基于时域统计平均预处理的RBF网络发动机气缸压力识别方法

在柴油发动机气缸压力的识别过程中，针对缸盖振动信号的信噪比低且呈非平稳特性，影响神经网络对气缸压力识别的问题，提出了在径向基函数(RBF)网络训练前，对训练样本进行时域统计平均降噪预处理，再对实验样本进行识别．结果表明，时域统计平均有效提高了训练样本的信噪比，RBF网络经训练后，对柴油发动机气缸压力的识别具有计算速度快、识别精度高的优点．     

Ways to Sparse Representation: A Comparative Study

Many algorithms have been proposed to achieve sparse representation over redundant dictionaries or transforms. A comprehensive understanding of these algorithms is needed when choosing and designing algorithms for particular applications. This research studies a representative algorithm for each category, matching pursuit (MP), basis pursuit (BP), and noise shaping (NS), in terms of their sparsifying capability and computational complexity. Experiments show that NS has the best performance in terms of sparsifying capability with the least computational complexity. BP has good sparsifying capability, but is computationally expensive. MP has relatively poor sparsifying capability and the computations are heavily dependent on the problem scale and signal complexity. Their performance differences are also evaluated for three typical applications of time-frequency analyses, signal denoising, and image coding. NS has good performance for time-frequency analyses and image coding with far fewer computations. However, NS does not perform well for signal denoising. This study provides guidelines for choosing an algorithm for a given problem and for designing or improving algorithms for sparse representation.     

岩石物理模型约束拉梅参数提取方法

利用基于岩石物理模型的最优振幅随偏移距变化(AVO)线性近似公式,构建满足近临界角条件精度要求的反射系数近似公式,在地震记录的褶积理论假设前提下,结合贝叶斯理论的最大后验概率估计方法推导了最优系数的反演目标函数,考虑到拉梅参数λ和μ对地下储层信息的敏感特性,进一步将最优系数转换为拉梅参数,实现以岩石物理模型为软约束的拉...     

一种基于进化计算的高斯径向基网络模型构建方法

为了提高高斯径向基神经网络模型的构建精度,将径向基中心、基宽以及连接权构成分区实数编码结构,将训练样本集作为每一个进化个体解码后的网络输入及输出,并将样本的期望输出同网络实际输出的平均误差平方和作为进化个体的适应度函数,将不同隐层节点数构成的进化个体的最优值作为设计问题的高斯径向基网络结构.采用2个Benchmark测试函数验证在不同隐层节点数情况下通过该进化算法构建的径向基模型的精度,从进化时间、进化代、最小适应度值以及均方根误差等方面作对比.结果表明,采用这种分区实数编码能高精度地构建不同设计问题的高斯径向基网络模型.     

一种基于与(或)逻辑实现的信息分存算法

针对传统信息分存算法运算量大和计算复杂等问题，通过引入合式基，提出了一种基于与（或）逻辑的信息分存新算法．它可通过对合式基进行动态分组来构造不同的信息分发和恢复方案，使算法具有动态自适应能力和可扩展能力，同时利用分发恢复过程与加密伪装过程的松耦合性，并结合经典的加密和信息隐藏算法，使算法具有高安全性．实验结果表明，在同一分组内的各个分存子信息的恢复能力相同，不同分组可负责恢复分发信息的不同部分，但恢复能力不同．若分组内仅有一个合式基，则该分组内对应的分存子信息必须参与信息恢复；若分组内对应的合式基分别参与该分组不同分存子信息的构建过程，在满足约束的情况下，允许分组内若干个分存子信息不参与信息恢复，其结果并不影响分发信息的重构．     

基于RBF网络的人脸识别和表情分析方法研究

为解决人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题,进一步提高人脸表情识别率。本文在分析现有人脸表情识别方法的基础上,提出新的识别技术,即采用基于径向基函数(RBF)神经网络的方法,首先对图像皮肤和非皮肤像素进行分离,把人脸区域从检测到的皮肤区域中提取出来,然后以人脸表情数据库JAFFE为测试数据库,对人脸图像进行Gabor小波变换(GWT)和离散余弦变换(DCT),最后将该算法用于径向基函数神经网络的训练过程,建立相应优化模型,并将其应用到人脸表情的识别中,研究结果表明,具有收敛速度快、识别率高等优点,比文献中的方法提高了3%和8%的识别率。     

一种分析二维任意分布多裂纹的求解方法

基于虚边界元最小二乘法求解多域组合问题的基本思想,将每一裂纹视为一对子域;并且借鉴了边界型无网格法中紧支径向基函数插值的基本思想,在每一子域的虚边界上近似构造虚拟源函数.建立了用于分析二维多裂纹问题的一种虚边界无网格最小二乘的计算格式.依据子域定义,在计算过程中无需像边界元直接法中“常规子域法”那样在裂纹面的延伸边界上额外增添附加子域,从而减少了计算量,尤其避免了由附加子域所引起的因划分单元数或配点数不足或不当而带来的计算误差.为数值论证该方法的可行性和计算精度,以及讨论任意分布多裂纹间的相互影响,分别给出了单向受拉无限大板的中心裂纹、三等长共线且相邻间距不同的裂纹算例;由数值比较可知该方法具有较高的计算精度.     

两类B-样条小波的性质

讨论由多尺度分析构造的两类B-样条小波的紧支撑性,对称性或反对称性,消失矩及可导性等性质．这些性质的研究进一步完善了算子小波理论,增强了小波的实用性．     

三重二次数域的整基

文章研究了三重二次数域K=Q((m1)~(1/2),(m2)~(1/2),(m3)~(1/2))的判别式d(K)及其整基α0,α1,α2,3α,α4,α5,α6,α7,并完全确定了三重二次数域的判别式及其整基。     

网球运动中的心理训练

运动员的心理训练是现代运动训练的重要组成部分,它同传统的身体训练、技术训练、战术训练相结合构成了现代运动的完整体系．在网球比赛中,运动员展现出来的竞技状态与能力很大程度上受心理因素的影响．网球运动员心理能量的发挥水平,往往成为决定比赛胜负的重要条件．本文通过研究网球运动心理训练的概念、意义、重要性等,分析网球运动心理训练的心理学基础,及其影响因素,以对网球运动员的心理训练提供一定的参考依据．