基于时间序列LBP算子的手势检测

从基本的LBP算子出发,提出一种基于时间序列的分块LBP算子特征,使用该特征可以提高单目摄像头中特定手势识别的识别率.该特征主要思想是利用手势特征在视频中时间和空间的关联性来提高手势检测的准确率,从而提高整个视频序列中的手势识别率.识别的手势为特定的五指张开的手势,因为该手势是手势控制中经常出现的手势.通过测试,该算法可以在一定程度上提高特定手势的识别率.     

基于季节时间序列模型的网络流量实证分析

针对CERNET上的一段网络流量数据,基于季节时间序列相关理论,对其进行实证分析,对数据进行预处理、模型的适应性检验、平稳性检验、白噪声检验及模型预测．通过经验和实际的理论操作,充分显示了季节时间序列在处理网络流量这种带有周期性性质数据中的优势．     

算子Fredholm序列的性质

讨论算子Fredholm序列的性质，并且得到一致收敛的有界线性算子序列为算子（上半，下半）Fredholm序列的等价条件，这也是单个（半）Fredholm算子情形的推广．     

非线性位移时间序列分析模型的进化识别

引入进化算法的全局优化思想,结合时间序列分析的基本理论,提出了一种新的岩土结构变形非线性动力学演化特征的进化识别算法·设计了能自动确定输入时步长度以及非线性动力学模型结构和参数的分步进化方案,对非线性时间序列分析模型的结构和参数进行全局最优搜索·将该方法用于三峡永久船闸高边坡开挖变形的预测分析,取得了满意的效果,提供了一个有效的岩土工程设计与施工的分析工具·     

一个分子序列的进化模型

本文提出了关于分子序列进化的一个简单模型,序列由于随机的点突变和一定的选择规则作用而不断变化,利用这个模型,可以解释进化中信息参数的下降,和的上升,并可解释序列具有短程的关联长度,对不同物种的出现,也可作初步讨论。     

基于时间序列模型的预估控制算法

提出一种具有反馈修正的，基于时间序列模型ＣＡＲＭＡ的单值预估控制算法，对这种算法下闭环预估控制系统结构和稳定性进行了分析，对各种预估控制算法的鲁棒性进行了仿真对比。反馈修正的引入，使闭环预估控制系统的鲁棒性有很大的改善，使这种算法更适合于工业应用。     

基于自适应免疫进化算法的多用户检测

本文采用自适应免疫进化算法来解决多用户检测问题．通过计算机仿真，无论是抗多址干扰还是抑制远近效应，此方法都明显优于传统检测方法，并且具有与最优检测器接近的误码率性能。     

进化规划和进化策略中变异算子的若干研究

介绍了进化规则和进化策略中使用的三种变异算子及其性质，应用概率论方法比较了它们的局部搜索和局部逃逸性能。结果表明，柯西变异算子和正态变异算子分别具有良好的局部逃逸和局部搜索能力，而平均变异算子在一维时同时具有良好的局部逃逸和局部搜索能力，但在高维时它的性态和柯西变异算子基本一样，这些结果为设计和使用变异算子提供了指导和启发。     

基于时间序列模型的职工平均工资预测

以时间序列模型为基础,对未来中国经济发展和工资增长的形势进行分析,经过合理的假设和筛选,确立工资的6个影响因素,继而引入国家效应、企业效应和个人效应3个影响因子。运用SPSS的相关性分析,对影响山东省职工年平均工资的因素进行分析,分别研究了国家效应、企业效应和个人效应与该地区年平均工资的关系,进一步运用SPSS,综合分析这3个因素对该地区平均工资的影响。最后,通过综合国家效应、企业效应和个人效应这3个因素建立的时间序列自回归模型,得到2011—2035年山东省职工年平均工资的预测值。通过时间序列的自回归模型预测值与实际值的Sequence Plot曲线,证实模拟效果较好,预测值符合模拟趋势。     

基于Teager-Kaiser算子的改进波束域MUSIC时延估计算法

为了降低波束域多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计接收信号到达时问(time of arrival,TOA)的计算复杂度,提高算法的抗噪性能,提出一种基于TK算子(Teager-Kaiser operator)的改进算法.利用TK算子对数据瞬时变化敏感的特性,...     

