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.     

一种带输出谐振倍压的双电感隔离型Boost变换器

传统的燃料电池发电系统用DC/DC变换器拓扑主要是隔离型Boost变换器,其效率、增益和输入电流纹波都有一定瓶颈.为此,提出了一种新颖的带输出谐振倍压的双电感隔离型Boost变换器,变换器的输入侧采用双电感结构,输出侧采用谐振倍压结构实现了整流二极管的零电流关断.相比于传统的隔离型Boost变换器,所提出的拓扑的具有更小的输入电流纹波,同时变换器增益提高了1倍.给出了变换器的工作原理波形并进行了详细的模态分析,在此基础上完成了变换器的增益特性和输入电流纹波分析并给出了一种可行的变换器设计方法.最后研制了1台500 W的样机,满载效率为96.5%,样机实验结果验证了所提出拓扑的可行性和高效率功率变换的优点.     

基于混杂系统技术的网络控制系统的建牛与稳定性分析

针对网络控制系统中网络带宽受限所产生的传输延时问题提出一种基于混杂系统技术的建模方法,采用动态输出反馈形式给出了闭环网络控制系统描述,将采样周期和传输延时为常数的情况推广到时变情况,使所建立的模型更具有一般性;并运用混杂系统理论分析了网络控制系统的稳定性,避免了将其转化成一般延时系统构造Lyapunov函数所带来的困难.增大系统稳定域的同时,使系统具有良好的动态性能.仿真结果说明了此方法的可行性和有效性.     

基于图像感知哈希技术的钓鱼网页检测

文中提出一种基于图像感知哈希技术的钓鱼检测方法,简称Phash———将网页以图像格式保存,提取图像的主要可视信息的像素点,由这些像素点组成感知哈希序列,再进行哈希序列的相似度匹配。该方法既克服了钓鱼网页存活时间短的问题,又能快速地与特征库进行匹配。实验表明,该方法是有效的,在保证一定误判率和召回率的情况下大大提高了匹配速度。     

LTE-A中继网络中的终端省电机制研究

中继技术是先进的长期演进（long term evolution advanced,LTE-A）系统中的关键技术之一,针对LTE-A中继网络中的终端功耗问题,提出基于虚拟多输入多输出（virtual multiple input multiple output,V-MIMO）的终端省电机制,首先利用中继协作式V-MIMO进行数据传输,并将中继功能集成入LTE-A智能终端内部,结合软件协议能使终端提升特定场景下的通信性能。计算机仿真结果显示,使用该方案时,终端在较低发射功率条件下仍可有效降低传输误码率,保证正常通信,提升用户体验度。     

基于T-S模糊模型离散时间非线性网络系统的输出跟踪控制

研究离散时间非线性网络控制系统的输出跟踪控制问题,其中被控对象是由T-S模糊模型表示。利用非平行分布补偿技术和时滞输入方法建立跟踪控制模型。以线性矩阵不等式的形式给出隶属度函数偏差依赖的控制器存在的充分条件,保证闭环系统的给定跟踪性能。     

考虑井筒压降的底水油藏水平井见水时间研究

为了明确水平井筒内流动对出水时机的影响,基于油藏渗流与井筒管流耦合方法,研究了考虑井筒压降的底水油藏水平井见水时间,分析了见水时间随水平井产量、水平井筒长度等因素的变化规律.研究结果表明:受井筒压降作用,从水平井趾端到跟端,油藏向水平井筒流入量逐渐增大,与不考虑压降模型相比,见水时间提前;提高水平井产量使见水时间提前,水平井产量超过20 m3/d时,见水时间计算中忽略井筒压降将造成明显误差,产量越高,误差越大;水平井长度增加,见水时间推迟,水平井长度超过400 m时,井筒压降对见水时间产生明显影响,使见水时间随长度变化速度减慢,水平井长度超过2 000 m后,受压降作用,见水时间不再随长度变化.实际生产条件下,井筒压降对见水时间作用显著,底水油藏开发决策中应考虑其影响.     

BLDC位置伺服系统的离散滑模输出反馈控制

研究了有界不确定离散时间系统的输出反馈滑模控制设计问题。提出一种基于多速率采样输出反馈和幂次函数趋近律的离散滑模控制方法,并将研究结果用于设计无刷直流电机位置伺服系统。该方法仅需已知位置信号即可完成位置伺服系统的设计。理论分析及仿真结果表明,所设计的控制器可以消除系统抖振,并使伺服系统具有良好的跟踪能力和强鲁棒性。