WCCN聚类序列核函数在话者识别中的应用

针对说话人确认系统中GMM超向量建模计算复杂度高以及易受信道干扰的问题,提出一种新型的基于Bhattacharyya距离聚类的WCCN序列核函数算法.首先计算话者GMM模型之间的Bhattacharyya距离,根据该Bhattacharyya距离对话者模型进行聚类,得到聚类中心模型;紧接着对聚类中心模型的均值向量进行MAP自适应,进而生成超向量序列核函数;最后采用WCCN平滑归一化技术对序列核函数进行信道补偿,抑制噪音和信道畸变对核函数的影响.将该Bhattacharyya聚类WCCN核函数应用到SVM说话人确认系统,仿真实验结果表明该核函数可以有效地提高系统的识别准确率和识别速度.     

一种迭代改进的球向量机故障诊断算法

针对往复式压缩机故障数据规模大、常规诊断算法训练时间长的问题,提出了一种迭代改进的球向量机算法(IIBVM).该算法将多个传感器采集到的压缩机不同工况下的运行数据输入球向量机进行训练,在训练过程中,增加了缓存用量,并在采样中跳过点积大于当前最远点点积的缓存点;引入缓存校正措施,每隔数次迭代即用点积和球心模计算公式对缓存中的数据进行一次校正;将距球心小于某个安全距离的点标记为无效点,并在下次采样到无效点时直接跳过;若核向量个数连续几次迭代保持不变,则提前终止迭代.训练后将新的压缩机运行数据代入决策函数,实现压缩机的故障诊断.在4个UCI标准数据集和实测的压缩机气阀故障数据集上进行的对比实验结果表明,IIBVM算法与球向量机算法相比,训练时间最多可降低50％,支持向量个数最多可减少18％.     

基于迭代式RELIEF和相关向量机的黄瓜图像识别方法

针对目前采摘机器人在图像处理实时性以及识别准确率方面的要求,提出一种基于迭代式RELIEF(I-RELIEF)的相关向量机的算法.该算法首先通过将获取到的样本像素信息输入到I-RELIEF的模块中,计算出样本信息中各特征在分类过程中的权值,即各特征对类别的影响程度;然后将带权值的样本信息输入到相关向量机的算法模块中进行训练后得到像素分类器;最后用得到的分类器去预测未知像素来对像素进行分类,实现对黄瓜果实图像的分割.实验结果表明,这种图像像素分类器对于温室条件下的黄瓜像素的识别率达到80%以上,误识率不到27%,两者的比值达到3.0以上.     

基于虚拟现实的机器人异地仿真与监控

研究了利用虚拟现实技术对机器人进行仿真、监控和遥操作集成一种理论及方法,分别建立了用于仿真和监控的虚拟机器人.结合实验机器人、微控制器和无线通讯系统等构建了实验系统,分析了机器人运动在虚拟环境中的定位和控制方法,并进行了相关实验.研究和实验工作表明,虚拟现实技术不仅能够作为视频监控和仪表监视方法的有力补充,还能够在遥操作中带来更好的操控体验,并且与视频反馈相比,可以在有限的数据带宽条件下提供更好的辅助效果.     

多机电力系统非线性大干扰抑制控制器设计

针对具有励磁控制的多机电力系统,为避免以往由简单估计干扰上界或不等式放缩带来的保守性,将backstepping与minimax方法相结合提出了一种非线性大干扰抑制控制方法.考虑系统受到发电机发生机械功率扰动等突发性大干扰,设计了非线性大干扰抑制控制器,确保多机系统具有良好的鲁棒性和对大干扰的不敏感性.以两机系统为例进行仿真实验,结果表明这种控制方案可有效改善多机电力系统的暂态稳定性.     

基于共同空间模型的癫痫脑电检测预测的优劣

从辅助临床诊断为出发点,对癫痫脑电波的数据进行分析,用统计模式识别的方法——共同空间模型,结合统计学习理论——支持向量机,对脑电波进行检测和分类,结果表明共同空间模型方法可以很好的区分正常和异常的脑电波.而且对于一些癫痫发作模式,能够找到发作之前的征兆脑电波,进行预测.最后,对该检测预测系统之优劣进行了讨论.     

数控机床主轴热特性分析

主轴热误差是数控机床热误差的主要组成部分,热弹性现象是交替变化的热源作用在构件上产生的,误差补偿是提高机床精度的最有效方法之一．为此,提出并分析了一维主轴热弹性现象产生的原因及其重要特征,并通过有限元分析和实验验证了热动态特性的存在及变化规律．随着时间的增长,温升．热变形之间的关系会逐渐趋近稳态,但不可能获得绝对的稳态．在传热过程中,随着传热距离的增加,温度变化滞后性越大．     

基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

轴向功率超声振动珩磨颤振系统的稳定性分析

内燃机缸套的功率超声振动珩磨加工中,超声珩磨加工系统的自激振动会严重影响缸套的表面加工质量.根据超声珩磨加工机理及动态珩磨厚度分析,建立了超声珩磨颤振系统动力学模型,基于再生颤振理论对超声珩磨颤振系统进行稳定性分析,推导出极限珩磨宽度和主轴转速的相互关系,运用MATLAB对其仿真分析,得出不同刚度、阻尼系数等系统参数和主轴转速、往复速度等加工参数对系统稳定性极限图的影响.分析表明:超声珩磨加工系统在主轴转速低于400 r/min时容易发生颤振;发生颤振的临界珩磨宽度为27 μm;具有较大刚度和阻尼比系数的超声珩磨系统的稳定性较高.     

热态重轨表面缺陷机器视觉检测的关键技术

针对目前热态重轨表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,提出一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷检测系统。利用多线阵CCD摄像机采集图像,根据重轨几何特征及其缺陷高频区域特性,对重轨进行了六视角拍摄,然后在图像工作站中进行各种图像处理。系统采用改进的Hough变换提取特征缺陷,针对SVM算法训练速度慢的特点,利用模糊Kohonen神经网络对重轨表面缺陷进行分类。采用上述机器视觉检测关键技术对热态重轨表面进行缺陷识别,提高了检测速度,且正确率在85%以上。