基于树形通用背景模型的高效说话人辨认

为了提高基于G auss混合模型通用背景模型(GMM-U BM)的说话人辨认系统的运算效率,提出一种基于树的核心挑选算法(TBK S),通过将U BM中的各个G auss分布按组织成树形结构,来减少从中挑选核心分布的运算量。实验结果表明:对1 000个说话人进行辨认,TBK S与现有的基于特征矢量重排序的剪枝算法(ORBP)相结合,将基于GMM-U BM的辨认系统的运算速度提高21.9倍,误识率却只上升不到4%;TBK S和ORBP相结合,可大幅度提高GMM-U BM系统的运算效率,而基本不降低识别率。     

基于Inception-BiLSTM和迁移学习的结构损伤识别

针对传统卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）方法在时空特征提取存在不足,提出一种改进的Inception与双向长短期记忆（ bi-directional long short-term memory,BiLSTM）联合模型,以全面学习振动信号中的空间和时序信息。首先,构建具有多尺度感受野的Inception模块,自适应地提取不同尺度下的空间特征;其次,BiLSTM序列化处理时间特征,以深度挖掘时间相关性;最后,通过全局平均池化和Softmax分类器来实现钢框架结构的损伤识别。为评估该模型对噪声的鲁棒性,引入高斯白噪声作为干扰。此外,采用迁移学习策略来评估模型在不同强度激励和小样本下的泛化能力,确保适用于不同的损伤识别任务。结果表明,与传统的CNN方法相比,该模型在无噪声条件下及信噪比超过25dB时保持了100%的识别精度。该方法解决了土木工程应用中样本量不足和不同强度激励的实际挑战。通过微调预训练模型的参数,实现了在不同强度激励和小样本情况下的知识迁移与泛化,从而增强了模型的实际适用性。     

基于主元分析的频谱整体识别方法

根据频谱的整体数据进行模式识别和分类时必须考虑如何降低识别过程中的计算量问题,提出了一种基于PCA的频谱整体识别方法.该方法将N点频谱视为N维空间中的点,首先利用已知频谱样本建立数据矩阵,继而进行PCA处理并确定满足信息保留率门限值的主元方向个数,实现高维数据的降维,并计算各类频谱在低维空间投影点的中心,得到数据模板.在方法的识别应用中以距离最小为判据准则进行识别归类.数值仿真和语音识别实验结果说明所提方法性能稳定,识别准确率较高,具有一定的实际应用价值.     

基于系统论事故分析模型的油气智慧管道系统信息物理风险辨识

为了辨识油气智慧管道系统中存在的信息安全风险,本文通过基于系统论事故分析模型(systems-theoretic accident modeling and process)的方法,对油气智慧管道系统的信息物理安全进行全面评估与分析。首先,系统综合分析了油气智慧管道涉及的设备、设施、工艺、元件,评估其安全性。其次,通过建立STAMP模型,深入分析了各层级、元件之间的反馈信息与控制动作,形成了明确的控制反馈回路,突显了元件之间的关联与控制关系。在此基础上,系统辨识出了潜在的信息风险因素,推导并构建了可能发生的系统失效场景。以天然气输气首站油气智慧管道系统为例,研究验证了基于STAMP模型的可行性和有效性。结果显示,该方法不仅直观地描述了元件之间的关联与控制关系,而且从物理层功能安全的角度全面考虑了信息风险,特别凸显了控制元件PCS(process control systems)及易受攻击的操作员站。与传统方法相比,本研究所提出的方法将信息物理安全风险因素的识别率提升至80%以上,提高了40%以上,有助于避免不必要的安全措施冗余设计,提高了安全风险管控的准确性。     

设备与结构故障智能诊断研究

综述了近年来人工神经网络技术在机械设备故障诊断和结构损伤识别中应用的主要研究成果。分析了神经网络在故障诊断中存在的问题和改进方法,总结了基于神经网络的结构损伤识别中各种输入参数的选取及其优缺点,对基于神经网络的智能诊断的发展趋势进行了展望。     

基于叠前反演流体识别与频散AVO反演的研究

由于纵波不能在流体中传播,叠后地震反演得到纵波波阻抗是无法识别储层中的流体。基于横波在流体中传播特点,利用叠前数据丰富的运动学与动力学信息获得弹性参数进行储层流体识别是可行的,但受到地震反问题固有的“病态解”等不确定性的影响,在进行叠前地震反演时会产生较为严重的多解性与不确定性,从而影响了后续的储层岩性与流体识别的精度。基于以上问题本论文以储层埋藏较深、钻井资料较少的D2地区为研究目标,采用测井岩石物理敏感分析、敏感流体因子反演和频散AVO反演三种技术综合来提高储层预测的精度,实际资料的应用效果表明采用多种技术方法来进行储层的流体识别是可行的。     

泡菜中植物乳杆菌的分离及鉴定

使用MRS培养基从泡菜中分离出的菌株经接触酶实验,葡萄糖产酸产气实验,淀粉水解实验和革兰氏染色镜检鉴定该菌株是植物乳酸杆菌,该实验为研究乳酸菌催化亚油酸（Linoleic acid,LA）转化为共轭亚油酸（Conjugated linoleic acid,CLA）提供基础.     

应用动力学模型的高速主轴无试重动平衡方法

为解决高速主轴由于不平衡导致的振动问题,提出了一种基于动力学模型的高速主轴动平衡方法,其仅需在工作转速下采集振动响应数据,且无需停机试重.该方法通过对连续分布的不平衡量进行集中化处理,缩减不平衡响应与不平衡量之间的关系矩阵,可以在高速主轴的任意2个位置上实现双面平衡.研究结果表明,该方法能够准确地识别出等效集中的不平衡量,且所识别的由等效不平衡量引起的振动响应与原始振动响应基本一致.因此,添加配重后可使主轴各位置不平衡振动得到有效地抑制.     

基于遗传算法的地下发电厂房动态识别

结构的材料参数和边界条件是地下发电厂房动力特性分析研究中极为重要亦很难确定的控制参数。在借鉴以往反分析成果的基础上引入改进的遗传算法,实现了其与ANSYS软件的接口,并建立了结构最优化遗传动力识别通用模型。结合某抽水蓄能电站地下厂房结构的测试资料,反演识别了混凝土材料的动态弹性模量和围岩边界动态参数,可为工程应用提供参考。     

基于小波脊的MDOF系统的模态参数识别

将小波理论应用于多自由度(MDOF,multi degree of freedom)系统的模态参数的识别中,首先对MD OF系统的响应函数作基于Morlet小波的时频分解,再由小波系数模的局部极大值求得小波脊,最后求出MDOF系统的各阶模态的固有频率及阻尼比.文中给出了实例,进行了计算说明,结果表明了该方法的有效性.