基于改进支持向量机的深基坑变形预测

深基坑变形监测与预测是深基坑设计施工中的一个重要的环节,准确地预测深基坑未来的变形,是深基坑变形监测的最终目的。针对传统常用预测方法存在一定的局限性这个问题,结合支持向量机的研究现状,提出将能够有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题的支持向量机模型应用于深基坑变形预测的方法。具体方法是:采用粒子群算法对支持向量机的相关参数进行寻优,得到改进支持向量机预测模型,然后将其预测结果与传统的支持向量机模型、Elman动态神经网络模型预测结果进行比较,最后采用均方误差、平方和误差、平均相对误差对预测效果进行评价。实验结果表明,基于改进支持向量机预测模型用于变形预测是可行的,且能更好地反映深基坑系统的动态非线性特点,具有一定的优越性与工程应用推广价值。     

刀具磨损感知数据驱动下的DBN预测模型研究

针对制造车间数控刀具在连续作业过程中易出现过度使用或提前置换的现状,对刀具磨损感知数据获取方法和磨损预测模型构建进行研究.为避免传感器噪声影响,采用OPC技术直接与机床协同完成数控通信,并设计一套双镜头垂直分布的感知数据获取系统;为增强预测模型泛化能力,采用Dropout优化后深度信念网络(DBN)作为预测模型,先在特征提取阶段重构出优化权值,再引入标签量训练特征匹配阶段.结果 显示,改进的DBN算法平均预测准确度约96.0％,在预测精度和稳定性方面较传统模型显著改善.     

双机械臂碰撞检测算法研究

为保障双机械臂在公共活动空间的安全性,提出了一种准确高效的碰撞检测算法。采用球体和胶囊体包围盒简化机械臂模型,根据包围盒之间的相交情况判断是否发生碰撞。通过二次投影法实现快速检测,将包围盒投影为线段,若投影线段未重叠则包围盒未相交;若投影线段有重叠,则将问题进一步转化为空间点到点、点到线段、线段到线段的最短距离求解。通过仿真软件和实体机械臂实验平台对算法进行了分析,结果说明,该算法检测效率高,可直接植入机械臂控制器程序中,满足安全性需要。     

图像纹理特征数据挖掘的不确定性分析

不确定性分析是数据挖掘与知识发现的重要内容,对图像纹理特征数据挖掘的基本原理进行了分析、解释,从问题的求解、数据的产生、挖掘的过程以及最终的结果等几个角度分析了图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并讨论了目前不确定性问题分析与处理的若干方法,引入不确定性分析的有力工具--云模型,研究图像纹理特征数据挖掘中的不确定性,并给出了实验结果及分析.     

一种交互式的云模型图像分割方法

论文针对图像分割中存在的不确定性问题,通过研究不确定性人工智能中定性和定量的转换模型—云模型,提出一种新的基于云模型的图像分割方法。该方法采取交互式的方式选择训练样区,利用训练样区中的像素生成云模型,并通过泛概念树生成算法生成泛概念树,最后通过极大判定法判定像素所属类别,实现图像分割。这种方法能较好地描述图像目标的不确定性。通过几组实验,证明该方法可以准确地分割出目标,并优于传统的图像分割算法。     

基于不确定性理论的降水天气分类研究

首先介绍了云模型这种新兴的处理不确定性问题的工具,提出了一种基于云模型的层次聚类方法.该方法将原始数据集划分为许多小簇,然后分别用云模型来表示这些簇,再通过云综合的方法对这些小簇进行逐层合并,实现对数据集的聚类.将该方法应用于2006-2007年中国及周边亚太地区FY-2C卫星云图的聚类分析,得出不同降水类型的云图特征.最后以2006年7月6日FY-2C中国分区图所示地区对应的FY-2C卫星云图进行降水类型分类为实例,得到不同降水天气对应的云图辐射亮度值特征,并利用分类结果对实况云图进行降水天气的判别,结果表明该方法对大暴雨天气的判别效果良好.     

高分辨率遥感影像空间结构特征建模方法综述

高分辨率遥感影像能够提供详细的地面信息,具有复杂的空间结构特征。有效地描述和建模这种结构特征对实现影像解译、目标识别与提取以及场景理解等具有重要的作用。首先介绍了高分影像结构特征的概念和内涵,将结构特征划分为像元结构、目标结构和场景结构3个层次;然后对高分影像结构特征描述与建模方法进行了系统的综述,介绍了这些方法的基本思想、分析了其研究现状,并指出了存在的一些问题;最后给出了总结和展望。     

一种形态学滤波结构元的选择方法

形态学滤波作为一种非线性滤波方法在目标提取、抑制噪声等图像处理领域有着广泛的应用。针对形态学滤波中的一个关键问题—结构元的选择,通过对结构元分解和形态学滤波运算的研究,提出了一种自适应选择结构元尺度的二值形态学滤波方法。通过实验表明该方法可以快速、准确地确定滤波中结构元的尺度,具有较强的去噪性和抗干扰性。     

钨对VOx/TiO2催化燃烧氯苯的作用

采用等体积浸渍法（VO_x和WO_x的添加采用共浸渍）制备不同钨添加量的VO_x-WO_x/TiO₂（VW/Ti）催化剂。采用XRD和EDS对VW/Ti催化剂样品进行表征，并考察催化剂催化燃烧氯苯的活性。结果表明，钨添加前，VO_x/TiO₂催化剂中TiO₂以锐钛矿相和金红石相共存，锐钛矿相为主要晶相，同时还存在V₂O₅晶相；添加一定量钨后，催化剂中TiO₂金红石相和V₂O₅晶相消失，W与Ti质量比0.024时，催化剂中活性组分VO_x在载体TiO₂表面分散最均匀，催化活性最高，T₅₀和T₉₀分别为226.72 ℃和298.67 ℃。W与Ti质量比0.12时，出现WO₃晶相，催化活性略降。因此，适量添加钨不仅可以抑制TiO₂由锐钛矿相向金红石相转变，还可以促进活性组分VO_x在载体上的分散，进而改善催化剂催化降解氯苯的活性。     

基于大数据分析的电力监控网络安全主动防护策略研究*

作为电力工业的关键基础设施之一,电力监控系统的网络安全对电网稳定运行有着非常重要的意义。目前电力监控网络安全防护技术无法保证所有的网络攻击都能够有效防护。基于此,针对电力监控网络无法有效检测多类型网络攻击形成的复合攻击问题,提出了一种新的主动检测防护策略。该策略基于D-S证据理论,计算安全事件的偏离度,根据偏离度大小,采用局部线性加权确定安全事件的权重,形成基于局部线性加权的安全事件证据组合。在此基础上,针对多类型网络攻击,构建了基于证据分类的复合攻击检测防护策略。实验结果表明,本方案不仅对单一攻击源具有非常良好的判别精确度,还能够有效甄别多类型网络攻击行为,对电网安全运行具有参考意义。