基于BP神经网络与BOLL通道的结构监测数据识别修复

通过BOLL通道法巧妙地引入第三方数据，与原始数据互相验证分析，以此构建上下轨线，求取偏离值得到改进型BOLL通道法进行相关的非均匀温度场异常温度识别过滤，再结合IDW算法验证对非均匀温度场缺失温度数据的补全效果，并且基于BP神经网络模型提出两种应力修复方法，对应力监测数据进行修复，然后对修复效果进行研究，验证方法的实用价值.研究结果表明：改进型BOLL通道法在处理非均匀温度场方面具有独特的区域自适应性，在去除异常温度数据的同时较好保留了非均匀温度场研究的突变温度细节；IDW算法综合考虑了测点温度的非均匀性，对于温度场缺失温度数据的补全具有较好效果；同时基于BP神经网络构建温度相关性、多测点相关性的应力修复方法，对非均匀温度场监测中的应力数据进行修复，其结果具有相当的可靠度.     

基于稳健回归的激光视觉异常值识别

针对激光视觉系统在棒材轮廓测量过程中出现的异常值,提出一种基于稳健局部加权回归与3σ准则的异常值识别法。该方法利用稳健局部加权回归进行数据平滑,通过计算被测数据与平滑数据的残差值,依据3σ准则识别出轮廓异常值。利用该方法对激光视觉测量过程中出现的轮廓孤立异常值进行了判别,并与移动均值识别法进行了对比。实验讨论了不同窗宽下,该方法的异常值识别效果,以其识别多孤立异常值的能力。随后对异常值处理前、后的轮廓数据进行了拟合,并对拟合效果和拟合精度进行了对比分析,分析结果表明,异常值处理后的拟合椭圆更为准确,拟合精度大幅提高。实验证明基于稳健局部加权回归的异常值识别法能有效识别轮廓数据中的异常值,与现有异常值识别法相比,是一种高效、稳健的异常值识别算法,对提高激光轮廓测量精度,实现轮廓尺寸的准确测量具有重要意义。     

基于注意力机制的循环一致性生成对抗网络

针对循环一致性生成对抗网络（Cycle-GAN）在图像风格转换任务上出现的纹理细节处理得不好、背景颜色保留较差等问题，并且缩小在配对图像数据集和非配对图像数据集上训练结果的差异，提出一种基于注意力机制的循环一致性生成对抗网络，在生成器网络中融入通道注意力机制（SE-Net），利用网络自主学习的方法得到每一个特征通道的重要程度，再分别赋予每个特征通道不一样的权重系数，以此来强调有重要特征的部分、抑制非重要特征的部分，使得不同特征和不同区域能够被生成器网络非均匀的处理。同时引入对比学习（CL），使网络能够学习到图像的更高层次的通用特征。实验结果表明，所提方法在horse2zebra数据集上取得了较好的结果。     

基于凸组合的移动平均线策略应用研究

鉴于随着市场有效性的增强,作为量化投资技术分析中重要指标之一的传统移动平均线策略逐渐失效。基于凸组合思路构建改进移动平均线策略,并给出了策略交易规则。对2005年10月17日-2017年12月31日的日收盘价数据进行不同日期参数的均线策略回测检验,结果表明：基于凸组合的移动平均线策略表现优于传统移动平均线策略,日期参数组合5~20的凸组合策略表现最好,基于凸组合的移动平均线策略具有较好的应用价值。     

人工冻土温度场模型试验及冻土导热系数反分析

掌握人工冻土温度场的相关物理力学性质对冻结法施工意义重大,导热系数是计算人工冻土温度场的关键参数。采用人工冻土冻结试验平台进行人工冻土温度场试验,在模型土体的不同深度、不同平面位置布置热电耦测量温度的实时发展规律。通过数值法模拟人工冻土冻结温度场模型试验,对比分析不同点温度监测值和模拟值的关系,再以反分析方法为基础,利用最小二乘法准则将数值计算得到的测温点计算温度与实测温度进行对比分析,然后在准则函数计算范围内,用数值逼近原理,得到最优导热系数。最后,将最优导热系数的模拟温度和实测温度进行对比,验证得到的等效导热系数具有准确性。     

