融合矩阵分解和代价敏感的微生物数据扩增算法

微生物会对人类健康产生直接影响,对相关数据的分析有助于疾病诊断。然而,采集到的数据存在类不平衡与高稀疏性两个问题。现有的过采样方法在一定程度上可缓解数据的类不平衡,但是难以应对微生物数据的高稀疏性。本文提出了一种融合矩阵分解和代价敏感的数据扩增算法,其包含3个技术。首先,将原始矩阵分解为样本子空间和特征子空间;其次,利用样本子空间的正向量及其近邻向量生成合成向量;最后,根据合成向量与所有负向量的距离对其过滤。实验在8个微生物数据集上进行,同时与5种过采样算法对比,结果表明本文所提算法能够增强正样本的多样性,在识别出更多正样本的同时,分类结果的代价更低。     

双馈感应电机无速度传感器直接转矩控制方法

风电机组双馈感应发电机运行中,由于参数变化的不确定性导致其无速度传感器直接转矩控制输出值出现异常波动,为保证双馈感应电机的频率稳定性,提出一种双馈感应电机无速度传感器直接转矩控制方法。计算转子磁链同步转速和转差速度,得到发电机的转速观测值;分析转子绕组电压空间矢量,建立磁链模型并构建电磁矩阵,在矩阵中计算定子绕组和转子绕组的磁势矢量,通过二者的矢量积得到电机的电磁转矩;转速和转矩共同组成直接转矩控制系统,实现对电机的速度调节和控制。仿真分析结果表明：采用所提方法时,在双馈感应电机启动后转速迅速增加,且在1.2 s后转速始终保持为1 400 r/min,可保证转子磁链的运行轨迹接近于圆形,直接转矩控制效果平稳。     

基于自适应增益的PMSM龙伯格-滑模无位置控制

针对传统龙伯格观测器采用的定常增益矩阵在系统工况发生变化时无法达到最优控制,以及未考虑到系统的内部扰动和外部摄动等问题,提出了四阶自适应增益龙伯格-滑模无位置观测器。该方法利用Hurwitz判据制定自适应变增益矩阵,可根据转速变化在线修改增益,并且对系统的扰动进行前馈补偿,在抗扰动方面有进一步的提高,结合滑模控制的方法使系统具有更强的鲁棒性,通过 Lyapunov 证明该方法的稳定性。最后,通过PSIM仿真以及实验验证,证明了新型龙伯格观测器的有效性。     

基于空间形态数据的铁路通信数字工程设计系统

建筑信息模型 (building information modeling, BIM)技术作为建筑业实现信息化数字化转型的核心技术, 在铁路建设全生命周期中具有很高的研究价值. 在铁路通信机械室内、站场、区间设计中, 将铁路通信实体的空间位置、形状、大小、关系等空间形态描述数据化, 结合铁路通信设计规范、相关铁路BIM标准以及专业实际设计需求, 研究开发出铁路通信数字工程设计系统. 本系统以空间形态数据为支撑, 铁路工程实体结构分解标准为基础, 在三维环境下实现了铁路通信机械室内机柜设备的智能布设, 站场通信沟槽线缆的路径规划, 区间通信信息点位置的准确布置. 系统进一步基于数字工程模型和图论基本原理, 实现了从数字工程模型中获取逻辑关系并生成通信逻辑网图. 经实际工程验证, 系统对铁路通信数字工程设计效率和准确率都有较大提升, 从工程源头实现了铁路通信工程数字化成果交付和应用, 促进了铁路通信工程项目全过程技术升级和数字化模式革新.     

