基于卷积神经网络的钢轨测量廓形畸变动态识别

针对车体多自由度振动对基于激光图像技术的钢轨廓形动态测量所造成的影响,提出一种新颖的钢轨测量廓形畸变识别方法.首先根据钢轨廓形特征和畸变前后的几何差异,设计了一种三通道且参数独立的卷积神经网络结构用于畸变识别,其输入分别为原始廓形图像的降采样、轨鄂点周边裁剪图像和轨底点周边裁剪图像.为了有效训练该网络,通过采集大量正常廓形图像和畸变廓形图像来构建带标签训练样本库.利用训练后的卷积神经网络,在室内钢轨廓形动态测量平台上进行大量的测量廓形畸变识别实验.实验结果表明本文识别方法的精度和查全率均能达到92%以上,验证了该方法的有效性和可靠性.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

疲劳荷载作用下的三维弹塑性弯曲裂纹尖端张开位移

综合考虑疲劳作用应力、三维塑性区域边界上的交变正应力与交变剪应力,利用二阶摄动方法建立了计算疲劳载荷作用下三维弹塑性弯曲裂纹尖端张开位移的理论模型。用数值解法进行求解,并作图分析了三维弹塑性弯曲裂纹尖端张开位移的最大值和变化幅值与三维裂纹体几何尺寸及外载荷之间的变化关系。结果表明,随着裂纹体厚度的增大,三维弹塑性弯曲裂纹尖端张开位移的最大值与变化幅值不断减小;当裂纹体几何尺寸相同时,弯曲裂纹尖端张开位移的最大值与变化幅值均随外载荷的增加而逐渐增大。     

基于核Fisher判别的复杂储层岩性识别研究

复杂储层中多种岩性均可作为储层,不同岩性的物性特征差异较大,分岩性解释复杂储层物性是求准物性较为有效的一种方法,但是不同岩性的测井特征相近,常规线性分类方法识别效果不理想,因为复杂储层的岩石识别中非线性分类特征占较大比例。针对这一问题,本文将Fisher判别分析(FDA)做核推广,形成核Fisher判别分析(KFDA),进一步利用Fisher判别中未提取的非线性信息,通过升维获得更多的非线性分类特征,然后再通过降维来提取利于岩性分类的特征。文章通过实验对核Fisher在数据预处理、关键参数的选取等方面进行了详细介绍,并将核Fisher方法与其它分类方法进行比较,验证了核Fisher方法的岩性识别能力,而对于不同岩性间的差异相似关系,造成岩性识别精度低的情况,提出了分级核Fisher判别分析的思路,研究证明利用分级核Fisher判别分析的思路可进一步提高岩性的识别精度。     

棱形液舱内液体晃荡问题的SPH数值模拟

应用改进的SPH方法模拟棱形液舱在不同充液比、横摇激励频率工况下的液体晃荡行为。该方法能模拟出液体大幅度非线性晃荡产生的翻卷、破碎等现象,模拟结果与实验结果吻合较好。通过改变舱体结构,对带有隔板的棱形液舱进行数值模拟,分析隔板对液体晃荡特性的影响。结果表明:充液比及激励频率对液体的晃荡特性有重要影响,且适当改变箱体结构可以有效地抑制晃荡现象。     

Peripheral Nonlinear Time Spectrum Features Algorithm for Large Vocabulary Mandarin Automatic Speech Recognition

IntroductionCurrentautomaticspeechrecognitionsystemsarebasedoncontext-dependentorcontext-independentphonicsorsyllablemodelsdescribedintermsofse-quencesofhiddenMarkovmodel(HMM)states,whereeachstateisassumedtobecharacterizedbyastationaryprobabilitydensityfunction.Thetimecorre-lationandconsequently,thesignaldynamicsinsideeachHMMstate,arealsousuallydisregardedalthoughtheuseofdynamicfeatures,suchasdeltaanddelta-deltaparameters,cancapturesomeofthecorrelations.Consequently,onlymedium-termdependenc…     

基于吸收分析的多属性反演技术及在油田开发中的应用

为了满足油藏开发阶段砂体内部油水识别的需求,提出了基于地层吸收分析的多属性反演流体识别技术。算法实现分三步:1利用基于广义S变换的瞬时子波吸收分析(GST_WEA)油气预测技术计算地震记录的高、低频吸收因子;2结合吸收因子和其它与流体相关的地震属性,以电阻率曲线为目标函数构建多元线性反演,利用多元逐步回归算法对包括吸收因子在内的多种地震属性进行流体敏感性排序;3进一步利用概率神经网络算法对优选的以吸收因子为主的地震属性进行多属性电阻率反演。通过模型分析验证了GST_WEA油气预测技术的抗噪性。实际应用效果表明吸收因子较其他地震属性具有更高的流体敏感性,通过多属性反演有效预测了砂体内部的含油优势区域。     

一种新颖的基于NMF的人脸识别方法

提出了一种新颖的基于非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法,读方法首先对人脸图像作NMF得到由人脸基图像组成的子空间矩阵及其对应的系数矩阵,然后将其重构获得NMF重构人脸图像,进而从原始图像中减去重构图像以获取残差图像.最后对残差图像作局部非负矩阵分解(LNMF)以提取其非负子空间及其系数矩阵,并将两次得到的系数矩阵混合,根据最近邻原则进行识别.在ORL标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有更好的识别率.     

基于火焰图像特征与BT-SVM的窑况识别方法

针对氧化铝回转窑烧成带工况变化复杂难以实现连续在线检测,长期依赖人工看火操作的难题,提出了利用计算机图像处理技术模拟传统的人工看火过程进行窑况识别研究的方法,方法包括两个部分:提取烧成带火焰图像特征,融合关键工艺过程数据组成混合特征;建立具有准正态二叉树结构的支持向量机窑况识别模型对混合特征数据进行分类识别.最后,应用该方法对采集得到的火焰图像数据与过程数据进行仿真实验研究,获得了满意的效果.     

数字化坦克车长指控训练模拟器设计与实现

采用模拟器进行数字化武器装备的操作训练是当今信息化装备发展的需要.介绍了基于实装的数字化坦克车长指控训练模拟器的系统组成、主要功能、设计思想和实现方法,给出了系统组成框图和训练流程,研究了系统实现的关键技术,包括实装与训练系统的互连互通,训练成绩评估,实现了某型数字化坦克车长指控模拟训练系统,解决了信息化装备条件下坦克车长指控模拟训练的难题,具有较高的实用性和经济价值.