越野车充气轮胎小卵石路面行驶性能仿真分析研究

基于3维DEM-FEM耦合仿真分析方法,研究越野车充气轮胎小卵石路面的行驶性能.在建立某越野车轮胎的3维有限元模型和小卵石路面离散元模型的基础上,利用本研究室开发的专用分析软件ORV-SAND仿真分析越野轮胎在卵石路面的行驶行为,得到了不同滑转率（10%、20%、30%）下不同胎面结构轮胎的法向反作用力、轮辋下陷量、总牵引力、挂钩牵引力以及行驶阻力,并与相关实验进行了比较.     

基于声源定位的头部姿态检测系统研究与实现

研究了声源定位技术在鼾声检测上的应用,主要研究鼾声的声学特性、声源定位技术原理,并利用声源定位技术对人体打鼾时头部姿态进行识别.采用广义互相关函数法对多路声音采集系统采集到的鼾声信号进行延迟估计计算,根据得到的相对时延信息进行声音定位,结合定位信息和朝向信息推断出当前受试者打鼾时头部姿态.采用数据采集卡进行高速信号采集,使用虚拟仪器Labview进行信号处理和算法实现,实验中受试者以不同头部姿态在该系统监测下模拟打鼾,通过该系统检测头部姿态,综合判断正确率达到80%.     

基于环境特征的语音识别置信度研究

传统的语音识别置信度方法基于各种静态特征进行分类判决,而忽略了词与周围环境之间的关系所携带的信息。为了进一步提高置信度特征的分类性能,该文提出了上下文环境、动态环境、句全局环境共3类5种环境特征,从空间与时间角度较全面地描述了词与环境之间的关系。实验结果表明:静态特征与环境特征联合分类的性能与只用静态特征相比有不同程度的提高,其中,静态环境与环境特征的二元联合最高有5.02%的相对改进,三元联合最高有6.11%的相对改进,说明环境特征确实是一种有价值的置信度特征,并且这几类环境特征之间存在一定的独立性。     

基于非特定发音人拉祜语孤立词语音识别研究

选用200个拉祜语常用词,以词为识别单元,利用语音识别工具箱HTK开展非特定人拉祜语孤立词的语音识别研究.研究发现:特定发音人的识别率比较稳定,针对非特定发音孤立词,通过增加模型的混合高斯数目,其识别率得到显著提高,使得识别正确率保持在99%以内,为拉祜语孤立词识别提供了有效方法.     

基于加权主元分析(WPCA)的人脸识别

将特征加权和主元分析相结合,提出了一种新的加权主元分析方法;这种方法先根据加权重建误差最小化,计算出各类训练样本的加权子空间,然后计算测试样本点到各加权子空间的距离,并根据该距离进行分类识别.最后,通过对剑桥ORL数据库进行的试验证明,该方法与传统的主元分析相比可以在不增加运算量的情况下大大提高识别率.     

基于差分最小二乘支持向量机的目标识别研究

目标识别是目前机器视觉、图像处理和模式识别领域的研究热点之一,广泛应用于各行各业。最小二乘支持向量机算法简便、速度快、精度高,是当前目标识别的主流算法之一。针对最小二乘支持向量机的参数难以确定,仅靠传统经验试凑的方法不易实现,且结果不理想;提出一种改进的差分进化算法实现最小二乘支持向量机的参数整定。通过改进变异策略,引入早熟判断机制,遏制了传统算法早熟收敛的问题。通过实验仿真,验证了改进算法可跳出局部最优点,结果比传统算法更优。以SM-TMSSY光电伺服跟踪转台为实验平台进行实例验证,证明了改进算法收敛速度快、精度高,正确识别率可从85%提高到92.5%,验证了算法的优越性。     

多分类器组合的投票表决规则

为了提高多分类器组合的效果 ,提出了一种改进的投票表决规则 .每个分类器对每个模式类别的识别能力不尽相同 ,通过对大量样本的统计 ,获得有关每个分类器识别性能的先验知识 ,将其作为投票表决的依据 .投票表决时每个类设置不同的表决阈值 ,使组合效果得以改善 .这些阈值可以通过训练获得 .在数字识别系统中的实验结果表明 ,该方法使多分类器组合的识别率和置信度明显提高     

三维流体诱发振动的理论模型与数值模拟

建立了三维流体诱发振动的理论及数值模型，采用任意拉格朗日-欧拉框架下的三维非定常Navier-Stokes方程组及波动方程组，分别描述了流体的流动及结构振动．流动及振动控制方程组分别采用基于非结构化运动网格上的有限体积法和有限差分法求解．对刚性、受限振动及自由振动的三维圆柱体进行了数值计算．结果表明：圆柱的自由振动基本上为Strouhal型涡诱发振动，即每个截面按“8”字型轨迹运动，且横向振幅远大于流向振幅，计算结果与现有的实验及数值解吻合较好．首次采用流体诱发振动模型对极限环振动模式进行了定量分析，发现在圆柱中间截面附近高频气动力对振动起阻尼作用，而在端面附近气动力与位移间的稳定相位差对振动起激励作用．     

一种新的计算机视觉算法

受蚂蚁金服计算机视觉项目组委托,为了提高计算机视觉的识别效率和准确率,利用机器学习的思想开发自动进化图像学习机,将MATHEMATICA Cloud作为改学习机的计算云、搜索云,将学习函数和决策函数嵌入到学习机中,从而实现由学习机录入图像并导入MATHEMATICA Cloud进行计算和搜索的功能,利用搜索结果来锻炼学习机的学习函数,利用计算结果来锻炼学习机的决策函数,从而实现高效率的识别速度与高准确率的识别效果.基于蚂蚁金服提供的验算实例进行仿真实验,并从计算速度、收敛情况、识别精度等方面同现在常用的识别算法进行对比,结果显示:新算法的图像识别能力颇佳,与传统算法相比,新算法具有更快的计算速度、绝对收敛性和远高于传统算法的识别精度.     

基于游程的倾斜表格图像的快速检测和校正

基于表格自动录入系统中票据图像的自身特点，提出了一种基于游程的倾斜表格图像的快速检测及校正算法．通过对游程分布直方图的分析，检索出行最长游程组，根据行最长游程组的最大旋转角计算出表格图像倾斜的角度．基于实际表格图像倾斜角度一般不会过大的特点，提出了基于线性搬移技术的校正方法，通过对行、列两个方向的分段线性搬移达到图像快速倾斜校正的目的．算法已应用于实际系统，测试结果表明该技术方法可行、鲁棒性强、并且具有较高的执行效率．