自适应图融合的缺失多视图聚类算法

多视图聚类能充分利用不同视图间数据的一致性和差异性,引起越来越多的关注。传统多视图聚类方法假设每个视图的数据都是完整的,然而在实际应用中,收集到的多视图数据常存在部分视图缺失的样本。为了对缺失多视图数据进行聚类分析,提出自适应图融合的缺失多视图聚类算法（IMC＿AGF）。算法以两两视图间共有样本为瞄点构建样本-样本的相似度矩阵,学习其一致性知识,再利用两两视图间的互补性,用自适应图融合算法整合所有的相似度图,获取缺失多视图数据完整的相似度矩阵,然后进行谱聚类得到分类结果。实验结果表明,提出的算法优于与之比较的经典缺失多视图聚类方法。     

基于空间向量搜索的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类(DPC)算法因构建全局样本点间的相似度矩阵,而导致时间开销过大的问题,提出了一种基于空间向量搜索的密度峰值聚类(VS-DPC)算法。在n维正交坐标系中将数据点映射为以原点为起点的空间向量,计算向量的模和与统一坐标轴正方向间的夹角;利用截断距离和截断映射角确定相似范围搜索相似向量;利用相似向量确定有效密度点从而构建稀疏相似度矩阵,降低时间复杂度。在UCI数据库中7个真实数据集和7个形状复杂的人工数据集上的实验结果表明,所提的VS-DPC算法保持了DPC的聚类精度,相较DPC算法减少了约60%的时间开销。并对比于CDPC和GDPC两种提升DPC聚类效率的算法,算法参数更少,且在聚类精度和时间上分别平均提升6和18个百分点。     

面向卷积混叠环境下的盲源分离新方法

卷积混叠环境下的盲源分离(Blind source separation, BSS)是一个极具挑战性和实际意义的问题.本文在独立分量分析框架下,建立非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization, NMF)模型,设计新的优化目标函数,通过严格的数学理论推导,得到新的模型参数更新规则;并对解混叠矩阵进行标准化处理,避免幅度歧义性问题;在源信号的重构阶段,通过实时更新非负矩阵分解模型参数,避免源信号的排序歧义性问题.实验结果验证了所提算法在分离中英文语音混叠信号、音乐混叠信号时的有效性和优越性.     

基于密度峰值和模糊聚类的欠定混叠矩阵估计

传统聚类算法进行混叠矩阵估计时存在的聚类中心个数不确定和初始聚类中心的随机选取导致陷入局部最优的问题,为此提出一种基于密度峰值的改进模糊聚类算法进行欠定盲源分离的混叠矩阵估计。通过短时傅里叶变换提取信号在频域中的稀疏特性,利用寻找密度峰值聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, CFSFDP)自动获取聚类簇的数目和初始聚类中心;将获得的聚类数目和聚类结果作为模糊聚类算法(fuzzy c-means clustering, FCM)的初始输入参数,提高FCM聚类结果的精度。实验结果表明,该算法可以准确估计源信号的数目,相比传统FCM、层次聚类、基于密度峰值改进的粒子群等聚类算法,可以有效提高欠定盲源分离的混叠矩阵估计精度。     

融合多重实例关系的无监督跨模态哈希检索

大多数跨模态哈希检索方法仅使用余弦相似度进行特征匹配,计算方式过于单一,没有考虑到实例的关系对于性能的影响.为此,提出一种基于多重实例关系图推理的方法,通过构造相似度矩阵,建立全局和局部的实例关系图,充分挖掘实例之间的细粒度关系.在多重实例关系图的基础上进行相似度推理,首先分别进行图像模态和文本模态关系图内部的推理,然后将模态内的关系映射到实例图中进行推理,最后执行实例图内部的推理.此外,为了适应图像和文本两种模态的特点,使用分步训练策略训练神经网络.在MIRFlickr和NUS-WIDE数据集上实验表明,提出的方法在mAP指标上具有很明显的优势,在Top-k-Precision曲线上也获得良好的效果.这也说明所提方法对实例关系进行深入挖掘,从而显著地提升检索性能.     

增材制造技术在电机中的应用综述

增材制造技术(即3D打印)因具有高设计自由度、高材料利用率、高成形效率和精度等优势,逐渐成为高效轻质高功率密度电机设计与制造的研究热点。该文旨在对3D打印电机的性能及其应用作系统性综述。首先,对3D打印电机的发展脉络进行简要概括。其次,分别对3D打印铁心、磁钢、绕组,以及散热和机械支撑结构的研究现状进行总结,并与传统工艺加工的样件进行性能对比。随后,介绍了适用于增材制造的结构设计方法——拓扑优化。最后,根据目前的研究情况归纳了3D打印电机未来的发展趋势和面临的挑战。