白龙浮标数据全球通信系统共享的解决方案

为实现白龙浮标数据按照标准格式全要素参与国际交换,设计了从浮标数据测量、卫星传输、岸站接收、实时数据质量控制、云服务器存储到FTP数据上传中国气象局的数据传输链路;采用WMO推荐的标准BUFR格式对原始数据进行格式转换和重新编报,并按照全球通信系统(GTS)的规则进行封装和编发,实现了白龙浮标气象和海洋观测数据实时向GTS的分发共享,全球用户可以通过GTS收集数据并进行分拣后,按照报头识别并解码得到白龙浮标实时数据。白龙浮标成为我国第一个实时数据共享到GTS的锚系浮标,表明我国锚系浮标数据提供能力达到世界先进水平。     

利用少量体压传感器和支持向量机算法的坐姿识别方法

针对传统坐姿识别系统中传感器数量多和系统较复杂导致成本过高等问题,设计一种基于少量体压传感器和支持向量机(SVM)算法的坐姿识别方法.首先,设计一种由少量薄膜压力传感器构成的体压传感阵列,将其置于坐垫内部;然后,利用该传感阵列采集不同坐姿的体压数据,并绘制相应的体压分布等高线图;最后,以体压数据作为特征向量,结合支持向量机算法建模,以实现坐姿分类自动识别.测试结果表明:少量体压传感器也能获取不同坐姿的体压分布特征;SVM坐姿分类模型在熟悉样本下的坐姿识别准确率达98.3%,在陌生样本下的坐姿识别准确率达92.5%.     

谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法

针对因消弧线圈引起的故障电流信号微弱,造成谐振接地系统发生单相接地故障识别率进一步降低的情况,考虑故障线路与非故障线路间零序电流波形相似度低的特点,提出一种谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法。用HHT(Hilbert-Huang teansform)和时频谱带通滤波法处理零序电流波形,构建各线路零序电流波形的时频能量矩阵,结合图像识别中的相似度识别法与综合相似系数矩阵,实现线路接地故障选线。结果表明,该选线方法对噪声干扰、两点接地故障等情况均有效。     

基于随机权重分配策略的面目表情识别

为了提高面部表情识别的精确度,提出了一种基于数据增强策略面部表情识别,区别于普通的在线随机数据增强,将实验用到的训练数据集采用附加不同的权重分配策略进行增强数据,并随机生成每次训练时的权重,保证其训练数据的多样性并通过比较实验结果得出哪种权重的分布策略适用于面部表情识别数据集的增强,同时解决了面部表情识别因数据集缺乏多样性识别精度不高等问题,提升了人脸表情识别的准确性和鲁棒性,此外还利用VGG19特征提取网络,通过从数据中学习鲁棒性和区分性特征,来实现高精度的面部表情识别。实验结果表明,使用该方式增强后的数据进行训练的模型在Fer2013和扩展Cohn-Kanade （CK+）数据库上对7种表情的识别率相比其原始数据集均有提升。     

两阶段服务博弈模型的复杂动力学行为分析

采用梯度调整机制建立了一个具有有限理性的两阶段动态服务博弈双寡头模型,并对该模型进行动力学分析.利用相关平衡点Jacobian矩阵特征值的大小讨论了系统3个边界均衡点的类型及稳定性,利用Jury判据得到唯一Nash均衡点的局部稳定性条件.由1-D分岔图、最大Lyapunov指数、2-D分岔图分析了系统的复杂动力学行为,对借助数值模拟所刻画的吸引盆和吸引子的演化过程进行了全局动力学分析.结果表明,系统主要通过flip分岔的方式由稳定状态陷入混沌;并且随着调整速度的增大,吸引子与其吸引盆边界接触发生全局分岔;另外,吸引子的数目和结构也因调整速度的变化而变化,同时系统由稳定转向不稳定.因此,企业应当控制好调整速度,做出合理决策,避免陷入市场混乱.     

WVD交叉项在结构损伤识别中的应用

针对桥梁结构在运营过程中多种因素及各类荷载作用下出现结构损伤且难以识别的问题,通过对线性及双线性时频分布的特性进行分析,设计MATLAB程序用于WVD交叉项的提取,提出WVD交叉项在结构损伤识别中的应用。使用ANSYS软件建立简支梁有限元仿真模型,模拟结构损伤并进行仿真实验,初步验证了WVD交叉项幅值变化率可以识别结构的损伤位置和损伤程度。在实验室斜拉桥缩尺模型上进行损伤试验,对采集的加速度信号进行分析,结果表明WVD交叉项能够较好的反应结构的损伤情况。试验及数值分析结果对工程结构损伤识别研究具有一定参考意义。     

样本不平衡下的空中群组意图识别方法

针对样本不平衡情况下空中群组意图识别问题, 提出了一种基于注意力机制的双向门控循环单元网络空中群组意图识别方法。将空中群组的状态信息编码成时序特征, 利用先验信息封装成样本标签, 提出一种改进的边界合成少数过采样方法对少数类样本边界进行处理, 以生成合适的样本集。通过双向循环机制提取空中群组目标时序特征的深层信息, 并利用注意力机制为深层信息分配权值, 以提高网络捕捉更具区分度特征的能力。实验仿真结果表明, 所提方法在样本不平衡情况下空中群组的意图识别问题上有更好的分类效果和更高的训练效率。     

基于储备容量的交通网络潜在瓶颈路段识别

交通网络潜在瓶颈路段是随着需求变化将来可能会成为瓶颈的路段.准确识别出潜在瓶颈路段并进行优化管理,可以更好地适应未来交通需求的变化.基于交通网络储备容量模型,提出了交通网络潜在瓶颈路段识别方法,并设计了储备容量模型的求解算法.算例分析比较了现状需求和路网可容纳最大需求下的交通均衡流量模式.结果表明,不能简单地根据现状需求去推断潜在瓶颈路段,而论文提出的方法可以识别出路网达到最大需求时的潜在瓶颈路段.此外,利用交通网络储备容量模型设计了一种次要潜在瓶颈路段识别方法,次要潜在瓶颈路段是在优化潜在瓶颈路段之后随需求增长新出现的瓶颈路段.算例表明该识别方法具有一定的适用性.     

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

基于多信息融合的海洋监视卫星侦察效能分析

基于多探测器数据融合,提出了一种应用于海洋监视卫星截获概率与目标识别分析的研究方法。建立了基于多维信息融合的截获概率理论模型,并开展了基于假定战场场景的数值仿真,仿真结果表明联合成像侦察、雷达侦察和通信侦察,可以提高对目标的截获概率;采取支持向量机方法进行了多维信息融合,融合结果表明联合成像侦察和通信侦察可以实现对目标的识别。