法Web服务层,语义Web服务层,语用Web服务层,网络服务管理层.给出了语用Web服务与语义Web服务协作流程的实现场景.语用Web服务管理促进了服务和消费者之间理解和交互模式的改变.     

柔性动边界梁在横向撞击下的动力响应

研究特定约束条件下梁受横向撞击的动力响应,这些约束表现为弹性支承刚度和阻尼特征,也就是具有柔性动边界.建立了具有动边界梁的力学模型,综合考虑弹性和阻尼支承、集中质量块以及支承不对称等情况.根据撞击局部区域的接触力—嵌入深度关系式,利用拉格朗日方法建立了横向撞击下柔性动边界梁的动力方程,并通过与简支梁在相同撞击条件下撞击力、横向位移的对比分析,说明了柔性支承对结构动力响应的影响.结果表明,低速撞击条件下,柔性支承对撞击力的影响较小,但对结构位移响应的影响较显著,并且弹性支承会使梁受撞击后的变形过程与简支梁相比增加一个变形阶段. 受横向撞击的动力响应,这些约束表现为弹性支承刚度和阻尼特征,也就是具有柔性动边界.建立了具有动边界梁的力学模型,综合考虑弹性和阻尼支承、集中质量块以及支承不对称等情况.根据撞击局部区域的接触力一嵌入深度关系式,利用拉格朗日方法建立了横向撞击下柔性动边界梁的动力方程,并通过与简支梁在相同撞击条件下撞击力、横向位移的对比分析,说明了柔性支承对结构动力响应的影响.结果表明,低速撞击条件下,柔性支承对撞击力的影响较小,但对结构位移响应的影响较显著,并且弹性支承会使梁受撞击后的变形过程与简支梁相比 加一个     

未确知均值分级方法及在回采巷道围岩分类中的应用

为将未确知数学理论应用到回采巷道围岩分类问题中,提出了未确知均值分级方法,建立回采巷道围岩分类的未确知均值分级模型.从巷道地压显现的特点及支护的难易程度两方面选取了6个主要影响因素,如巷道埋深、跨度、直接顶与煤层厚度的比值、围岩强度、围岩节理发育程度,松动圈大小作为判别指标,利用30组巷道围岩实测数据建立回采巷道围岩分类的未确知均值分级分析模型.应用该模型对平顶山矿区4条回采巷道围岩进行了分类预测.结果表明,预测类别与实际类别相吻合,这说明用该模型研究巷道围岩类别具有良好的实用性和有效性.该方法可为回采巷道围岩的分类提供一种新思路.     

测定某种花岗岩静摩擦系数的试验

为了揭示深部岩体块系构造的特性,以深部岩体的典型岩石-花岗岩为研究对象,利用自行研制的深部岩体动态特性多功能试验系统,对粗糙度为6的细粒花岗岩的单、双面静摩擦进行了试验研究.单面最大静摩擦力试验测量了4种不同工况,双面最大静摩擦力试验测量了2种工况,获得了该花岗岩的静摩擦系数为0.572.通过试验研究,发现了花岗岩块体间静摩擦的规律和特性,当位移响应变粗时,表明试件间的摩擦达到最大值.把测量试块单、双面最大静摩擦力作为基本的测量方法和技术,为下一步深部岩体的动态特性的试验研究奠定了基础.