多涡卷混沌系统在图像水印加密上的应用研究

提出了一种基于多涡卷混沌系统对含有版权信息的原始水印图像进行双重加密的方法.首先将混沌系统与DNA编码及DNA计算相结合设计了一种包含置乱操作的原始水印图像加密方案,分析其加密直方图、相邻像素相关性等统计特性.在离散小波变换结合奇异值分解算法(DWT-SVD)的基础上,把加密后的水印图像嵌入到载体图像中.通过实现水印信息的加密、嵌入和提取,对含有水印的载体图像的攻击以及对攻击后的水印进行峰值信噪比和归一化相似度的评价,整体实现了基于DWT和混沌加密的数字水印系统.     

单通道涡流无损检测信号盲源分离算法

针对脉冲涡流无损检测(pulsed eddy current testing, PECT)系统中获取单一检测信号存在的混叠问题,文章提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和快速独立分量分析(fast independent component analysis, FastICA)的单通道盲源信号分离算法。该算法首先通过EMD对混合观测信号分解,然后利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)估计源信号数目,根据估计得到的源信号数目将观测信号和对应模态分量构成新的虚拟信号,最后利用FastICA算法分离得到源信号的估计。有限元仿真实验表明该算法能有效分离单通道混合检测信号,并且优于小波分解的单通道盲源分离算法。     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

完全不可约算子的近期研究

总结近两年来有关完全不可约算子更深入的工作。它包括了如下几个方面：（１）完全不可约算子的谱图形和精致的完全不可约算子的存在性;（２）算子的完全不可约分解的唯一性;（３）完全不可约算子的紧扰动和（ｕ＋Ｋ）轨道。文中列出的一些结果回答了江泽坚、Ｈｅｒ－ｒｅｒｏ有关完全不可约算子的部分猜测和问题。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

有限co-H-复形上的同调分解(Ⅱ)

考虑与若干球的一点触空间∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ有关的同调分解问题,得到有关结果．然后利用∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ上的同调分解获得群［∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ,Ｙ］的秩的表达式,即任取∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ上的一个同伦可结合的ｃｏ－Ｈ－结构,都有ρ［∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ,Ｙ］＝ｋ＞０βｋ（∨ｌｋ＝１Ｓｎｋ）γｋ（Ｙ）     

与星（m,r）——正交的（g,f）——因子分解

设ｇ和ｆ是定义图Ｇ的顶点集Ｖ（Ｇ）上的整值函数。本文证明了如下结果：设ｒ是一个正整数,Ｇ是一个（ｍｇ＋ｍ－１,ｍｆ－ｍ＋１）—图,且ｇ（ｘ）≥ｒ－１,对ｘ∈Ｖ（Ｇ）。若Ｈ是Ｇ的一个有ｍｒ条边的星,则Ｇ有（ｇ,ｆ）—因子分解与Ｈ（ｍ,ｒ）—正交。     

决策支持系统中的超媒体集成技术

目的 研究决策支持系统中的超媒体集成技术,方法 引入动态超媒体的概念,将结点,链接和链接标记扩展为虚拟确定,动态计算和过滤。利用显示子系统和控制子系统的构造超媒体引擎。结果 通过动态计算,超媒体引擎能够使用连接规则生成超媒体表示,并将其动态迭加到决策支持系统中的知识组件中。结论克服了现有超媒体技术的不足,从而用户能够借助超媒体引擎,访问各种动态信息。     

成组技术中面向对象的参数化模型

针对传统成组技术中的编码系统难以使用、编码不够精确和重用困难等问题,提出在成组技术中构造面向对象的参数化模型．该模型用类来描述零件簇,构成零件类的结构层次,生成零件描述的框架;用参数化方法从零件类实例化生成对象,以对象来表示具体的零件;查询时,以零件的特征和零件的具体参数来驱动,加速搜索的过程,并使结果更加精确;找到相同或相近零件对象后,在某个类层次上重用以前的设计．该模型的提出为成组技术的应用提供了新的途径．     

基于集成平台的CAPP和PPC集成系统

按照ＣＡＰＰ和ＰＰＣ的多级并行分布式集成体系结构建立ＣＡＰＰ和ＰＰＣ集成系统ＳＩＰＰ．该系统采用五层集成结构,用一级实现所有层次的集成功能,用逻辑分布模拟物理分布,系统可以在一台或多台计算机上实现．该系统基于统一的集成平台,易于达成巨量中间过程决策数据的共享,确保了功能集成的实现,同时也实现了与ＣＡＤ、资源建模等其他系统或功能的集成．系统可用来对ＣＡＰＰ和ＰＰＣ的整个集成过程进行仿真,生成整体优化的工艺计划和生产计划．