大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

基于表面肌电信号的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳分析

绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyogra-phy,sEMG)的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳评估研究.针对配网绝缘手套法的典型作业工况,搭建了绝缘手套法带电作业上肢的sEMG试验平台,采集受试者上肢(右手)各目标肌肉在是否穿戴绝缘手套下的sEMG信号;基于时域特征参数积分肌电值(integrated electromyography,IEMG)、均方根值(root mean square,RMS)及频域特征参数平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(median frequency,MDF)对绝缘手套的上肢肌肉疲劳特征进行评估;基于支持向量机(support vector machine,SVM)构建了带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型.结果表明:穿戴绝缘手套作业时各目标肌肉更容易进入疲劳状态;穿戴绝缘手套作业时,作业人员上肢部位的肱桡肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌的疲劳程度依次递减,与仿真计算的分析结果一致;sEMG时域特征参数IEMG、RMS对作业人员上肢肌肉疲劳的表征效果要优于频域特征参数MPF和MDF;带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型总体平均准确率为86.56％,能有效识别上肢肱桡肌肌肉疲劳状态.     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。     

基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。     

Heston模型下考虑工资风险和保费退还条款的DC型养老金时间一致性投资策略

DC型养老金投资者通常可以将保费投资于金融市场中无风险资产、风险资产以及通胀指数化债券3种资产。在均值-方差准则下，为了充分考虑市场风险因素和保障参保人利益，将通胀风险、波动风险、工资风险以及保费退还条款引进投资模型中。利用博弈论思想和随机最优控制技术，通过求解一个扩展HJB方程组，得到了最优时间一致性投资策略和有效前沿的解析表达。最后，通过数值分析比较了有、无保费退还条款两种情形下的最优投资策略。此外，还分析了一些主要参数对最优投资策略和有效前沿的影响，并给出了经济意义上的解释。     

竹龄对金佛山方竹形态可塑性的影响

金佛山方竹（Chimonobambusa utilis）为禾本科竹亚科寒竹属植物，是目前寒竹属中保存面积较大、自然分布类型较丰富的竹种，竹笋经济价值较高。分析不同竹龄金佛山方竹冠形、叶形的差异及枝、叶异速生长关系，明确竹龄差异对金佛山方竹形态可塑性的影响，为金佛山方竹的高效培育提供参考。     

基于颜色分布特征的足球视频禁区检测

足球视频影响着人们的日常生活，人们对足球视频的关注更多地体现在对其中进球、射门等精彩事件上。而这些事件大都发生在左右禁区附近，显然左右禁区的准确检测在足球视频处理中起着关键的作用。本文在研究当前主流检测算法的基础上提出了一种基于颜色分布特征的足球视频禁区检测算法，该算法利用SVM对足球左右禁区颜色分布特征进行监督学习，进而检测出左右禁区。通过实验证明该方法高效并且可以达到较高精准度。     

国际石油价格波动的结构性因素分析

文章将石油供给性冲击、需求性冲击和投机行为冲击3方面结构性因素细分为5个内生变量,构建反映油价波动的结构向量自回归(SVAR)模型,并运用模型对1999—2012年期间油价波动的原因进行了实证分析。结果表明:需求性冲击无论是长期还是短期都是油价波动的最主要因素;其次,投机性冲击对油价波动的影响也较大,不容忽视;短期突发事件和供给冲击短期对油价有些影响,长期影响基本消失。     

Janus few layered graphene with asymmetric wettability as anti-flooding cathode supports in proton exchange membrane fuel cells

Water balance in cathode catalyst layer (CCL) is crucial for proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs). Herein, we report a novel strategy to develop a Janus few layered graphene particles (FLGP) with asymmetric wettability by varying the carbon precursors in the chemical vapor deposition (CVD) process. Using the Janus FLGP supported Pt with asymmetric wettability as the cathode of a PEMFC, a peak power density of 632 mW cm⁻² was achieved, which was about two-folds of the hydrophobic FLGP and three-folds of hydrophilic FLGP based cathode, respectively. The enhanced performance could be ascribed to the well-constructed three-phase boundary in an anti-flooding cathode, leading to enlarged electrochemical active surface area and facilitated mass transfer. This work may provide new clues for improving water management in PEMFCs.