基于Canny算子的有效块匹配运动估计算法

为了减少噪声对配准精度的影响,降低误匹配率,提出了一种新的、有效的块匹配运动估计算法.算法利用Canny算子提取当前帧的轮廓,从而得到特征块,并将参考帧进行2值化处理,在新的匹配准则下,对特征块与参考帧进行配准.实验结果表明,匹配精度有明显提高.     

混凝土损伤破坏的协同问题

针对混凝土的力学性能在很大程度上取决于初始损伤的问题,而现有的损伤力学研究观点和理论都是基于某种假定(或简化)对混凝土损伤演化进行研究,很难从本质上对混凝土损伤演化过程进行描述.尝试从系统的观点出发,采用热力学和协同学的基本理论和方法研究受载条件下的混凝土损伤演化问题.应用协同学的绝热消去法得到了材料考虑初始损伤条件下的非线性力学模型,研究破坏过程中的相变问题,并加以深入分析,获得了材料受载破坏过程中裂纹的平均取向规律,揭示了破坏过程中的声发射现象和体征规律,并应用数值模拟验证了理论分析的正确性.通过研究,有望得到混凝上损伤演化过程、本构关系等更本质的描述,为进一步研究损伤演化问题指明了方向.     

基于Delta算子描述的CARMA模型辨识

研究Delta算子描述的离散系统参数辨识问题。基于Delta算子矩阵求逆引理,提出辨识Delta算子描述的可控自回归滑动平均模型(CARMA)的递推增广最小二乘法(DRELS),并给出DRELS算法的实现步骤。     

Riemann-Roch算子与Dirac算子的一个注记

给出了算子Э^-＋Э^-#与Dirac算子之间的关系,并且给出了上述两个算子相等的一个条件.     

基于虚拟股市的演化复杂性度量与分析

建立了基于遗传元胞自动机的虚拟股市模型,股市中的股民用元胞代表,股民具备自主学习的能力,同时亦受邻近股民投资历史的影响,股民间的相互影响通过选择算子与交叉算子实现,外界环境通过改变变异概率影响股市系统的演化行为.提取了度量系统演化复杂性的特征量,并在此基础上,研究了它与个体数量及耦合强度之间的关系.大量实验表明：足量的个体与适度的耦合强度有利于维持系统的长期演化.     

基于成像算子优化的微震逆时定位方法

针对目前微震逆时定位成像存在的问题,提出一种优化后的成像算子,对模型数据进行抗噪性、误差速度以及检波器分布和数量进行测试,并提出采用峰度值作为定位成像结果的评价标准.结果表明,优化后的成像条件在定位能量聚焦程度和成像分辨率上都得到了提升,对含速度误差和含噪微震数据都有较好的成像结果,并且对检波器的分布和数量有较好的适应...     

基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法。首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障。分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障。     

Model evolvement and reuse technology of injection molding machine based on performance knowledge

To illuminate the necessity of model evolvement and reuse, dynamics of injection molding machine＇s product models are analyzed. The performance knowledge is used to support the model evolvement and reuse. The driven factors of mechanical product model are concluded. The dynamic characteristics of reuse. Finally, HT1800X1N series injection molding machines are taken as examples to illuminate that the arithmetic is correct and practical.     

基于人工神经网络和模拟进化算法的分级燃烧优化

为控制锅炉燃烧向环境排放NOx造成的污染,提出了分级燃烧技术的综合优化方案.建立了基于人工神经网络及模拟进化算法的100MW火电机组锅炉分级燃烧优化模型,选取16个影响因子进行了分级燃烧的7个可调节参数优化,以达到机组的性能优化目标.锅炉负荷为100%、90%、80%及70%,相应神经网络训练次数分别为11523、14810、13410及19732时满足均方差要求.该神经网络模型优化时采用的种群数为80,交叉概率为0.8,变异概率为0.15.结果表明锅炉效率和NOx排放量优化计算值同实测值相对误差低于1%;NOx平均排放量由原来的812mg/m3降为645mg/m3.