一种高可靠性的头部校验夜间行人快速识别方案

针对夜间行人检测成像尺度不一等因素所引起的类内方差较大、实时性不足等问题,本文在统计学习的应用原理下,设计了基于熵加权和FCSVM优化的头部校验夜间行人快速识别方案.该方案应用熵加权原理改进梯度直方图特征,引入了三分支结构的支持向量机对目标进一步识别,同时利用快速分类支持向量机(FCSVM)降低运算所需的开销,确保实时性,最后通过头部校验方法对误检目标进一步分析评估,进一步提高图像匹配的准确度.实验结果表明,该方案在夜间环境下能有效区分远红外行人目标,在充分确保行人实时性的基础上,在市区、郊区等不同应用环境中,均具有良好的实用性.     

基于近邻传播的时间序列基因表达谱聚类算法

聚类是识别基因表达数据蕴含的关键基因调控模块的一种有效方法,基因表达谱的相似性度量是聚类的关键问题.然而,一般的相似性度量方法不能刻画时间序列基因表达谱数据所蕴含的时间延迟、反向相关和局部相关等复杂的基因调控关系.针对时间序列基因表达谱数据,提出一种基于近邻传播和动态规划的相似性度量方法和聚类算法.在大鼠再生肝细胞基因表达谱数据集上的聚类结果与基因功能富集分析结果高度一致,证明算法在时间序列基因表达谱数据聚类上的有效性.     

基于半监督学习的核信任力传播聚类算法

文中提出一种半监督核信任力传播聚类算法(SSKAPC).SSKAPC在对样本聚类的过程中,引入先验知识提高聚类性能;同时该算法将样本映射到高维空间进行聚类.人工数据和真实世界数据的实验表明,SSKAPC算法能大幅度提高聚类的准确性.     

WCDMA无线传播模型校正

基于WCDMA移动通信网络,讨论了传播模型校正的单变量校正方法和多变量校正方法,基于Matlab/Simulink图形化仿真工具,采用模块化动态分析组合方法,提出了对传播模型建立标准模型库的设计思想.利用图形化界面分析,对典型的传播模型进行对比,所建立的Simulink图形化仿真工具包能满足实测、分析校正的要求.以某地实测为例,结合Planet网规软件,详细阐述了无线传播模型参数校正的操作流程、结果分析,并给出了校正后预测值与实测值的对比分析,实现了无线传播模型的校正和网络优化.     

Study on Quality Evaluation Model in Multi-station Assembly Processes

Based on features of dimension variation propagation in multi-station assembly processes, a new quality evaluation model of assembly processes is established. Firstly, the error source of multi-station assembly system is analyzed, the relationship of dimension variation propagation in multi-station assembly processes is studied and the state equation for variation propagation is constructed too. Then, the feature parameters which influence variation propagation and accumulation in multi-station assembly processes are found to evaluate quality characteristic of the assembly system. Through the derivation of equation on dimension variation propagation, station coefficient matrices which are combined and conversed to determine the max eigenvalue are educed. The max eigenvalue is multiplied by the weight coefficient to establish the quality evaluation model in multi-station assembly processes. Furthermore, assembly variation indexes are proposed to judge of the assembly technology process. Finally, through the practical example, the application of the model and assembly variation indexes are presented.     

Risks posed by obesity to body-surface narrowband wireless communication

Little work has been done on the effect of being overweight on the wireless narrowband radio propagation of wearable medical instruments. In this paper, by applying a finite-difference time-domain technique and a statistical learning method, the authors find that being overweight might be an obstacle to body-surface wireless communication. The findings have certain instructive meanings for those engineers who are designing on-body medical instruments for patients, especially those patients who are overweight.     

延性裂纹稳定扩展判据的研究

本文应用一种修正的Dugdale窄带屈服模型对四组延性裂纹稳定扩展试验进行了分析。提出并运用一种实验——数值计算混合方法确定了大范围屈服情况下裂纹顶端附近的应力场,以此裂纹顶端应力场做为依据,按修正Dugdale窄带屈服模型处理裂纹顶端附近边界条件,用有限元方法分析了试件,计算出延性裂纹稳定扩展的判据J积分。定义了一个新的延性裂纹稳定扩展判据:裂纹嘴张开角(Crack Month Openning Angle CMOA)。     

基于近场动力学的裂纹扩展及轨面剥离掉块成因机理

建立了态基近场动力学钢轨表面滚动接触疲劳裂纹扩展模型,研究钢轨疲劳裂纹的扩展以及由此引起的轨面剥离掉块形成过程。结果表明,轨面单裂纹或裂纹间距>1.5 mm情况下,随着通过总重的累积,裂纹扩展的路径逐渐转向钢轨内部,且扩展速率随着通过总重累积和裂纹长度的增加逐渐降低;轨面多裂纹情况下,通过总重增量低于8.8 Mt时,裂纹在荷载作用下主要发生沿长度方向扩展。通过总重增量超过8.8 Mt后,裂纹之间的次生损伤形成;而且,这种情况在轨面多条裂纹间距≤1.5 mm时较为显著,裂纹间距>1.5 mm时,裂纹间的相互影响减小;轨面多条裂纹同时存在且裂纹间距≤1.5 mm时,通过总重增量达到一定程度（>10.0 Mt）,裂纹间的次生损伤形成剥离掉块,剥离掉块深度约为裂纹深度的1/2以上。     

神经网络在病虫害诊断中的应用

介绍了一种使用人工神经网络的典型模型一ＢＰ算法构造了棉花病虫害学习和诊断系统。系统性能测试结果表明该网络不仅能１００％正确诊断已学样本,而且对未学样本也能以６０％以上的正确率进行诊断,同时系统还有较强的容错和抗干扰能力。     

神经元网络在股价预测中的应用

利用时延神经元网络模型（ＴｉｍｅＤｅｌａｙＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）对四川长虹的股价作了预测。股价的涨跌预报可视作高维空间的非线性分类问题,本文使用增益可调的反向传播算法,对其走势作了预报。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力,本文对四川长虹股价这个时间序列作了连续若干天的一步预测。最后,我们采用不同形式的误差函数对预测结果作了比较。