基于奇异值分解法的抗差总体最小二乘

在最小二乘平差中,认为只有观测向量中存在误差,因此当有粗差存在时,也只需要考虑观测向量中的粗差,采用抗差最小二乘可达到剔除粗差的目的。而总体最小二乘同时顾及了系数矩阵和观测向量中的误差,这就要求抗差总体最小二乘同时考虑系数矩阵和观测向量中的粗差。为了同时对粗差进行探测和定位,在加权总体最小二乘奇异值分解法的基础上,提出了一种总体最小二乘抗差估计,最后通过2个算例证明了本文提出方法的有效性和可行性。     

基于MPI的二维经验模分解并行算法

针对二维经验模分解(BEMD)处理大尺寸图像耗时较长的问题,提出了一种基于MPI技术的BEMD并行算法.对BEMD串行程序中极值点选取、平面三角剖分、三角域内数值插值等几个主要部分的运行时间进行了统计,结果表明三角域内数值插值是耗时的主要部分,也是并行化的重点处理部分;随后在高性能计算平台上构建并行环境,基于MPI技术对BEMD算法的包络面生成部分实现了并行化,具体方法是先将剖分后的三角形序列按照进程数均匀划分,使整个图像分割为若干子区域并分配给相应进程,然后各进程拟合出对应子区域的上下Bezier曲面并由0进程进行合并,进而生成上下包络面;最后通过加速比等指标对该算法进行测评.结果表明,算法在30核并行执行时加速比可达20.1396,利用率为64.97%,运行效率的提升较为明显.在数据量达到原始数据的25倍时可扩展性指标为1.3975,表明该算法对大数据量的任务有很好的适应性.      

非齐次二阶抽象 Cauchy问题解的一个注记

在Banach空间X上,非齐次二阶抽象Cauchy问题的解是人们多年来一直讨论的对象,在该问题温和解存在的条件下,如果对函数f(t)添加一些限制条件,通过构建一个强连续算子半群并对该半群无穷小生成元进行讨论,可以得到结论:该问题的温和解是古典解。     

基于LMD近似熵和SVM的自适应重合闸方法

自适应重合闸的功能是快速、准确地辨识故障性质及捕捉电弧熄灭时刻.在分析瞬时性故障和永久性故障断路器跳闸后的端电压波形复杂性的基础上,提出了局部均值分解(LMD)、近似熵和线性支持向量机(SVM)相结合的自适应重合闸整体实现方案.利用LMD分解故障信号得到若干个PF分量,选取前3个PF分量算出其近似熵值构成三维特征向量,将三维特征向量作为SVM的输入量来区分故障性质和捕捉电弧熄灭时刻.线路故障仿真结果表明,该方案可智能识别故障性质和捕捉电弧熄灭时刻且具有一定的抗噪能力.     

民机试飞项目管理现状及新技术影响研究

民用飞机试飞是民机研制过程中最重要的环节之一,也是完成从理论到现实、从纸面到空间转换的重要程序。该文首先对民用飞机试飞项目内容和特点进行了详细分析和说明;其次针对WBS和并行工程在民用飞机试飞项目管理中的应用进行了深入分析和研究;最后对不断涌现的虚拟现实、综合仿真等新技术在民用飞机飞行试验过程中的应用,以及所产生的影响进行了分析,以期能够改进我国民机试飞项目管理工作程序和方法,对提高我国民机试飞项目管理水平有所帮助。     

基于EMD技术的弹性波信号降噪技术

弹性波无损检测技术由于其优点,应用范围日益广泛。在成桥检测中,由于激振、接收条件的限制,使得弹性波信号的信噪比大幅降低,如何准确的判定初始信号成为重要的课题。另一方面,经验模态分解(EMD)算法在处理非周期、非平稳信号中以其优越性而得到广泛关注。因此,采用改善迭代停止准则以及引入智能分析极值点等方法,对传统EMD分解方法的弊端进行了改进。通过实际采样验证了改进后的EMD算法对弹性波检测信号的处理能力。     

基于演化聚类的社交媒体舆情分析方法综述

当前,社交媒体已经成为人们发布和获取信息的最主要渠道之一。由于大量用户的参与,社交媒体平台上已累计了海量的舆情数据,并且还在以指数级增加。如何发现和跟踪社交媒体中舆情变化是当前数据挖掘领域研究的热点问题之一。基于演化聚类的方法是分析社交媒体舆情的一类主要方法。主要从主题模型和矩阵/张量分解模型两方面来总结当前基于演化聚类的舆情分析方法,并且分析这两类方法的优缺点;最后对下一步研究进行了展望。     

基于星载GNSS-R DDM的海面目标探测研究

为了利用星载Global Navigation Satellite System-Reflections（GNSS-R）的延迟-多普勒图（Delay-Doppler map, DDM）实现对海面目标位置的遥感探测,本文依据星载DDM的生成原理,研究实现了其反过程即从DDM中重构散射区域图像进而达到探测海面目标的目的。首先利用截断奇异值分解（truncated singular value decomposition, TSVD）法去除DDM中的模糊函数;然后通过计算归一化雷达横截面积（normalized radar cross-section, NRCS）重构海面散射区域图像。以2016年3月1日TechDemoSat-1（TDS-1）实测的DDM数据为例,首先计算了镜反射点（specular point, SP）的位置,然后进行重构实验。实验结果表明：文中计算得到的SP与TDS-1提供的SP之间的最大误差在800 m左右,小于TDS-1 5 km的距离分辨率;同时,重构图像中目标的位置与极地海冰数据中海冰的位置相吻合,由此可见本文的目标探测算法能够从DDM中探测到海面目标。     

基于I-ELM的飞机复合材料结构损伤识别研究

针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于增量型极限学习机(Incremental Extreme Learning Machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(Kernel Entropy Component Analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量,采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。     

辅助室内定位的关键人体姿态识别

基于步行者航位推算的室内定位方法中位移的计算一定程度上依赖于人体姿态的正确识别。原地踏步和走路是其中主要的关键姿态,两者的加速度信号相似,传统方法很难进行高精度的区分,导致航位推算的步长计算错误。基于惯性传感器进行室内场景中八种人体姿态识别研究,根据运动强度的不同采用分层分类法。首先将原地踏步和走路归为一类,通过时域特征结合支持向量机(SVM)进行姿态分类;然后利用加速度的时域和小波特征以及磁场特征,结合Ada Boost方法进行二分类。关键姿态的识别准确率超过96%,对包含复杂运动姿态的步行者室内定位起到更佳的辅助作用。