基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明，在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

协同虚拟维修过程中的虚拟人体维修操作控制

针对操作人员难以在有限的光学运动捕捉设备捕捉范围内自由运动的问题,开展了协同虚拟维修过程中的虚拟人体维修操作控制研究。基于光学运动捕捉设备对操作人员的下肢动作进行捕捉,根据实时识别结果控制虚拟人体进行大范围运动。针对维修操作过程中的虚拟人体手部运动控制,分析了虚拟人体的手部交互过程,提出了一种基于动态贝叶斯网络的维修操作智能辅助方法。以某液压缸协同式虚拟维修操作仿真平台为例验证了方法的有效性。该方法实现了对虚拟人体维修操作过程的有效控制,具有实时性好、交互性与感知性强等优点。     

基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

随着社交网络的发展，网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中，用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容，同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中，用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用“痕迹”.这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控，采用数据信息知识及智慧（data information knowledge wisdom，DIKW）图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类，并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法，模拟了用户生成内容的产生.     

基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用

针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。     

基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法

提出了一种基于弱监督学习的主页人物属性抽取方法,首先根据领域模式从个人主页中提取出人物属性的前导词,接着通过前导词获取人物属性作为初始的属性种子,在这些属性种子中提取属性的模式,并结合分类和bootstrapping方法不断迭代抽取出无前导词的人物属性。在整个抽取过程中,只需要少量的人工标注。在英文机构网站上的人物属性抽取对比实验结果表明,该方法较属性分类抽取方法在准确率上提高了7.8%,召回率上提高了7.5%。     

HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

简析混凝土常用外加剂的选用及调配方法

混凝土作为现代建筑施工中使用最为广泛的建筑材料,其性能好坏直接影响着建筑的施工质量,但就混凝土净浆而言,成分比较简单,当掺入外加剂后,成分较为复杂。一般意义上讲,混凝土外加剂可以定义为为改善新拌的及硬化后的砂浆或混凝土性质而掺入的物质。通过向混凝土中掺入适量的外加剂,可以在很大程度上改善混凝土的和易性、提高耐久性、节约水泥、加快工程进度、保证工程质量、方便施工、提高设备利用率等,其所带来的好处是非常巨大的,具有十分明显的经济效果。该文研究者结合自身多年的实践经验,详细分析了在混凝土生产过程中对外加剂的选用以及调配方法,希望为我国建筑行业的发展提供一定的导向性作用。