基于改进隐马尔科夫模型的鲁棒用户行为识别

提出了一种基于改进隐马尔科夫模型的用户行为识别方法.采用遗传算法用于优化隐马尔科夫模型的初始参数,将混沌算子代替遗传算法中高斯变异算子,以避免传统遗传算法在收敛过程中的停滞和早熟问题,并有效解决传统隐马尔科夫模型中Baum-Welch算法对初始参数敏感的问题.此外,采用UCI中ADLs数据对用户行为进行识别,实验结果表明该方法具有很高的识别率和可靠性.     

富矿粉烧结配矿优化研究

为了降低烧结成本,减少烧结过程能源的消耗,同时提高烧结矿质量,针对某钢铁公司富矿粉烧结进行优化配矿实验研究。选用南非富矿粉、巴西卡粉与南非精矿粉1、2进行了烧结配矿优化研究。结果表明:最优配矿方案为6~#,其中巴西卡粉、南非富矿粉、南非精矿粉1配比为15∶70∶15。其利用系数为2.66t/(m~2·h),转鼓指数为63.39%,RI、RDI_(+3.15)分别为70.06%和51.30%,熔滴性能总特性S值为1419kPa·℃。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

配电网故障暂态信号的逼近处理方法

针对一些需尽快计算故障后稳态电流电压值的应用情况,如配网配变支路保护、用户侧保护等,短时间内处理电流电压故障暂态信号成为了一个必须面对的问题。现有电网故障信号处理方法通常受限于采样数据长度和待求参数数量,存在处理电流电压故障暂态信号时间较长和难求取的问题。利用配网故障暂态电压电流的特点,由稳态工频分量和直流衰减分量组合建模近似表征配网故障暂态电压电流,采用粒子群高斯牛顿混合算法对此模型的各参数进行辨识,实现暂态参数的求取。仿真分析和工程应用表明,该方法可缩减待求参数个数,利用较短的采样数据对故障暂态电压电流信号参数进行求取,且具有较高鲁棒性。     

基于多尺度熵和动态时间规整的步态身份识别

针对现有人体步态身份识别算法单一、准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度熵和动态时间规整（DTW,dynamic time warping）的人体步态身份识别方法。采用自制的APP软件在较低采样率下采集人体步行加速度数据,实验中共采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用多尺度熵算法进行数据处理,得到在各个尺度下的熵值,最后采用DTW算法对多尺度熵值进行特征匹配,得到的相对错误率（EER,equal error rate）为13.7%,仿真结果表明基于多尺度熵和DTW算法相结合的方法较好提高了身份识别的准确率,为人体步态身份识别提供了一个新的思路。     

DFM视域下有氧运动干预对硕士研究生心理健康影响探究

探索心理健康双因素模型对硕士研究生心理健康评价的适用性,比较有氧运动对不同健康状况的硕士研究生群体的干预效果.通过对国内10所高校1 125名硕士研究生进行心理健康测量,然后选取部分不同健康群组硕士研究生进行为期8周的有氧运动干预.结果表明,以W-E幸福量表和中文健康问卷为指标的心理健康双因素模型在硕士研究生心理健康评价上较之单因素模型更加科学合理;有氧运动对不同心理健康硕士研究生人群均有积极影响,优于未进行长期规律性运动的人群.     

基于蚁群算法的肿瘤驱动通路搜索方法研究

肿瘤的发生和发展主要是由基因突变的累积导致细胞信号通路调控紊乱而引起的.将通路中基因集的两个特性——高覆盖性和高排他性,与基因协变量相结合,提出了一种基于蚁群优化算法的驱动通路搜索方法.旨在基因突变数据及基因协变量数据的基础上,搜索满足高覆盖性和高排他性的通路基因集,从而识别致癌的驱动通路.首先,通过对基因表达水平、复制时间和染色体状态3个基因协变量相互的关联性,以及它们与基因突变频率的相关性进行分析,选择复制时间作为影响基因突变频率的权重协变量.然后,将权重协变量与现有方法结合,构造了一个新的最大权重子矩阵函数作为组合优化问题的目标函数.为克服该优化问题的NP难题,采用蚁群优化算法求解.应用该方法在肺腺癌的突变数据上进行了分析与验证.结果证明,该方法不仅比现有方法找到了更多在已证实通路中的癌基因,而且其中包含多个互斥性显著的基因对,证明了方法的有效性.     

双酸型离子液体催化废PET醇解制备对苯二甲酸二丁酯研究

针对对苯二甲酸直接酯化合成高值增塑剂对苯二甲酸二丁酯(DBTP)存在的原料价高难得,三废排放量大,催化剂用量大、难分离且不可重复利用等问题,以绿色环保、可循环使用的Brnsted-Lewis双酸型离子液体1-(3-磺酸)-丙基-3-甲基咪唑氯铁酸盐[HO_3S-(CH_2)_3-mim]Cl-FeCl_3(FeCl_3摩尔分数x=0.67)为催化剂,研究了正丁醇醇解廉价易得的废聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)制备增塑剂对苯二甲酸二丁酯的反应.结果表明:在n(PET重复单元)∶n(正丁醇)=1∶3,m(PET)∶m(催化剂)=5∶1,反应温度210℃,反应时间8h的较佳反应条件下,PET醇解率为100%,产物DBTP和乙二醇(EG)收率分别为97.5%和98.2%.同传统催化剂相比,离子液体催化剂的催化性能更高,且重复使用7次其催化性能未见明显降低.傅里叶-红外光谱(FT-IR)分析表明:PET醇解过程由链内酯键断裂和链末端酯键断裂协同完成.     

用于AIS实时信号稀疏表示的追踪算法研究

为解决非周期船舶自动识别系统(AIS)信号的载波跟踪问题,利用信号稀疏表示方法对AIS实时信号进行重构,以获得AIS信号的信道信息,从而为实现定位信息的测量打下基础.从AIS信号特点和AIS实时信号处理的要求出发,对基于K-SVD算法所构造的自适应冗余字典,从信号处理时间、稀疏表示精度、误码率和受噪声的影响几方面对比了基追踪(BP)和正交匹配追踪(OMP)两种不同的追踪算法.实验结果表明,两种算法都能有效精确地重构AIS信号,BP算法相比OMP算法具有更好的稀疏表示精度和误码率,但是信号处理时间会更长.由于AIS对实时性的高要求,OMP算法更适合用于AIS自主定位系统.     

基于云理论的油气管道滑坡危险性综合评价

管道滑坡危险性评价是长输油气管道沿线滑坡灾害预防和治理中规划决策的重要依据.该评价组织由定量和定性两类指标构成,评价系统具有随机性和模糊性的特点.针对常用的定性和半定量评价法在处理系统的随机性和模糊性上存在顾此失彼和人为主观性强的问题,引入能同时有效反映事物随机性和模糊性的云理论,运用黄金分割率法构建5级标度的管道滑坡危险性状态标尺云和指标重要性权重云,提出定量指标的不确定性推理过程和定性指标专家群语言云转化的浮动云偏好集结算法,构建了油气管道滑坡危险性的综合评价模型并进行了工程例证分析.4处待评样本的综合评价结果与半定量法结果基本一致,并与实际相符.该模型软化了指标边界的硬划分,简化了指标数据的预处理;实现了评价的定量与定性融合和集成决策;提高了结果的精确性、合理性和可视化.