基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

压缩天然气和氢气作为点燃式发动机替代燃料的对比研究

本文介绍了点燃式发动机的两种替代燃料(压缩天然气、氢气)的物化特性,分析了二者在点燃式发动机中的常见应用,最后从使用性能和全生命周期角度比较了二者在发动机中应用的优劣。     

Zr基非晶合金准静态压缩下的多重剪切带行为

利用IUTM和SEM研究了Zr-Ti-Ni-Cu块状非晶合金的准静态单轴压缩变形和断裂行为. 研究表明:该合金的室温压缩变形过程主要表现为弹性和塑性变形,塑性变形阶段没有加工硬化现象. 在准静态压缩条件下Zr基非晶合金表现出多重剪切效应,提高了塑性. 微观研究证明,剪切带的滑移分枝与相互交叉是非晶合金塑性提高的主要机制. 沿着剪切带发现了微空洞和微裂纹,剪切带的形成与自由体积的合并有关. 塑性变形过程中形成脉纹状断口形貌,受力状态的不同脉状花纹表现为不同的形式.     

受石油污染的滨海盐渍土强度特性研究

以受石油污染的滨海盐渍土为研究对象,借助稠度、无侧限抗压强度及抗剪强度指标,量化石油污染对滨海盐渍土的影响程度。结果表明：随着石油污染水平的加剧,石油污染盐渍土的液限和塑限缓慢下降,塑性指数缓慢增大,但整体影响均较小;无侧限条件下,污染土的抗压强度随石油污染水平加剧而不断下降,污染土的破坏面呈自下向上发展的（45°＋φ／2）态势。含油量越多,破坏面越大,在25％污染水平下,无侧限抗压强度较未污染的下降了70％,破坏面贯通整个试样;围压条件下,污染土的黏聚力和内摩擦角随污染水平加剧呈波动式反向变化,破坏形态体现为塑性,呈中部“鼓胀”应变硬化型。     

基于压缩感知的自适应谱减法语音增强算法

针对在压缩感知框架下,噪声的影响会被扩大这个问题,提出了一种新的基于压缩感知的语音增强算法。该方案利用压缩感知下的行阶梯观测矩阵能够保留大部分语音特性的特点,对观测序列进行谱减法消噪,再对得到的观测序列进行基于输入信噪比的自适应重构,最后通过低通滤波器对重构语音进行平滑滤波,除去高频成分。实验结果表明:提出的语音增强方法具有较强的抗噪能力,重构速度快,输出的信噪比高,鲁棒性能好。     

网络入侵检测数据采样策略研究

研究网络入侵检测数据采样策略,对入侵检测的定义、分类以及基本结构进行了分析,并从数据挖掘、数据采集等方面讨论了网络入侵检测数据采样的技术基础,构建了入侵检测数据采样模型,进行风险识别判断定价,并对扩展策略进行了讨论。     

基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

不同高径比石膏试样破坏特性及其能量耗散

采用RMT-150B岩石力学试验机,对七种不同高径比的石膏试样进行了单轴压缩试验,分析其力学特性及其破坏特征.根据单轴压缩力学试验结果,利用能量耗散理论,分析其能量耗散特性.研究结果表明:随轴压应力的增加,石膏试样内部微裂隙先闭合,而后在其尖端产生了新裂隙;新裂隙随轴压应力的增加而逐渐地扩展、贯通、形成破裂面,最终发生剪切滑移破坏;石膏试样的体积应变随轴压应力的增大,经历了先压缩后增加,最后急剧膨胀,表现出明显的非线性变形;石膏试样的峰值应力、弹性模量随高径比的减小而增大;轴向应变和横向应变随高径比的减小而减小;变形模量与高径比之间的关系不明确,不能用其表征石膏试样的变形特性;高径比越大的石膏试样受压后容易发生剪切破坏,破坏时吸收的能量增量越快,属于脆性破坏,而高径比越小的石膏试样则发生压酥破坏,属于塑性破坏.     

基于线性插值的异常采样值实时辨识方法

采样数据异常会引起电力系统中继电保护装置和测控装置的误动作,现有方法在短数据窗下难以区分电气量异常采样值和故障时的正常采样值.本文推导了电力系统电气量相邻采样数据的线性插值余项误差,采样正常时该误差较小,出现异常采样点时该误差较大.在此基础上给出了误差的门槛值确定方法,以此来实时判断采样值是否异常.仿真验证了该方法的可行性.     

基于Logistic混沌-贝努力序列的循环压缩测量矩阵构造算法

作为信号处理的一个新领域,压缩感知的目标是尽量减少信号重构过程中采样点的损失,而压缩感知矩阵的构造是压缩感知的核心工作之一。在前人研究的基础上,将循环矩阵快速算法的优点和混沌序列内在确定性和外在随机性相结合的优点进行有效结合,提出了一种新的压缩感知测量矩阵构造算法,即基于Logistic混沌—贝努利序列和循环矩阵的循环压缩感知测量矩阵构造算法(CCNMM)。大量仿真实验结果表明,对于一维和二维信号的恢复,CCNMM算法优于贝努利随机测量矩阵和高斯测量矩阵,证明了CCNMM的有效性和实用性。