结合逆非线性主成分分析和极值理论的桥梁损伤检测

为提高环境和运营变化（Environmental and Operational Variations, EOV）影响下的桥梁损伤检测可靠性,结合逆非线性主成分分析（Inverse Nonlinear Principal Component Analysis, INLPCA）和极值理论提出一种新的桥梁损伤检方法。该方法采用INLPCA对桥梁损伤特征进行建模,利用不完备健康监测数据的估计误差和添加神经网络训练惩罚项控制INLPCA的非线性程度。采用INLPCA对损伤特征的重构误差和马氏平方距离（Mahalanobis Squared Distance, MSD）建立损伤指标（Damage Indicator, DI）,最后基于DI的广义极值（Generalized Extreme Value, GEV）分布建立损伤检测阈值。以比利时KW51铁路桥和天津永和斜拉桥为例,验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法能准确检测EOV影响下的桥梁损伤且对不同桥型和不同损伤特征均有良好的适用性。     

一种不确定区域间的方向关系模型

基于区间值及其运算性质给出了不确定区域间方向关系的表示及推理方法. 该方法不同于基于经典模糊集及其截集的方向关系模型, 利用区间值方向关系矩阵分析不确定区域间方向关系的隶属程度, 将不确定区域间的方向关系划分为不确定区域与不确定区域间的方向关系、 不确定区域与分明区域间的方向关系、 分明区域与不确定区域间的方向关系、 分明区域与分明区域的方向关系4种类型. 将分明区域作为不确定区域的特例统一处理.     

基于遗传算法的有向铁路空车调度的仿真研究

采用有向图来表示空车调度问题的行车方向约束,根据提出的方向函数建立了该问题的数学模型,并采用 基于精英选择模型的遗传算法解决该问题,使得空车分配在尽量满足流向约束时达到最优或近优。仿真实例验证 了该方法的有效性。     

Forecasting stock volatility in the presence of extreme shocks: Short-term and long-term effects

This paper introduces a novel generalized autoregressive conditional heteroskedasticity–mixed data sampling–extreme shocks (GARCH-MIDAS-ES) model for stock volatility to examine whether the importance of extreme shocks changes in different time ranges. Based on different combinations of the short- and long-term effects caused by extreme events, we extend the standard GARCH-MIDAS model to characterize the different responses of the stock market for short- and long-term horizons, separately or in combination. The unique timespan of nearly 100 years of the Dow Jones Industrial Average (DJIA) daily returns allows us to understand the stock market volatility under extreme shocks from a historical perspective. The in-sample empirical results clearly show that the DJIA stock volatility is best fitted to the GARCH-MIDAS-SLES model by including the short- and long-term impacts of extreme shocks for all forecasting horizons. The out-of-sample results and robustness tests emphasize the significance of decomposing the effect of extreme shocks into short- and long-term effects to improve the accuracy of the DJIA volatility forecasts.     

基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明,在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

基于随机Hough变换的快速圆检测方法

针对随机Ｈｏｕｇｈ变换（ＲＨＴ）在复杂图象中检测圆时随机采样所造成的大量无效累积,提出了一种改进的ＲＨＴ用于圆检测,它是利用精度要求不高的梯度方向信息来决定是否对采样到的三点进行参数累积,从而较好地解决了无效累积问题．改进后的算法比原算法计算速度快、占用的内存小得多,检测性能有较大提高．     

介质流向对截止阀流场和流阻特性的影响

为探索介质流向对截止阀内部流场和流阻特性的影响,应用SOLIDWORKS软件建立截止阀的三维模型。使用Fluent软件中的有限元法和标准k-ε湍流模型,在不同开度的情况下,采用数值模拟分析的方法,研究不同介质流向下截止阀的流场和流阻特性,分析阀体内部的速度和压力分布规律。结果表明:在两种不同的流向下,阀门的流通能力相差较小;在小开度时,介质高进低出时能够减小阀门的压力损失,在流通高压介质的情况下,高进低出的流向能够极大的减小阀门的关闭力。流场的分析为截止阀的结构设计和优化提供参考。     

Forecasting VaR models under Different Volatility Processes and Distributions of Return Innovations

This paper provides clear‐cut evidence that the out‐of‐sample VaR (value‐at‐risk) forecasting performance of alternative parametric volatility models, like EGARCH (exponential general autoregressive conditional heteroskedasticity) or GARCH, and Markov regime‐switching models, can be considerably improved if they are combined with skewed distributions of asset return innovations. The performance of these models is found to be similar to that of the EVT (extreme value theory) approach. The performance of the latter approach can also be improved if asset return innovations are assumed to be skewed distributed. The performance of the Markov regime‐switching model is considerably improved if this model allows for EGARCH effects, for all different volatility regimes considered. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

架空电力线路用导体材料的研究现状和发展方向

降低架空输电线路的损耗,导体材料是关键之一。综合介绍为满足架空输电线路目前和将来的需要,国内外已经和正在进行的研究开发工作,以资探讨。