异常值检验方法的比较分析

针对格鲁布斯检验法、t检验法检测异常值的局限性,使用格鲁布斯检验法、t检验法、跳跃度检验法对异常值的个数分七种情况进行模拟研究,并对工效学用户测评数据的异常值检验结果进行比较分析,研究结果表明,跳跃度检验法识别异常值的准确率更高,并且在一定数量的异常值下避免了Masking效应(判异为正)和Swamping效应(判正为异)。当数据差异较小时,格鲁布斯检验法和t检验法检测异常值的效果较好,当数据差异较大时,跳跃度检验法检测异常值的效果更好。     

非均匀预紧载荷下轴承-轴系热特性的试验研究

合理的轴承预紧是保障轴系性能的关键所在。由于生产制造和装配误差的存在,容易导致轴系中常用的定位和定压预紧方式形成非均匀预紧载荷。针对以上问题,开发了一种采用小型压电测力传感器测量预紧力、由电主轴驱动的试验平台,可用于开展非均匀预紧载荷下轴承-轴系性能试验研究。针对不同方向和大小的非均匀预紧力下的轴系热特性进行了试验,测试结果表明:1.当非均匀预紧力导致弯矩增大时,均匀预紧下该平面上外圈温度值和温升被非均匀预紧下温度值和温升完全包络。2.对比非均匀预紧力,外界环境温度和散热型式对轴系温度场有更显著的影响。受载轴承中接近热传导的区域,其温度明显低于轴承其他区域。该结果直接反映出非均匀预紧载荷对轴承-轴系热特性的影响,同时为理论研究提供了数据支持。     

三温区冷藏车温度场试验分析及改进设计

针对三温区冷藏车各温区温度不均匀现象,通过在各温区中布设传感器矩阵对温度场进行试验研究。试验采用温度采集模块采集各温区测试点的温度数据来分析各温区温度场的均匀性,并研究造成温度场不均匀的原因。最后提出一种使温度场更均匀的方案,并设计一款新型三温区冷藏车结构,可以减少运输过程中因温度不均匀而产生的损耗。     

基于图像分割和融合的图像去雾算法研究

为了解决传统的暗通道先验去雾方法产生的细节丢失和亮度偏低等问题,本研究提出了一种基于图像分割和融合的去雾算法。首先对输入图像使用亮度反转的MSRCR预处理来进行色彩保真;其次用阈值分割法提取图像的特征信息并获得掩膜,根据特征信息设计自适应的Gamma校正方法,提升对比度和亮度,并使用暗通道先验方法保持去雾后的细节;最后将处理后的图像进行掩膜融合。在真实世界的数据集上仿真结果表明,本研究所提算法在去雾后能保留更多的细节且提高亮度。与几种经典的算法相比,本研究所提算法在去雾后的图像有较好的色彩保真度,保留了更多的细节,去雾效果好且亮度更自然。     

大体积混凝土真实温度场演化规律试验

旨在揭示大体积混凝土通水冷却温度场演化规律,为混凝土坝温控防裂优化设计提供依据,该文通过开展现场通水冷却试验,分析实时监测的混凝土真实温度和通水进出口温度变化数据,研究真实温度场分布特征、演化规律及其影响因素。研究结果显示:真实温度场由非均匀性分布向均匀性分布的演化过程,混凝土早期降温特性可以概括为热量积累、热量释放和热量转移这3个特征阶段。结合大坝温度开裂实例,从温度场演化分析了沿坝轴线开裂机制。研究结果对特高拱坝施工期混凝土温控防裂具有参考意义。     

一种融合图像区域属性特征的运动阴影消除算法

针对传统C1C2C3彩色不变性特征模型中分母只考虑值最大的颜色信息导致阴影消除结果不准确及局部二值模式(local binary pattern,LBP)易受噪声扰动的缺陷,在C1C2C3模型中采用两个颜色通道的均值作为分母以及在LBP模型中加入抗噪声因子的方法分别对以上两个模型进行改进,提高了两个模型的阴影检测准确率.为了有效融合各种基于属性阴影消除方法的优势,引入LBP纹理复杂度测量函数,根据LBP纹理复杂度分区域融合文中改进的两个模型,实验结果表明,改进的算法提高了运动阴影消除准确率.     

海洋环境监测系统中关键数据处理技术的研究与应用

结合海洋环境监测系统中关键数据的特点,针对海洋自动监测上位机数据处理中存在问题,分别采用了滑动平均法和数据插值、拟合等方法进行高、低潮潮位值的提取和潮位值的数据补遗.对现场实际数据进行的处理结果表明,此数据处理方法可行,能够实现预期的效果.     

