S-LCC型无线电能传输系统补偿网络分析

为分析S-LCC型拓扑结构的无线电能传输系统中补偿网络参数对于传输特性的影响,首先利用双线圈等效电路模型建立回路电路方程并推导出系统输出功率表达式,其次在不同参数条件下讨论系统的恒流恒压特性,确定以最优输出功率为目标的补偿网络参数之间的相互关系,分析负载电阻与谐振电感以及寄生电阻对于系统输出功率的影响,并搭建双线圈WPT实物系统。研究结果表明：可精准确定以最优输出功率为目标的原副边侧谐振电容关系;系统的输出功率随负载电阻的增加而表现出先增加后减少或者先增加后减少再增加又减少的趋势;最佳负载电阻随着谐振电容的减少而先减少后增加,随着谐振电感的减少而先减少后增加,随着寄生电阻的增加而增加。     

视频异常行为识别与分级预警系统

参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。     

开关磁阻发电机半自励功率变换器的设计分析与验证

开关磁阻发电机的输出功率和发电效率有待提高,而功率变换器作为开关磁阻发电系统中能量转换的通道,对整个发电系统的性能改善有着重要意义,可通过对功率变换器进行设计,达到提高开关磁阻发电机输出功率和发电效率的目的。因此首先提出从励磁电压与发电电压解耦角度出发,提高励磁电压并使发电电压低于励磁电压的半自励功率变换器及其控制策略;然后通过启动运行和稳态运行仿真验证了半自励功率变换器的可行性和预防过度充电能力,通过变速、变负载仿真发现随着转速和负载电阻的提高,半自励功率变换器励磁电压与发电电压也随之提高,能够有效提高开关磁阻发电机的输出功率及发电效率,尤其低速时输出功率及发电效率有明显提高,通过单相故障运行仿真,验证了半自励功率变换器具有较强容错能力;最后实验验证了理论分析和仿真的正确性,以及提出的半自励功率变换器及其控制策略的有效性。     

磷素对南漪湖流域水质的影响及其外源性来源分析

为探究磷素对南漪湖近年来水质变化的影响以及定量分析湖泊外源磷污染源结构。于2015—2021年逐月采集南漪湖东湖心、南漪湖西湖心、狮子口3个代表性点位水样,采用单因子评价法、综合污染指数和水污染指数法分别分析了总磷(total phosphorus, TP)、溶解氧、高锰酸盐和氨氮的含量水平,对南漪湖水质的时空变化特征进行了综合性评价以探究磷素与其他指标对水质污染影响的差异。以2017年为基准年,采用改进的输出系数模型对南漪湖流域21个乡镇的外源磷负荷进行分析以确定其主要污染源。结果表明：3种水质评价方法获得的水质评价结果基本相同,2015—2021年南漪湖水质总体呈现逐渐变好的趋势,达到Ⅲ类水质标准;各个指标对南漪湖水质均有一定的影响,但TP是影响南漪湖水质最主要的影响因素,TP判断的水质等级与最终测量的点位水质等级相似;面源污染是主要污染源,其中耕地(包括水田和旱地)污染负荷最大为328.912 1 t/a,其次为建设用地和农村生活污染负荷,占比分别为41.32%和15.32%。研究结果将为南漪湖流域水污染防治提供参考依据,也可以为长江中下游乃至全国典型中小湖泊的污染防治提供参考和...     

基于变尺度杜芬阵列的超声非线性输出信号检测

针对超声非线性输出信号中二次谐波信号比较弱、且是经过复杂传播的非线性时间序列,利用变尺度杜芬阵列对超声非线性输出信号进行检测评估材料的疲劳损伤。首先对杜芬振子进行频率变换、分析初始相位对检测结果的影响,构建检测实际工程信号的杜芬阵列模型,并对超声非线性输出信号进行变尺度变换,使杜芬阵列与超声非线性输出信号相匹配。当处理信号输入杜芬阵列模型时,第二个杜芬振子相轨迹由混沌状态过渡至大尺度周期状态,微弱二次谐波信号可以被有效的检测出来。根据杜芬振子总驱动力幅值和响应信号幅值之间的对应关系对二次谐波信号幅值进行有效估算。最后,探究随机噪声对检测模型的影响,当待测信号含有噪声时,杜芬振子相图仍变为大尺度周期状态,随着信噪比降低,相轨迹越来越粗糙,且稳定性变差。以上分析表明,利用构建的杜芬阵列模型能够有效检测超声非线性输出信号的二次谐波,对材料的疲劳损伤状态进行有效评估。     

