基于Delaire头影测量分析法的颅颌面识别

本文对于一个新的生物对象颅颌面,引入医学中定量化Delaire分析法,依据颅颌面整体骨骼结构平衡理论,提取特定的测量项目,然后通过回归分析统计,分析这些参数对于识别的影响。经过多次统计分析验证,得出最适合作为颅颌面识别的生理特征参数。实验证明,借助于Delaire头影测量分析法提取颅颌面的生理参数,可以有效的反映出颅颌面的生理特征信息,对于颅颌面的生物识别有着重要帮助。     

豫西地区中古生代构造特征与油气前景评价

通过76条测线近2 238 km的地震解释对豫西地区构造特征进行深入研究,该地区断裂复杂,受其影响,油气运聚成藏差异较大,但构造特征对油气有明显控制作用,油气具有南北成带、东西分隔的特征。油气勘探的研究基础往往是区域范围内不同的构造单元,同一构造单元的地质构造、沉积环境特征及油气分布特征相对统一,构造单元划分有利于深化盆地地质认识指导油气勘探。综合利用地震、钻井、钻孔以及地面露头等方面的资料,在分析了豫西地区平面和剖面上断裂体系特征的基础上,主要依据各盆山关系,及各自的构造变形的差异性,将豫西地区分为10个二级构造单元,再由不同构造单元的地质环境及断裂特征,得出油气前景评价的结果,认为伊川冲断-断陷区为当前豫西地区油气勘探最有利的地区,其次是渑池-新安冲断-断块区。上述研究认识为豫西地区油气地质研究及有利勘探区的优选等提供了参考和指导。     

广义变分模式分解降噪在齿轮早期故障诊断中的应用

针对齿轮早期故障特征的微弱性和耦合性,本文提出广义变分模式分解(generalized variational mode decomposition, GVMD)-峭度-包络谱法诊断齿轮故障。首先利用GVMD的频域多尺度定频分解属性,根据齿轮故障频谱信息和信号特点设置GVMD主要参数,按需分解信号,准确获取微弱特征分量,避免VMD对微弱特征提取存在的不足和小波包变换能量泄漏引起的微弱特征混淆问题。然后结合峭度准则和齿轮故障频率信息选择故障冲击分量,融合更多故障信息重构降噪信号。最后对降噪信号进行包络解调分析,实现齿轮故障诊断。实际信号分析表明,由于GVMD能够按需获取微弱特征分量,本文所提方法能够获得更丰富的微弱故障信息准确识别齿轮早期故障位置。     

结合tetrolet与红外显著性特征提取的红外与可见光融合

针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法

作为武器装备的重要组成部分,复杂机械设备发生故障会严重影响其性能,如何将故障特征有效提取出来尤为重要。针对复杂机械设备振动信号非平稳非线性的特点,本文提出利用自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）结合能量熵的方法提取信号故障特征,并以某型装备柴油机为例进行验证。通过构建多分量调制信号,分析比较了EMD、EEMD、CEEMD以及CEEMDAN四种算法的分解效果。利用CEEMDAN对振动信号进行分解,提取相关性较大的IMF分量的能量熵作为特征向量,输入到支持向量机中进行模式分类。研究表明,CEEMDAN能够一定程度上抑制了模态混叠问题,对于不同类型的故障能够有效的识别。     

基于监督学习的HSK阅读文本自动分级模型研究

针对HSK（汉语水平考试）各类阅读材料难度判定与等级对应中缺乏有效参照标准和分析工具的问题,以历年HSK真题阅读文本为研究对象,提取文本可读性特征,采用支持向量机、随机森林、极端梯度增强等9种监督学习算法,建立可将自选文本自动归类于相应HSK等级的模型,采用准确率、AUC等多项指标评价各模型的分级效果,并选择最佳模型制成在线工具。结果表明,监督学习在HSK阅读材料文本分析及分级方面具有较高性能,9种模型中极端梯度增强的分级效果最好,准确率为0.913,AUC为0.994。建立的分级模型和在线工具能够以较高的准确率对HSK自选文本进行分级,帮助用户有针对性地遴选文本,提高学习效率。     

数据挖掘方法在汽油辛烷值损失计算中的应用

针对汽油清洁化中降低辛烷值的损失这一重点问题,提出了基于数据挖掘的辛烷值损失预测方法.首先,对影响辛烷值损失的各类因素进行了分析;然后以某石化企业为例,应用数据挖掘方法对其提供的数据进行有效的数据清洗;其次对多种复杂的影响因素进行合理的特征提取,成功提取出28个影响辛烷值损失特性的代表因素;接着利用如支持向量机回归、神...     

基于多元数据特征和改进随机森林的智能配电网异常数据辨识

智能配电网异常数据的准确辨识对于提高电网安全运行和调度具有重要意义。本文提出一种基于多元数据特征和改进随机森林算法的异常数据辨识方法。首先,在分析异常数据辨识过程的基础上,利用k-means、箱线图法等提取原始数据异常特征;考虑配电网技术需求,挖掘电网运行的衍生特征。然后,针对类不平衡问题提出结合过采样方法的混合Bootstrap抽样和加权投票策略,引入信息增益率优化最优特征选择,增加算法稳定性。最后,仿真分析了决策树数量和衍生特征对算法辨识性能的影响,并与支持向量机、神经网络等算法进行性能比较。实验结果表明本文方法有效、合理,具有优异的辨识性能和效率。     

基于多层交叉注意力融合网络模型的人脸图像情感分析

目前大多数人脸图像情感分析方法只单方面关注图像整体或局部来构建视觉情感特征表示,忽略了二者在情感表达上的协同作用。针对此问题,提出了一种多层交叉注意力融合网络情感分析方法。该方法首先利用特征相关性分析实现最大化类的可分性;其次通过多层交叉注意力网络中的多个不重叠的注意力区域来提取整体和局部的信息;然后将整体与局部提取的注意力图进行融合,来共同训练图像情感分类器并进行情感分析。实验结果表明,提出的方法在真实数据集RAFDB上的情感分类准确率达到了88.53%,优于现有其他方法,验证了该方法的有效性与优越性。