多传感器单通道信息融合Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,基于ARMA新息模型,提出了多传感器线性最小方差最优信息融合Wiener滤波器,可统一处理滤波、平滑和预报问题。同单传感器情形相比,可提高滤波精度、算法简单、便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

基于视频的人体异常行为检测与识别

提出了一种运动目标检测算法,通过三帧差分法,可以从视频图像中提取出运动目标的轮廓.通过三帧差分法分别对人体正常行走和人体摔倒两种行为进行检测,提取出人体在两种行为的运动过程中的特征.提出一种基于改进Hu矩不变性的人体异常行为识别算法,对人正常行走和摔倒两种行为进行识别.正常行走是正常行为,摔倒则为异常行为.实验证明,该方法对在本研究的实验环境下的正常行走和摔倒两种行为识别率很高,有一定实用价值.     

非均匀应力场下圆形隧洞围岩弹性应力分析

为了能更好的研究隧洞围岩在非均匀应力场下开挖过程中整体的稳定性,根据隧洞围岩在非均匀应力场下的模型特点,将隧洞围岩周围应力划分为两部分进行叠加。基于D-P准则与理想弹塑性本构关系,采用双调和方程和半逆解法,推导出非均匀应力场下圆形隧洞弹性区围岩应力的解析表达式,并通过Flac3D数值模拟对理论分析结果加以验证。结果表明：考虑中间主应力系数的影响时,中间主应力系数越大与之对应的侧压系数范围越小;侧压系数越大隧洞帮部集中应力降低,拱顶的集中应力增大;同时理论分析结果与数值模拟结果基本一致。在考虑非均匀应力场分布的力学模型更为准确地反映了隧洞围岩应力分布特点,对隧洞围岩的支护方案具有一定的意义。     

罗非鱼冷链物流中的异常温度检测方法研究

受冷链物流系统和设备的影响,冷链物流中的温度很可能出现异常,导致罗非鱼变质。当前异常温度检测方法检测精度和性能低,不适于实际应用。为此,提出一种新的罗非鱼冷链物流中的异常温度检测方法,给出罗非鱼冷链物流中异常温度数据的判据,介绍了模糊ARHMM的结构。通过中间计算结果从三个不同方面确定罗非鱼冷链物流中的温度数据是否异常,把各部分正确的运算数据集看作一个隶属度函数,以此描述待检测温度数据在该集合的隶属度;通过结合得到的三个检测集确定最终隶属度,从而实现罗非鱼冷链物流中的异常温度检测。实验结果表明,采用所提方法对罗非鱼冷链物流中的异常温度进行检测,检测精度和整体性能均较高。     

基于频域盲信号处理的汽车制动异响定位方法研究

汽车基础制动器在汽车刹车过程中会产生剧烈的振动和噪声,影响乘员的舒适性,降低有关汽车零部件的寿命;同时,尖锐的制动噪声(尖叫)还会严重干扰人们的正常生活。针对汽车制动异响噪声的治理工作非常重要。总结了汽车制动噪声的产生机理、噪声特点和影响因素,回顾并分析了抑制和防治制动噪声的理论与工程研究进展。针对传统汽车制动异响检测分析方法手段单一、数据处理不便、灵活性差等突出性问题,提出了一种基于声信号频域盲处理的制动异响定位方法,详细介绍了其关键技术:利用动态粒子群优化形态滤波抑制路试背景噪声、使用峭度最大化复数单元固定点算法分离提取复分量、利用改进KL距离解决次序不确定性等。通过实际刹车制动声信号故障提取,验证了该方法的有效性和可靠性。     

一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强.首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization,BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histo-gram equalization,CLAHE)对L?a?b?颜色空间中L?通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像.实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient,MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index,CII)在所有方法中排名第二.可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果.     

基于BP神经网络的改进型新奇检测技术诊断大跨度拱桥异常状态

为了诊断大跨度拱桥的异常状态,使用了基于BP神经网络的改进型新奇检测技术的方法,该方法通过BP神经网络对大量实测数据进行训练,得到桥梁状态正常时的新奇指标,并确定阈值,通过阈值判定是否发生异常. 经实际分析以及实测数据的验证,该方法可以较准确地识别大型桥梁异常情况,并可以定位异常区域,避免了模型误差的影响,大大提高了方法的实用价值,同时降低了漏警、虚报警,使识别结果更为准确,更符合实际要求.