基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

基于压缩感知的水声传感网络通信方法

现有研究主要针对单个传感器节点发送数据的情形,传输效率不高,而多个传感器节点同时发送数据,可以提高传输效率,但存在用户数据之间的干扰.将压缩感知应用于水声传感网络中,提出一种可实现多节点同时传输数据的大容量协作通信方法,利用传感器节点数据的稀疏特性,将多个源节点数据同时传输等效为压缩感知中的测量过程,证明了多节点并发传输过程的传输特性可以满足压缩感知中的测量矩阵的约束等距性要求.目的节点通过重构算法,可以恢复多个并发传感器节点的数据.     

美元/欧元汇率的趋势与波动分析及区间预测

对美元/欧元汇率进行趋势与波动分析并作出区间预测。利用BP神经网络提取趋势,对残差分别运用自回归移动平均模型和广义自回归条件异方差模型分析波动性,将趋势与波动性结合给出区间预测。对2001年7月至2017年10月美元/欧元汇率的研究发现,BP神经网络具有很好的非线性刻画能力,但只有合适的预测精度才能得出较好的预测区间,同时也发现,广义自回归条件异方差模型对波动性的分析效果优于自回归移动平均模型。因此,BP神经网络模型与广义自回归条件异方差模型的组合模型(BP-GARCH模型)更适合时间序列的中长期区间预测。通过调节BP神经网络的参数、误差及预测精度提高组合模型的精度。     

用于燃煤锅炉热效率在线计算的虚拟煤质数据库的建立

燃煤锅炉热效率在线计算模型的实用性及可操作性高度依赖于燃用燃料的成分和类型,为了减少煤质的复杂性及多样性、现场燃煤煤质成分分析误差以及人为离线输入参数的不准确性对锅炉热效率在线计算的影响,拟构建可供在线计算燃煤热效率调用的虚拟煤质数据库。通过对工业锅炉常用煤种成分、来源及种类进行线性回归并运用统计分析以及聚类分析等数学算法,搭建虚拟煤质数据库。为了验证煤质数据库的适用性,借助神经网络算法对燃煤的计算发热量和化验发热量进行了对比分析,结果显示,误差在工业用煤的测量误差范围内。所建的燃煤数据库能有效地实现锅炉变工况运行时的热效率在线测算。     

基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法

为了能实时准确地评估网络安全风险,提出一种基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法。该方法基于隐马尔科夫模型对目标网络进行建模,通过节点的直接风险和相关性引起的间接风险来量化节点的安全风险;考虑节点在网络中的重要性程度,结合节点安全风险,量化目标网络的整体安全风险。通过实验对所提方法进行验证。实验结果表明：该方法能够对由节点相关性和节点重要性程度所带来的网络安全风险进行量化,使得网络安全风险评估结果更加准确、可信。与传统的网络安全风险评估方法相比,该方法能够更加及时地发现网络中的异常风险变化情况,为网络安全防御策略的及时调整提供依据。     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

数字孪生的模型、问题与进展研究

近年来,关于数字孪生的研究方兴未艾。数字孪生作为一个新的范式或者方法体现出了巨大的潜力,但是,这一概念的内涵和范围尚不确定,尤其是对数字孪生模型概念的界定很不清晰。根据模式类别可以将其分为通用模型和专用模型,其中专用模型仍是当前的研究热点,研究内容主要体现为对具体项目使用数字孪生方法进行建模,也包括对专用模型进行开发。这些具体项目除了传统制造业所涉及的零件测量和质量控制,增材制造,设计和工作过程,以及系统管理外,还包括在生物医药、石油工程领域的应用等。开发专用模型的工具和技术呈现多元化,有通用工业软件、专用工业软件、仿真平台和自研二次开发工具等等。数字孪生通用模型的研究对象不针对某一具体项目,而是研究如何将模型受控元素表示为一组通用的对象以及这些对象之间的关系,从而在不同的环境之间为受控元素的管理和通信提供一种一致的方法。数字孪生通用模型的研究主要分为概念研究和通用模型的实现方法,两者的研究热度相当。其中概念研究从宏观角度的产品生命周期管理,到描述系统行为,如一般系统行为和系统重新配置,再到具体工作流,如设计方法、产品构型管理、制造系统、制造过程等,研究内容较为发散,尚没有出现特别突出的热点。关于数字孪生通用模型实现方面,主要研究了建模语言的构建、模型开发方法的探索、具体工具的使用、元模型理念的植入和模型算法的探索。数字孪生模型是数字孪生研究的核心领域之一,其未来的研究重点是如何将不断涌现的各不相同的数字孪生体的外部特征和内在属性归纳为可集成、可交互、可扩展的模型,便于更高效地实现信息在物理世界和数字世界之间流动,从而实现数字孪生的普遍应用,继而支持CPS(网络物理空间)和CPPS(网络物理生产系统)的建设。因此,数字孪生模型研究下一步需要解决的问题是如何对接标准参考架构,如德国提出的工业4.0参考架构模型RAMI4.0和中国的智能制造系统架构IMSA等;关于数字孪生模型需要建立统一的描述方法并确立一致的结论,以规范各自独立发展建立起来的模型,从而改善模型的互操作性和可扩展性,否则,随着系统规模的扩大模型效能会显著下降;中国数字孪生模型的研究急需国产专业工业软件和建模软件的支持,以便中国学者深入开展更加符合国情的深入研究。     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

基于稀疏恢复的 MIMO-STAP干扰样本检测方法

针对机载多输入多输出(MIMO)雷达空时自适应处理(STAP)技术在训练样本存在有源干扰时杂波抑制性能严重下降的问题,提出了一种干扰样本检测方法。首先使用正则化FOCUSS算法估计出各原子的空时功率谱值,接着设置谱值门限将谱值较大的原子取出,然后确定扫描带对空时二维平面进行扫描,最后根据进入扫描带最大原子数占总原子数的比例判别训练样本是否存在干扰。仿真实验表明,该方法可有效检测出训练样本中的干扰,使用该方法挑选出的无干扰训练样本恢复杂波谱可保证空时滤波器的杂波抑制性能,提升稀疏算法求解杂波谱时涉及到的样本的可靠性。     

基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别

针对目前空域内航空器防相撞风险骤增,飞行安全态势不容乐观的现状,现有的飞行冲突探测方法难以把握如此复杂的空中冲突态势,不利于航空管制员对空域的飞行安全态势情况进行准确掌控。提出一种基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别方法。首先基于航空器机载防相撞系统（ACAS）保护区模型构建飞行冲突态势网络模型,在此基础上,采用复杂网络理论中的节点度中心性、接近中心性以及PageRank指标结合AHP方法对空域飞行冲突态势网络中所有节点的冲突等级进行评估,找出威胁等级较高的关键航空器及关键位置。仿真结果表明,通过建立飞行冲突态势网络可以合理划分空域内的安全态势等级,同时根据复杂网络节点重要度评价指标能够对存在严重冲突安全威胁的航空器进行有效识别,协助航空管制员全面掌握空域内飞行安全态势。