Winkler地基上中厚板计算的重构核粒子法

重构核粒子法(reproducing kernel particle method,RKPM)是一种基于核函数近似的典型无网格方法.以RKPM法插值形函数为基础,基于Mindlin中厚板理论,建立Winkler地基上中厚板弯曲挠度的RKPM法求解控制方程,编制相应的计算程序,算例分析表明该方法有效可行.     

基于Bootstrap的小样本可靠性评估方法

针对小样本情况下,采用极大似然估计Mle法求解分布参数会产生较大误差的问题,基于Bootstrap数据扩充的思想提出了B-mle法,减小了参数估计的误差.首先,利用Bootstrap法对小样本数据重抽样产生多组再生样本,达到扩充数据样本的目的;其次,对再生样本采用极大似然估计求解分布参数,得到多组参数的极大似然估计值,...     

两个保序变换半群之间的同态

设On和IOn分别是集合Xn={1,2,…,n}上的保序变换半群和部分保序单变换半群.在此刻画了IOn到On的所有同态,On到IOn的所有同态.     

基于多特征融合的图像区域几何标记

提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度特征与超像素区域传统特征相结合,建立超像素区域的特征表达.最后,建立超像素图像的条件随机场(conditional random field,CRF)模型,对超像素区域的几何类别进行推断.在公开数据集Geometric Context(GC)上的实验结果表明,同已有算法相比,所提方法提高了图像区域几何标记的准确率.     

基于数据特性分析的多变量过程监测

以PCA,ICA为代表的多元统计监测方法总是基于各种各样的前提假设,如果不考虑它们的适用条件盲目选择监测算法,则可能给出错误结论,增加故障误报漏报的概率.针对理论方法在应用时面临的条件限制问题,在无先验知识的情况下,提出一种数据特性的分析方法,通过参数寻优并逐步剔除线性相关变量组的方法,实现多变量过程线性非线性的自动判别.仿真分析表明所提方法可以根据数据特点及各算法的适用条件自动选择适当的监测算法,具有一定的实用价值.     

基于数据驱动的智能电器运行状态监测方法

以满负载条件下频繁操作的交流接触器为研究对象,提出一种基于数据驱动的电器运行状态监测方法.首先,通过试验平台采集交流接触器历史运行数据,得到状态特征参量,并结合小波变换与主成分分析综合评价,对参量数据进行去噪去奇异值等预处理;其次,针对参量数据存在高维、冗余等负面干扰问题,采用核主成分分析方法进行多信息融合,并基于试验数据进行核参数的优选;最后,将融合信息量输入至隐半马尔可夫模型中,实现智能电器运行状态的监测与识别.以CJX2-8011交流接触器的试验数据为例,验证了所提方法在电器状态监测中的实用性和有效性.     

基于核相关分析算法的情感识别模型

针对目前情感识别模型中存在的识别精度低、速度慢等问题,设计一种基于核相关分析算法的情感识别模型.首先对目前情感识别的研究现状进行分析,找出导致识别精度低的原因;然后提取情感识别的特征,并通过核相关分析算法选择最优情感识别的特征子集,减少情感识别的特征向量数;最后选择高斯混合模型对情感识别的训练集进行建模,并通过具体情感数据集进行仿真实验.实验结果表明,核相关分析算法可有效去除情感识别的不利特征,加快了情感识别速度,提高了情感识别的正确率.     

VMD与Cohen核结合的时频分布交叉项抑制方法

在非平稳信号时频分析中,使用Cohen核所得时频分布的交叉项抑制与时、频分辨率难以兼顾。针对此,提出一种将变分模态分解（VMD）与Cohen核相结合的时频分析方法。首先对信号进行VMD分解,得到一组具有不同频率成分,相互独立的固有模态函数（IMF）分量,然后对每个IMF分量进行Cohen核时-频变换,再线性叠加重构出原始信号的时频分布。通过仿真分析,结果表明：该方法可以在保持时频分布中较高时、频分辨率的基础上,有效消除交叉项的干扰。     

服役结构超前载荷实时预测方法的研究

为保证关键结构疲劳寿命的实时监测,以动态随机载荷为监测条件,准确预测超前载荷谱对实际工程分析十分重要.针对服役设备难以实时监测并准确反应载荷真实规律等问题,提出一种基于数值分析的概率密度预测方法,结合机器学习BP神经网络智能算法建立预测模型.应变传感器采集随机载荷进行预处理得到随机载荷谱,利用蒙特卡洛法分析模型载荷波形走势及波动范围的预测精度.结果表明:超前预测载荷谱的核密度拟合曲线与真实数值相似性较大,为大型复杂服役结构件的超前载荷监测提供了理论支持与实际工程应用.     

二维再生核空间H1(Ω)中的样条小波

本文建立了二维再生核空间H^1(Ω)中的多尺度分析方法，给出二维样条小波函数、小波逼近公式和采样公式。