基于PCA-ELM的红外多光谱辐射测温

在目标发射率未知的情况下,建立一种基于主元分析(PCA)与极限学习机(ELM)相结合的红外多光谱测温方法.分析目标温度与辐射亮度谱的非线性数学模型,确定初始输入向量包含温度估计所需的充分信息;引入PCA方法从输入向量中提取相互独立的主元成分,降低神经网络输入维数;基于ELM网络对样本数据充分学习,最终建立PCA-ELM...     

超限递归原理的推广

借助一阶逻辑演算有条件也把超限递归原理从序数类推广到具有良基关系的类上。     

瓦斯突出等级预测模型

针对瓦斯突出等级评判方法预测准确度低的问题,提出一种基于拉普拉斯特征映射算法（LE）和改进的乌鸦搜索算法（ICSA）优化核极限学习机（KELM）的瓦斯突出预测模型。利用LE算法对瓦斯突出数据进行非线性降维,消除变量间的相互重叠;引入Tent扰动序列、自适应步长和自适应感知概率改进传统的乌鸦搜索算法（CSA）,有效避免算法陷入局部最优,提高算法的收敛性能;采用ICSA算法对KELM的相关参数进行寻优,建立基于LE和ICSA-KELM的瓦斯突出等级评判模型。经过对比试验表明,该模型能够有效提高预测准确率。     

卷积神经网络与ELM的图像分类算法研究

卷积神经网络的全连接层作为一个经典的分类器,是根据传统的梯度下降法来实现训练的,泛化能力有限.针对这一问题,提出了一种将卷积神经网络和极限学习机相结合的混合模型应用于图像分类领域.卷积神经网络用于从输入图像中提取特征,特征映射最终会被编码成一维向量送入极限学习机中进行分类.给出了混合模型的详细设计,包括参数设计、结构分...     

公路超限运输沥青路面结构验算系统

为更深入了解超限作用下沥青路面结构的受力及破坏情况,并指导管理部门对相应路段采取合理的养护措施,根据路面结构的力学原理,以现行沥青路面设计规范为基础,分析并获得了车辆超限作用下沥青路面轴载换算公式。将该公式应用于超限作用下沥青路面验算系统,并将该验算系统与GIS相结合。研究结果表明：通过对系统数据和功能的需求分析对系统进行总体设计,即进行GIS相关软件的二次开发,得到基于GIS的公路超限运输沥青路面结构验算系统,以实现路网超限统计数据及路面验算结果的可视化,超限作用下路面结构验算过程的简便、直观化。     

基于入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解

为了有效提高机械手控制中逆向运动学求解的速度和准确度,提出一种基于极限学习机-入侵性杂草优化的机械手逆向运动学求解方法;建立工业六自由度机械手的正向运动学模型,并利用训练较快的极限学习机计算机械手关节角度向量,即输出机械手关节逆运动学初解;利用入侵性杂草优化算法对得到的初始逆解进行优化,取最小适应度时的杂草位置作为输出...     

门式刚架中构件腹板高厚比设计分析

本文讨论了门式刚架轻型房屋钢结构中构件腹板高厚比对结构安全的影响,结合PKPM-STS软件,分析比较了三种设计方案的优劣,分析结果为门式刚架设计提供了可行的思路。     

新阳矿新107工作面CO超限治理技术措施研究

CO是矿井空气中常见的有害气体之一,对井下工作人员的生命安全和身体健康危害极大,必须引起高度重视,《规程》规定矿井内的空气中CO浓度不得超过0．0024％（24ppm）。本文对汾西矿业集团（有限）公司新阳煤业治理CO超限技术方法进行阐述,这些措施现场应用效果良好,为今后的安全生产提供可借鉴的经验。     

一种新的基于脑电信号相似性分析的癫痫性发作自动检测方法

癫痫是最常见的神经系统疾病之一。脑电图是大脑电活动的记录,已成为检测癫痫发作的一种有效工具。如何通过数据分析以挖掘癫痫脑电的本质特征,是实现癫痫性发作自动检测的关键。提出了一种新的脑电信号相似性的分析方法,进而在这一方法的基础上定义了待测脑电与模版脑电之间的最大余弦相似度为癫痫脑电特征,并将其应用于癫痫性发作的自动检测。采用BONN和CHB-MIT两个公开数据库来验证该文所提方法的性能。和已有方法相比,该文所提自动检测方法将检测准确率从97. 53%提高至99. 85%。该文所提出的脑电信号相似性分析方法可以成功应用于癫痫性发作的自动检测。     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。