多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法

针对传统的核相关滤波跟踪算法特征表达不足且不能解决尺度变化导致的跟踪失败问题,提出了一种多特征融合的尺度自适应相关滤波跟踪算法。首先,在位置预测阶段,利用Hue和梯度方向直方图两种特征和各自的位置滤波器作用得到的输出响应值,自适应分配权重实现目标位置的预测。其次,在尺度预测阶段,通过在目标位置采集多尺度图像,组成样本独立训练尺度滤波器,并根据样本的尺度滤波响应值,对目标的尺度进行估计,使跟踪算法能够适应目标的尺度变化。最后利用两帧图像间的差异性,自适应调整学习率,进行位置滤波器的更新。实验结果表明,改进算法相较于传统的核相关滤波跟踪算法,在跟踪成功率和跟踪精度上分别提高了25%和13%。当目标尺度变化较大时,改进算法仍能稳定跟踪。     

基于LQG控制的整车8-DOF系统振动分析

建立了整车8-DOF系统动力学模型,考虑了主动悬架控制,并增设了主动座椅控制,设计了车辆主动悬架系统的LQG控制器。基于Matlab仿真平台建立了整车8-DOF系统动力学仿真模型,对所得最优控制策略下的动态响应进行了仿真验证。仿真结果表明:为了改善人椅系统质心及车身质心的跳振性能需要在一定程度上弱化各轮轮胎动位移性能。从控制效能上来看,该最优控制器能够满足各行驶状态下对悬架性能的要求,改善了车辆的行驶平顺性。     

基于非线性修正策略的空气质量预警系统研究

建立科学、有效的空气质量预警系统,对于保护人们的身体健康和促进社会和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义.为此,本文首先利用孤立森林(isolationforest,iForest)算法进行空气质量指数(air quality index,AQI)离群点分析,然后建立了一种空气质量预警系统,该系统由数据预处理模块、优化模块、预测模块和修正模块构成,融合了时变滤波经验模态分解(time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)、改进的蝴蝶优化算法(modified butterfly optimization algorithm,MBOA)、离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning machine,ORELM)和非线性修正策略,该预警系统成功地实现了空气质量的有效预警.同时,以污染程度不同的5个城市作为实验地点对预警效果进行检验,结果表明:1)与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相比,TVF-EMD可以更为有效地降低原始数据的非线性和非平稳性特征;2)基于MBOA的误差非线性修正策略比其他误差修正策略更胜一筹,可以显著提高预警系统的性能;3)建立的预警系统的性能要优于其他对比模型,可以对污染程度不同的城市进行有效预警.     

串联谐振注入式有源电力滤波系统稳定性分析

为了兼顾系统的滤波性能及无功补偿,又能维护系统的稳定性,提出一种新型串联谐振注入式有源电力滤波器拓扑结构并建立相应的数学模型,对其工作原理进行系统分析,探讨它在电网电压畸变、电网电压波动性以及在系统延时和惯性情况下的工作原理,并分别对电网电压畸变、电网电压波动性、系统延时及惯性这3种情况的稳定性进行系统分析研究,利用仿真软件对其结果进行仿真。研究结果表明:上述系统具有良好的稳定性和可靠性,满足了无功补偿,可以较好地应用于工业电力系统。     

基于模糊均值的细菌群体趋药性复杂网络社团结构发现

复杂网络的社团发现问题是网络数据挖掘中的重要问题之一.利用基于模糊C均值的细菌群体趋药性算法最大化网络的模块度,算法中模糊C均值的初始值由群体细菌取药性算法获得.模糊C均值算法在此基础上发现复杂网络的社团结构.其创新点在于最佳模块度的寻找.实验结果表明:该算法具有对现实世界网络社团划分的可行性和有效性.     

计算Lyapunov指数的模糊C均值聚类小数据量法

根据小数据量法的思想提出了一个新的算法:模糊C均值聚类小数据量法.将模糊C均值聚类算法用于小数据量法线性区域的选择,提高了算法的计算精度,最后用数值算例验证了该算法的有效性.     

关于L-函数一类特殊二次均值的计算问题

研究模q Dirichlet L-函数一类二次均值的计算问题。利用解析方法及Dedekind和的互反公式以及M?bius反转公式,给出其二次均值■的一个精确的计算公式,其中■表示对模q的所有偶特征求和,χ_6为模6的非主特(6,q)=1且。结论促进了Dirichlet L-函数的研究。     

具有现实约束的均值-VaR投资组合绩效评价

考虑交易成本、借款约束、上下界约束和基数约束等实际约束条件，提出了均值-VaR投资组合优化模型；该投资组合优化模型非常复杂，难以获得真实前沿面的解析解，给投资组合理论的应用带来了很大的困难，因此，进一步提出了具有实际约束的均值-VaR投资组合DEA绩效评价模型，通过构建DEA模型的前沿面来逼近真实前沿面，从而对构建的投资组合绩效评价模型进行效率评价；最后，运用上海证券市场的股票周交易数据进行实证研究.研究结果表明:随着样本数据量的增大，DEA前沿面逐渐接近于真实前沿面.     

截尾三段线性函数均值上界的估计

分别对给定的随机变量X∈[-a,+∞),a≥0和X∈[-a,M-a],a≥0以及在一阶矩、二阶矩EX=m1,EX2=m2也给定的条件下,对三段线性函数H(x)=max(0,x,mx-z)的均值上界进行了探讨,其中m 1,z 0.通过构造控制函数,得出临界条件,综合分析得出了三段线性函数的上界,三段线性函数的研究又得到了推广,对实际应用提供了很强的理论依据.     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。