基于Raptor编码的多输入多输出光通信系统设计

为了提高可见光通信(Visible Light Communication, VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间-角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用Raptor编码方法来跟踪由于窗口截断而引起的数据信道特性变化;然后对于使用高速相机捕捉到的一系列时变图像,利用散景效应获得所有链路距离上的固定比例图像。实验利用液晶显示器和高速相机,对所提出的VLC系统进行了验证。与传统的像素化MIMO系统相比,本文所提出的系统在未对准朝向的情境下具有更高的鲁棒性,从而在多路复用场景有着广泛的应用前景。     

基于IOWA算子的我国粮食产量组合预测研究

以1978—2018年我国粮食产量数据为样本,提出基于IOWA算子的组合预测模型,对我国未来5年的粮食产量进行预测。首先建立时间序列ARIMA模型、Holt-winters加法模型和多元线性回归模型,运用3个单项预测模型对1978—2018年间我国的粮食产量进行拟合,然后基于IOWA算子建立以误差平方和最小为准则的组合预测模型,最后运用基于IOWA算子组合预测模型对我国未来5年的粮食产量进行预测。结论表明:基于IOWA算子的组合预测模型具有更高的预测效果,能够使得单项预测模型提供的有效信息得到全面利用,更精准地预测我国粮食产量;我国未来5年的粮食产量还会持续增加,并且每年的平均增长速度为1.3%。     

一种新的混合分类器及其人脸识别的应用研究

随着互联网的发展,人脸识别在安全领域得到越来越广泛的应用.传统的人脸识别方法泛化能力较差,无法有效处理特别复杂的函数关系而使其在安全领域发展比较缓慢.为了提高人脸识别的正确率,本文提出了一种新的深度玻尔兹曼机神经网络(deep Boltzmann machine,DBM)和差异受限玻尔兹曼机神经网络(discriminative restricted Boltzmann machine,DRBM)的混合模型,在人脸数据集上与传统的人脸识别模型做了对比,为了进一步验证有效性,本文还选取在公共CMU-PIE人脸图像数据集上作了对比试验.实验发现:在两个数据集上,新的混合模型相对传统模型都有更好的识别效果,将产生直接的社会效益和管理意义.     

基于模糊积分的纠错输出解码研究

针对基于纠错输出编码的多类分类中解码策略的选择问题,提出一种基于模糊积分的解码方法.将每个基分类器看作一个证据源,其概率输出提供了测试样本所属类别的可能性;同时基于基分类器信任度和混淆矩阵对模糊密度的赋值进行了改进;最后求取最大的模糊积分值所对应的类别为分类输出.基于UCI数据集和经典解码方法的比较实验验证了本文所提方法作为二符号解码策略的可行性和有效性.     

基于支持向量机的多特征选择目标跟踪

目标判别跟踪方法一般以单一跟踪结果(正样本)和部分负样本训练分类器,并只用单一的特征描述目标,因此在目标发生遮挡、光照变化、形变等情况下很容易导致跟踪的失败. 为了克服单一正样本和单一特征训练的分类器导致跟踪不稳定的问题,提出一种基于支持向量机的多特征描述、多个正负样本进行分类器训练的目标跟踪方法,用训练分类器对所有候选粒子的不同特征进行判别和选择,并将具有最大置信概率的粒子确定为跟踪结果. 在跟踪过程中,利用子空间学习的方法实现正样本的更新,并以更新后的正负样本训练分类器. 实验结果表明,该方法在目标存在遮挡、光照变化、形变等情况下均可以取得较好的跟踪效果.