基于均匀设计的T-S建模方法

T-S模糊系统被广泛应用在基于数据的建模方法中.模糊规则作为T-S模糊系统的核心,是影响系统精度和泛化性能的重要因素,然而模糊规则数量的确定非常困难.考虑基于减聚类的规则生成方法中,聚类半径直接影响规则生成数量,采用均匀设计设定聚类半径,合理选择规则数量,简化了复杂多变量系统的建模问题.实例证明所提出基于均匀设计思想的聚类半径设定法简单易行,具有较好的实际应用价值,适合于复杂多变量系统的建模应用.     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

中距协同空战决策过程二次聚类重构与评估

未来空战将以中距空战为主,找出导致中距空战结果的原因是开展贴近实际的中距空战智能决策需解决的重要问题。针对空战训练过程中记录数据分布的复杂特点,建立了中距协同空战训练评估模型,提出了基于高阶导数聚类和相对模糊熵聚类的二次聚类方法,计算编队协同决策集,实现编队中距协同空战决策过程重构。以编队协同搜索和协同机动决策的角度,寻找编队协同决策与中距空战结果的相关性,并通过实例评估验证了聚类算法的合理性。     

用于高分辨率遥感影像地类识别的Deeplabv3+改进模型

在高分辨率遥感影像地类识别上,语义分割网络Deeplabv3+表现优异,但是所需参数非常多,训练时间久。遥感影像中的地类与普通RGB图片中的对象相比颗粒度非常大,其具有更显著的特征以及更少的类别,并不需要过深过大的网络。因此,文中提出了一种基于轻量级网络的语义分割模型(Thin-Deeplabv3+),对Deeplabv3+的编码器进行了改进,利用轻量级膨胀网络(Light and Dilated Network, LDNet)提取输入遥感影像的特征,然后利用膨胀系数分别为2、12、24和36的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块加强特征提取。在高分遥感影像数据集(Gaofen Image Dataset, GID)以及DeepGlobe土地覆盖分类挑战数据集(DeepGlobe Land Cover Classification Challenge, DLCCC)上的实验结果表明,Thin-Deeplabv3+的识别精度高于Deeplabv3+,并且所需参数仅约为Deeplabv3+的1/10。     

融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法

为了解决传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵稀疏及近邻搜索耗时长导致的推荐准确性及时间效率有待提升的问题,设计了一种融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法PMCF。该算法用主成分分析法PCA保留最能代表用户兴趣的维度,以缓解评分矩阵稀疏问题;用均值漂移聚类算法在降维后的低维向量空间上对用户聚类,以减小目标用户最近邻的搜索范围。在Movielens数据集和HetRec2011-Movielens-2k数据集上的实验结果表明,PMCF算法能够有效地提升推荐结果的准确性,同时具有较高的时间效率。     

泡沫填充类蜂窝夹层结构的耐撞性

本文创新构型一种聚氨酯泡沫填充类蜂窝夹芯结构,取类蜂窝胞元壁厚分别为0.3、0.5、1.0 mm,运用数值模拟方法对该填充结构在不同冲击速度作用下的耐撞性进行了系统研究,并分析了类蜂窝胞元壁厚对结构耐撞性及变形机制的影响.结果表明,在7、14、33 m/s冲击载荷作用下,类蜂窝胞元壁厚为0.3 mm填充结构的比吸能、载...     

基于改进YOLOv5的道路目标检测

为提高自动驾驶中的道路目标检测精度,设计了一种基于YOLOv5的道路目标检测模型。该模型在YOLOv5s的网络模型基础上,将原始的初始锚框聚类算法改为K-means++算法来减小随机带来的聚类误差;并在Backbone中SPP模块之前引入SENet注意力机制,以增强道路目标重要特征并抑制一般特征,达到提高检测网络对道路目标的检测能力。在VOC2012改进数据集上训练、测试,基于改进的YOLOv5s的模型比原始YOLOv5s模型平均准确精度提高了2.4%。实验结果表明,改进的YOLOv5s模型能较好地满足道路目标检测的精度要求。     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

极大熵聚类算法的收敛性定理证明

有关极大熵聚类算法收敛性的研究是理论研究的一个热点问题,有的学者认为迭代序列的极限点有可能不是目标函数的严格局部极值点.针对这个问题,文中用科学计算软件对相关文献中给出的例子进行了实验,说明该例子并不能否定极大熵聚类算法收敛性定理.最后,从理论上给出了极大熵聚类算法收敛性定理的一个证明.