基于K均值和支持向量机的燃料电池在线自适应故障诊断

基于K均值(K-means)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提出了一种车用燃料电池系统(fuel cell system, FCS)在线自适应故障诊断方法.该方法通过不断获取系统最新单体电压,采用K-means算法改进传统的静态SVM分类器模型,对实时获取的信息进行聚类,实现分类器的在线自适应调节.采用已发表文献中的实验数据进行了相关的验证分析,结果表明,提出的方法能有效地在线调节故障分类器,实现FCS系统特性发生改变后的故障检测.     

独立分量分析和遗传算法相结合的运动想象频带优化

对结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和遗传算法(genetic algorithm,简称GA)的运动想象脑电(motor imagery electroencephalogram,简称MI-EEG)特征检测及其优化方法开展研究.设计了基于ICA的MI-EEG分类算法.在此基础上,针对不同受试个体,用GA算法对运动想象诱发的事件相关去同步(event-related desynchronization,简称ERD)频段进行优化选择,用以改善运动想象脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)系统的识别率.实验结果表明,基于ICA的GA算法特征优化方法具有较好的可靠性和实用性,可用于在线BCI的设计与实现.     

基于GF-2遥感影像的面向对象分类方法比较研究

基于eCognition软件分别采用K-最近邻(KNN)分类、支持向量机(SVM)分类和CART决策树分类对GF-2遥感影像进行面向对象分类,并对3种分类方法的结果进行比较分析。结果表明:K-最近邻分类在影像准确性、复杂多样性、影像光谱混淆以及分布边界模糊等方面具有较高的识别能力。     

基于图像处理的车辆识别系统设计

为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图（HOG）特征与支持向量机（SVM）的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时且准确的检测,有较强的实际场景应用能力.     

复合物Pt@PCN-250-Fe在电催化析氢方面的应用

氢能由于具有环境友好、可再生、零二氧化碳排放等特点,被认为是未来最具有潜力的能源载体和传统化石能源的最佳替代品.电解水包括两个半反应:析氢反应(HER)和析氧反应(OER).近几年来,贵金属由于其优异的催化性能,特别是与新旧能源转换与利用相关的电催化性能,已经引起了人们的广泛关注.贵金属铂(Pt)是HER最优异的催化剂,但其高昂的价格、极低的地球储量极大的限制了其大规模的工业化应用.为了减少Pt用量,本实验采用具有大的比表面积、丰富的孔洞且易于制备的金属有机框架材料(简称MOFs)PCN-250-Fe与适量氯铂酸(H2PtCl6·6H2O)进行复合再经过高温还原煅烧,最终得到具有良好HER性能的复合产物Pt@PCN-250-Fe,同时,我们对此复合产物进行了一系列的材料表征及电化学HER性能研究.     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

嗅觉搜索机器人的单目视觉室内定位技术研究

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题,提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法.首先,利用最小二乘高斯核支持向量机,可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射;然后,运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练,获取优化模型参数;最后,利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像,并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台,计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置,进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置.实验结果表明:此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息;算法的精确性和可靠性得到了充分验证.     

基于二维离散小波的生成图像鉴别方法

针对传统基于神经网络的计算机生成图像鉴别方法中存在鉴别难度大和准确率低的问题, 提出一种采用基于小波变换的计算机生成图像鉴别方法. 首先在进行图像多维小波特征提取时, 通过一次分解二维离散小波变换提取图像小波特征, 根据图像小波特征进行n级小波分解提取图像多维小波特征向量; 然后通过三维变换域波去噪算法（BM3D）提取计算机生成图像噪声特征; 最后采用支持向量机(SVM)分类器对计算机生成图像进行鉴别, 通过SVM分类器对图像多维小波特征和噪声特征进行分类, 以解决两种特征融合形成线性不可分的高维特征问题, 从而实现计算机生成图像的准确鉴别. 实验结果表明, 该方法在鉴别计算机生成图像时具有更高的准确性和稳定性.     

偏转板伺服阀前置级结构参数优化研究

通过改变偏转板伺服阀劈尖高度和V形槽下端喷口的导流长度等结构参数,建立新的偏转板前置级模型,利用ICEM和FLUENT软件对前置级流场进行静态特性分析;对前置级流量曲线进行二次拟合,建立伺服阀系统数学模型,利用SIMULINK仿真模型进行动态仿真,分析偏转板伺服阀系统的动态特性,从而优化偏转板伺服阀前置级结构参数。结果表明,适当降低偏转板伺服阀劈尖高度,保持劈尖宽度不变,可增大偏转板伺服阀前置级的流量增益和提升伺服阀的响应频率;增加V形槽喷口的导流长度,会减小偏转板伺服阀前置级流量增益和降低伺服阀的响应频率。     

真空镀膜机用小型磁性液体密封设计

真空镀膜机的传动控制轴处密封通常采用的是接触式机械密封,易磨损、寿命短、制作工艺繁琐、造价高.本文设计了小轴径真空镀膜机用的磁性液体密封结构,对磁性液体密封结构的磁场进行了有限元分析,得到了密封结构的磁场分布,以及密封结构的极齿处磁场强度值.由磁性液体运动方程推导了伯努利方程,确定了磁性液体密封边界条件,推导了磁性液体密封结构的耐压公式,计算了极齿与转轴不同间隙的真空镀膜机磁性液体密封结构的耐压值,加工了间隙为0.1 mm的磁性液体密封装置,应用在真空镀膜机的转动轴动密封处,满足真空度要求.