区域乡村住宅耐久性指标全局敏感性分析方法

为满足乡村住宅向生态宜居长寿化的方向发展,乡村住宅的耐久性需要给予足够的重视。针对指标参数对区域乡村住宅耐久性的影响分析,基于可拓学和扩展傅里叶幅度敏感性检验法（EFAST）提出了适用于区域乡村住宅耐久性能的评价模型与全局敏感性分析方法。该方法基于可拓学对乡村住宅的耐久指标进行初步筛选,得到乡村住宅耐久性能的敏感因素;将筛选出的耐久指标敏感因素通过最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和蒙特卡洛抽样实现乡村住宅样本数量的扩增;引入EFAST方法对扩增后的乡村住宅样本进行耐久指标的全局敏感性分析,得到耐久指标敏感因素的一阶敏感度和总阶敏感度。该方法可以提高区域乡村住宅敏感性分析的精确度,得到影响因素的敏感性程度,且可以实现乡村住宅样本数量的扩增,降低实地调研成本。最后将该全局敏感性分析方法应用于区域乡村住宅分析,阐明了该方法的分析过程,并给出了我国乡村住宅耐久性能的限制因素和敏感性系数。     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。     

六棱柱滚筒冷渣机传热效率影响研究

冷渣机是CFB（circulating fluidized bed）锅炉的重要辅机,其传热效率对CFB锅炉的连续稳定运行发挥着重要作用,为了进一步分析颗粒传热效率的关系。以一种多管式六棱柱滚筒冷渣机为研究载体,冷渣管内高温灰渣颗粒为研究对象,基于离散元方法及其数值模型,运用商用软件EDEM（extended discrete element method）来模拟分析高温灰渣颗粒在冷渣管内的传热过程。将颗粒温度T规范化处理为量纲温度T?,以平均温度、温度概率密度函数T-PDF和颗粒运动规律为指标定量分析滚筒转速和颗粒直径对灰渣颗粒传热过程的影响。其中,六棱柱冷渣管边长L=200 mm,长500 mm,壁厚10 mm,管初始温度360 K,颗粒初始温度1200 K。结果表明：颗粒的传热效率随着转速的增加而增加,n=10 r/min相对于n=4 r/min的散热效率增加了61.1%;颗粒的传热效率随着粒径的增大而减小,d=5 mm相对于d=3 mm散热效率的下降了30.7%。转速是通过翻转次数来影响传热效率,粒径是影响接触点碰撞次数来影响传热效率。     

基于注意力与多尺度的4类脑电信号解码

为了增加主动式脑-机接口（BCI）指令集的数量,提出了一种基于运动想象和言语想象的时序编码实验范式。通过将1个运动想象和1个言语想象分时序进行,获得了4类想象方式：1）运动想象;2）言语想象;3）先运动想象再言语想象;4）先言语想象再运动想象。针对上述实验范式的脑电信号设计一种基于注意力与多尺度神经网络（AMEEGNet）：首先通过一个空洞卷积和三个不同大小尺度的二维卷积提 取信号的鲁棒性时间表示;然后使用深度卷积和可分离卷积提取空间特征和频域特征;此外,在模型中添加挤压激励模块,以自适应提取具有高分类精度的特征;最后采用一个具有全连接的网络层进行分类。该模型在拥有四类想象的时序编码实验数据集上获得了71.1%的平均准确度,且在同一数据集上EEGNet,MMCNN,Shallow ConvNet,TSGL-EEGNet分别取得57.9%,60.5%,68.3%,68.4%的精度,可见所提模型识别准确率最高。     

基于PF能量特征和SVM的变速箱轴承故障诊断方法

内圈点蚀、外圈压痕是变速箱滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)的PF(Product Function)分量能量特征和支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)相结合的变速箱滚动轴承诊断方法.将采集的振动信号进行LMD局部均值分解,获得若干个PF分量,并以计算的PF分量的能量熵作为特征量输入支持向量机,进行滚动轴承的故障类型的识别.通过对滚动轴承正常状态、内圈点蚀故障和外圈压痕故障的诊断效果对比分析表明,相对于基于神经网络的轴承故障诊断方法,基于PF分量能量特征和支持向量机的诊断方法有着更高的故障识别率.     

基于车辆横向运行数据的遗传-支持向量机算法的分心驾驶状态判别模型

分心状态是造成交通事故的重要原因。当前侵入式与半侵入式检测多被应用于分心驾驶识别,此方法会对驾驶任务产生一定干扰,且成本相对较高。对此提出一种低成本的基于车辆横向运行数据的分心驾驶状态判别方法：实验选取手机通话作为分心影响因素,设计了正常驾驶、免提通话、手提通话三个维度。首先,基于驾驶模拟器采集的数据,对正常与分心状态下的车辆运行指标进行Man Whitney U检验,从时域及频域中提取出与分心驾驶显著相关的车辆横向控制指标;其次,构建支持向量机（support vector machine,SVM）分心状态判别模型,将径向基函数作为SVM的核函数,使用网格搜索算法（grid search algorithm,GSA）、粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对SVM模型参数进行优化;最后,对比GSA-SVM、PSO-SVM与GA-SVM分心判别模型的分类效果,并运用ROC曲线对模型性能进行评估。研究结果表明：GA-SVM分心判别模型的最优交叉验证率、准确率及F_1值分别为87.9%、91.9%、94.05%,高于GSA-SVM（86.2%、87.2%、90.35%）与PSO-SVM（87.9%、91.2%、93.46%）;GA-SVM判别模型ROC曲线接近于（0,1）坐标,其AUC值为93.53%。所提出的GA-SVM分心判别模型获得了较好的分类效果,故认为此模型适合作为低成本条件下基于车辆横向控制的分心驾驶状态判别模型。     

基于视觉双特征的并行联合脑-机接口范式的研究

基于多特征的并行联合脑-机接口与单一特征脑-机接口相比,能利用更多信息和并行方式提高特征提取和系统执行效率。提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动起始视觉诱发电位(MVEP)的双特征并行联合脑-机接口范式,通过设计3×3字符拼写范式,矩阵中纵列白色竖条按设定频率闪烁诱发SSVEP,横行中白色竖条随机运动诱发MVEP。实验表明,被试者关注目标字符时,两种特征脑电信号被同时诱发出来,并且对两种脑电信号进行特征识别能够检测出被试者选取的目标字符。联合范式并行的刺激编码方式有效节约了刺激诱发时间,为构建更为实用的联合脑-机接口提供了一种实现方法。     

基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径PDC钻头的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

支持向量机在股市预测中的应用

介绍了回归问题与支持向量机及其股市预测的研究现状,提出了采用支持向量机的股票预测方法,通过实验证明了该方法的有效性.