基于盾构隧道环缝点云的中轴线提取方法

为了降低盾构隧道中轴线提取对原始点云预处理的要求,引入了点云特征提取方法。 首先, 以基于距离差特征的裂缝点云提取方法,识别盾构隧道管片拼接处的环缝点云;然后,以最小二乘 法对提取的环缝内散点进行环缝曲线拟合;最后,在环缝曲线的基础上提取隧道中轴线。 实验结果 表明:基于距离差特征的点云提取方法能够有效识别环缝点云,并在环缝点云的基础上拟合得到隧 道中轴线。 与传统提取方法相比,该方法更加快捷,且提取的中轴线更具有空间感。     

基于神经网络的光伏电站气象-功率模型

基于双层前馈神经网络建立光伏电站输出功率与辐照等气象因素间的非机理模型。建立光伏电站输出功率与气象因素的神经网络模型;对功率模型的输入特征进行选择,分析不同气象因素的组合作为输入变量对模型准确度的影响,明确功率模型的输入变量;分析该模型网络的训练算法、隐含层神经元个数及训练次数对模型准确度的影响,据此确定功率模型的最优结构与参数;基于光伏电站的实际数据对功率模型进行验证。结果表明,基于双层前馈神经网络的光伏电站气象-功率模型具有较高的准确度。     

时空多特征流域场景模式库构建方法

通过构建流域时空场景表征水文事件,提出一种创新的时空多特征流域场景模式库构建方法。对水文原始数据进行事件化分割,去除场景要素数据的时空冗余;基于要素关联关系分析,以多类型方法构造场景要素的对应特征;通过特征选择算法,选取场景关键特征,实现场景初始化;以初始化场景为特征空间,通过聚类提取场景模式,完成场景模式库构建。试验结果表明,创新的时空多特征流域场景模式库构建方法能高效提取水文事件中关键的时空场景数据,挖掘场景模式,形成场景模式库,可以为小样本条件下的水文事件预测提供准确高效的结果。     

热镀锌钢卷力学性能GBDT预报模型

针对热镀锌钢卷力学性能预报建模条件属性选取难、预报精度不足的问题,研究了热镀锌钢卷力学性能梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)预报模型。利用互信息差算法综合评估工艺参数、化学成分和钢卷尺寸参数等条件属性的相对重要性以及属性之间冗余性,进行模型条件属性筛选;采用同分布原理进行样本划分,结合网格搜索法和交叉验证法优化模型参数,建立力学性能GBDT预报模型。将GBDT模型预报结果与随机森林(random forest,RF)、AdaBoost算法和BP神经网络的预报结果进行比较,比较表明GBDT模型优于其他模型,90%的数据样本预测的绝对误差小于14.24 MPa,94.6%的数据样本相对误差在6%范围内,具有更高的预测精度。     

基于多目标蜂群算法的数据分类方法

为了保证运算时效的同时,提高复杂数据的分类精度,提出了基于多目标蜂群算法和极限学习机的数据分类算法。该方法以最小的特征个数和最高的分类精度为优化目标,利用改进的多目标蜂群算法对数据的特征个数和分类器参数进行寻优,针对多个有代表性的数据集进行仿真,结果表明所提出方法的有效性。     

HRRP自动目标识别方法综述

雷达高分辨距离像自动目标识别是近年来雷达目标识别广受关注的一个研究领域. 基于国内外HRRP自动目标识别方法的研究现状,指出目前研究工作中亟待解决的两个问题:非合作目标的识别与分类超平面的获取;针对待解决问题提出目前研究工作中的3个重点:信噪比失配问题的研究,少量不完备样本的研究以及分类超平面获取方法的研究;对每个研究重点的研究思路进行详细划分,包括移除噪声成分、特征提取以及支持向量等,并归纳每种思路的研究现状;最后,对3个重点的研究现状进行总结评述并指出未来的发展方向.      

基于遗传算法和支持向量机的肺结节检测

针对圆点滤波器不能区分粘连血管型结节、血管端点和血管交叉结构,造成假阳率高的问题,提出基于改进遗传算法封装模型的特征选择算法,并把最优特征组合输入到支持向量机分类器,该分离器能做到检测肺结节时漏检率低同时降低假阳率。选出七个特征(其中包含两种新提出的特征)作为最优特征组合。用含有肺结节的CT影像数据库(50个结节和961个假阳)测试分类器的性能,得到敏感性100%和特异性95.5%的效果。实验结果表明,该框架和算法能应用到临床中来提高影像科医生的阅片效率。改进的遗传算法比传统的遗传算法能搜索到更优的特征组合。     

基于GIS的海洋观测数据三维可视化仿真研究

在分析海洋观测数据三维可视化必要性的基础上,提出在海洋GIS中集成海洋数据三维可视化功能是解决当前海洋观测数据信息深层次挖掘难题的关键。对海洋观测数据三维可视化关键技术,包括三维可视化开发技术、海洋要素场数据模型、海洋要素场三维可视化流程、离散观测数据内插方法等,进行了系统分析。此基础上,根据海洋观测数据的特点,选择OpenGL和IDL作为三维可视化开发技术,采用C＋＋和VC＋＋语言开发用于海洋观测数据处理、分析的三维可视化组件CMa3DView,并集成到自主研发的海洋GIS系统——MaXplorer中。实际应用表明,基于提出的海洋观测数据三维可视化方法能较直观的再现复杂的海洋环境,从而为海洋科研工作者揭示抽象数据变化规律以及理解、分析各种复杂海洋现象,提供强有力的辅助工具。     

基于双树复小波变换统计特征的图像盲取证算法

双树复小波变换较常用的离散小波变换具有平移不变性和方向选择性的优点。用双树复小波变换对图像进行多尺度分解,分别计算分解后各层六个方向复高频子带系数幅值及幅值预测误差的一到五阶中心矩,并据此组合成对应的统计特征向量。利用该统计特征向量获取方法提取真实摄影图像和计算机生成图像的统计特征向量集,并采用支持向量机进行分类。实验结果表明,对测试集中的真实摄影图像和计算生成图像的识准率分别为98%和97%,取得了较好的分类效果。     

特征辅助数据关联研究综述

特征辅助的数据关联技术为解决杂波/多邻近（或交叉运动）条件下目标的稳定可靠跟踪提供了一条新的有效途径,是复杂环境下目标跟踪领域的热点研究问题,具有广阔的应用前景。在广泛调研相关文献的基础上对特征辅助数据关联的基本原理进行阐述,对现有的目标特征和关联算法进行科学的分类,对典型应用实例进行较为全面的综述,并对其发展趋势进行展望。