改进型DSC的并网锁相环直流偏移消除方法

针对在SRF-PLL的控制内环中使用延迟信号消除(DSC)算子，放缓了动态行为问题，提出了一种用于电网同步的三相PLL中的快速直流偏移抑制方法.通过使用改进型DSC运算器(MDSC)方法，改进了传统的基于DSC的PLL的动态性能.该方法能够有效地克服系统带宽给直流偏移消除带来的影响，并使系统响应速度得到提升.另外基于MDSC的PLL在相位跳变和频率阶跃变化的调整时间也很小.所提方法的有效性通过仿真实验结果得到证实.     

基于深度图像预旋转的手势估计改进方法

基于深度图像的手势估计比人体姿势估计更加困难,部分原因在于算法不能很好地识别同一个手势经旋转后的不同外观样式.提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)推测预旋转角度的手势姿态估计改进方法:先利用自动算法标注的最佳旋转角度来训练CNN;在手势识别之前,用训练好的CNN模型回归计算出应预旋转的角度,然后再对手部深度图像进行旋转;最后采用随机决策森林(Random Decision Forest, RDF)方法对手部像素进行分类,聚类产生出手部关节位置.实验证明该方法可以减少预测的手部关节位置与准确位置之间的误差,手势姿态估计的正确率平均上升了约4.69%.     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

基于形态结构特征的对流单体自动分割方法研究

风暴单体是形成各类强对流灾害天气的基本单元,它们的雷达回波形状复杂、内部分布不一、外层相互交织,从而造成单体分割困难.提出了一种基于形态结构特征的对流单体自动迭代分割方法.以雷达图片中区域树结构单体分割结果为初始输入,在每次迭代分割过程中,首先计算各个分割结果的3个形态结构特征,然后通过一个预先训练的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器判断分割结果是否为对流单体,对非单体的分割结果进行再次分割.通过3种不同类型的风暴案例进行测试,结果表明,本文方法能够有效地识别出聚集的单体和处于分裂/合并状态的单体,并且能够获得单体的完整结构.在定量评估测试中,本文算法获得了0.84的临界成功指数评分,高于传统的风暴单体识别与跟踪算法(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)方法(0.55)和单阈值方法(0.49).     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计（英文）

主要研究紧致凯勒流形上Yang-Mills-Higgs流的曲率估计。在Higgs丛不是半稳定并且HarderNarasimhan-Seshadri滤过没有奇点长度为1的假设条件下，证明了与之相应的Hermitian度量对应的曲率是一致有界的。     

部分可观测耦合随机抛物方程组的参数估计

本文研究加性时空白噪声驱动下的部分可观测耦合随机抛物方程组的参数极大似然估计量.在观测时间和噪声强度不变的条件下，本文证明了估计量的强相合性和渐近正态性.数值算例验证了理论结果.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

抛物方程非特征柯西问题的分数次Tikhonov方法

讨论了一个不适定的抛物方程的非特征柯西问题,为了解决这个问题,采用了分数次Tikhonov正则化方法,并提出先验和后验两种参数选取规则下的稳定误差估计。