面向结构可靠性分析的并行自适应加点策略

现有的自适应加点策略多局限于Kriging模型，或在每次迭代过程中只能选取一个最佳样本点，效率较低.为解决上述问题，本文提出了一种通用的并行自适应加点策略CF-K.该方法考虑了样本点的局部不确定性并确保所选样本点分布在极限状态函数附近；此外，结合k-means算法以实现并行计算，即利用多台计算机在每次迭代的同时进行多个样本的仿真.算例分析表明，与其他方法相比，所提方法在满足精度要求的条件下具有更少的迭代次数，更节省时间.基于所提方法的结构可靠性分析不仅在计算效率和精度之间取得了较好的平衡，在理论上还可用于任何现有的代理模型.     

基于多模型蒸馏的时间正则化相关滤波跟踪算法

目前大多数基于相关滤波的跟踪方法是通过对模型采取简单的线性加权融合或是将历史模型作为时间正则化项来约束模型更新的方式, 增强滤波器对目标的判别能力, 但这种方式对目标时域信息利用有限, 容易造成模型退化漂移。本文提出一种基于多模型蒸馏的时间正则化相关滤波跟踪算法, 该方法通过收集跟踪过程中利用当前样本产生的独立模型, 在建立包含背景信息的局部样本库中来指导滤波器更新, 以此保留目标在时域中的鲁棒特征。同时，根据每一个模型对当前目标的表征能力不同进行可靠性权值更新。最后，利用交替方向乘子(alternating direction multiplier，ADMM)算法进行模型迭代优化。通过在大量的数据库进行实验, 结果表明本文的方法在精确度与成功率上有了大幅提升。