基于随机子空间法的结构模态参数自动识别方法

为解决随机子空间法在稳定点自动分析方面存在的抗噪能力不足问题,提出了一种新的自动化识别方法.首先,采用协方差驱动的随机子空间法,按照新的定义方式输出稳定点.其次,采用改进的OPTICS算法对稳定点进行清洗、聚类.然后,采用基于频率中值的自适应合并方法,对未完全合并的簇进行有效聚合,并以簇中值作为模态参数的代表值,实现完全无人工干预的自动化模态识别.最后,以Lysefjord悬索桥模型为例进行模态识别,验证该方法的可行性.结果表明：所提方法在实现自动化的同时,具有较高的精度,频率值最大误差仅为1.926%,且在各程度噪声干扰下都能以较高的成功率自动、准确地识别模态参数,相比于对照方法,其鲁棒性优势明显.     

基于小波分析的弹性板损伤识别

以含有损伤的四边简支矩形板为研究对象,采用等效刚度代替板内损伤带的刚度,建立了含有多条损伤带的弹性板有限元模型.运用有限元法分析板的振动特性,由Lanczos法计算得到沿板边两个方向的转角模态.通过对板的转角模态进行db1连续小波变换,利用小波系数模极大值点判断板内损伤带的位置,给出了一种识别弹性板损伤的方法.通过对一含3条损伤带的四边简支矩形板进行损伤识别,验证了方法的有效性.     

廊固凹陷天然气储层识别方法

廊固凹陷沙三段受构造、油藏、岩性变化、泥浆侵入等因素影响,利用测井资料识别油气层难度较大.在分析常规三孔隙度、中子伽马测井及核磁、阵列声波测井对油气层响应机理的基础上,充分挖掘不同测井信息,建立多种定性与定量的气层测井识别方法.通过对不同测井系列油气层解释技术及应用效果的总结和分析,提出测井采集优选方案,建立了针对性和实用性的解释方法,有效提高了低阻和疑难气层的识别能力.     

雷64区块砂砾岩储层岩性识别方法研究

在取心、岩石物理实验的基础上,采用统计方法对雷64区的岩性进行研究,将其分为砂质细砾岩和不等粒砂岩两大类.利用直方图法优选出识别这两大类岩性的敏感测井曲线,并且依据优选出来的敏感测井曲线,建立了用于识别砂质细砾岩和不等粒砂岩的测井响应交会图法、决策树模型、系统聚类模型.通过对上述三种模型进行精度分析,发现决策树模型的精度要高于测井响应交会图法和系统聚类模型.同时利用所建立的两种决策树模型对雷71井进行岩性识别,将识别结果与实际取心对比,发现综合判断准确率均大于85%.结果表明,给出的决策树模型可很好地用于该地区砂砾岩储层的岩性识别.     

复杂断块油田小微断层的显性描述

从小微断层的成因入手,结合胜利、苏北一些油区的勘探开发实践,充分利用钻井、测井、地震、动态等资料,综合应用静态4种技术、动态7项验证,较好地分辨出小微断层和地层相变的差别,识别出小微断层并对断层定向,实现了小微断层各类隐蔽特点的显性化。小微断层的显性描述在近年来的苏北盆地勘探开发中取得了显著成果,对指导同类型油田的开发工作有着重要意义。     

新型环金属钌配合物的合成和Cu~(2+)、Hg~(2+)重金属离子对其吸收光谱的影响

合成和表征了基于2-苯基-4[(2-噻吩)乙烯基]吡啶的新型联吡啶钌配合物Ru-1,利用紫外-可见吸收光谱研究了Pb2+,Co2+,Ag+,Mn2+,Ni2+,Cd2+等重金属离子对Ru-1光谱的影响.结果表明:仅Cu2+,Hg2+的加入可引起Ru-1乙腈溶液颜色的变化,分别由红黑色变成无色及黄色,故Ru-1可用于CH3CN溶液中检测并肉眼识别Cu2+,Hg2+.     

基于直方图均衡的鲁棒性语音识别研究

介于环境条件的变化以及噪声等因素的影响,识别系统的性能急剧下降的原因而出现的鲁棒性语音识别研究,其试图解决的就是如何在实际环境下提升语音识别系统性能的问题。在理论上,噪声鲁棒性所面临的问题其实就是训练和识别环境之间的不匹配。而这种不匹配通常都会体现在特征参数概率分布的差异上。特征参数规整（归一化,Normalization）可以在一定程度上减小这种不匹配的程度,进而提升系统性能。通常的抗噪声方法主要可以分为三种：前端处理、特征值处理以及模型补偿。直方图均衡化（HEQ）属于特征值处理抗噪声方法的类型。作为一种能够改善线性转换方法缺点的替代方法,直方均衡法（HEQ）已经被用于弥补声失配。     

基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法

针对粮仓害虫种类多、类别之间相似度比较高的特点,提出基于核Fisher判别分析的粮虫特征压缩方法.利用高斯径向基核函数,对特征选择后的10维原始数字特征进行核Fisher判别分析,即通过非线性变换将样本数据从输入空间映射到高维特征空间,然后在高维特征空间进行特征提取.从粮虫分类效果方面,将KFDA法与FDA法、PCA法和KPCA法3种方法进行了比较分析.应用KFDA法提取的前4个特征,由最近邻分类器对粮仓中常见的9类粮虫进行分类,验证集的识别率为93.33%.结果表明:KFDA法对粮虫特征的非线性比较敏感,在有效降低特征维数的同时,还提高了类别之间的可分性.     

基于中文关键词提取的预案智能匹配方案

针对当下在公共社会领域中突发事件应急预案结构复杂、难以为决策者进行信息筛选、整合的热点问题,设计了一种基于中文关键词提取的预案智能匹配方案。该方案从预案的框架存储方式出发,分析了中文关键词的特征值与关键词权重调节因子的训练方法,并建立矢量空间模型来实现预案间的智能匹配。实验结果表明在预案智能匹配方案中运用此种中文关键字提取算法相比于传统tf*idf算法效果更佳。     

复杂空间背景下暗弱目标的快速识别方法

本文针对复杂空间背景下暗弱目标难以识别的问题,提出了一种基于匹配滤波的暗弱目标快速识别算法.首先建立了恒星跟踪模式下条纹状空间目标的成像模型,并利用信噪比来界定空间目标的暗弱程度.进而设计了一种条纹单元模板,该模板避免了生成大量不同长度的条纹模板,从而降低了图像空间滤波过程中的计算量.最后通过仿真实验验证了该算法的有效性,能够实现信噪比为0.5的暗弱目标的快速识别.