烟叶烘烤技术研究进展与智能烘烤技术展望

人工智能技术的发展、物联网技术的普及以及无数烟草研究人员的基础研究为烟草农业现代化、智能化提供了有力的技术支撑和宝贵经验,将烟叶烘烤由人的主导转为机器智能控制这一问题的研究条件已然成熟.本文阐述了当前鲜烟叶素质判断技术、烘烤工艺匹配技术以及自动化烘烤技术的研究进展,并设想了烟叶智能烘烤技术要解决的问题,旨在为实现烟叶烘烤智能化提供研究思路.     

PD雷达谱分析中的帧重叠ZoomFFT优化设计

针对脉冲多普勒(PD)雷达回波信号频谱分析问题,提出了帧重叠ZoomFFT方法。该方法既可以获得信号局部频谱的高分辨率,又可以提高FFT相参积累的增益,从而提高了PD雷达微弱信号的检测能力以及参数测量精度。文章在介绍该方法基本原理的基础上,针对高重频(HPRF)PD雷达应用,提出了帧重叠ZoomFFT方法的参数设计准则。同时分析了帧重叠对于非相参积累和目标检测的影响,并且给出了具体应用的参数设计及其性能仿真,最后介绍了采用帧重叠ZoomFFT方法的PD雷达信号实时谱分析系统的实现方案。     

基于鲁棒稀疏PCA的工业异常检测

主元分析（principal component analysis, PCA）方法由于原理简单计算方便，被普遍应用于工业无监督异常检测，但具有异常值敏感且所得主元非稀疏等问题。针对传统鲁棒稀疏PCA没有从根本上解决异常值敏感问题且没有给定稀疏度的确定方式，提出了一种改进的工业异常检测方法IRSPCA（improved robust sparse PCA）。具体地，在对L1范数最大化处理以及L0范数惩罚项引入的基础上，提出了用于平衡稀疏性和方差的稀疏性准则，基于该准则开发了一种两阶段稀疏度选择策略，并利用遗传算法求得了主元稀疏度的最优解。另外，设计了基于预测误差平方和（squared prediction error, SPE）统计量的异常值剔除策略，用于增强方法的整体鲁棒性。通过数值仿真和真实烟支成品检测两个案例开展了实验验证。结果显示IRSPCA综合性能均优于传统PCA和鲁棒稀疏PCA方法，充分验证了方法的有效性和优越性。