基于均值近邻的样本选择算法

提出了一个基于均值近邻的样本选择算法,并且对CMU-PIE人脸数据库数据进行了样本选择,提取关键数据,结合神经网络算法进行了分类实验。实验结果证明,与传统方法相比,该方法在保持了一定的准确率的前提下,能够有效地减少样本集中的冗余信息,同时在时间复杂度方面也有了一定的提升。     

基于曲面形变的三维人脸样本配准

三维人脸样本是人脸识别、人脸动画等领域进行模型训练、算法设计及性能比较的重要数据平台。为了提高三维人脸样本的配准效果和配准速度,提出一种基于曲面变形的三维人脸样本配准方法。该方法通过对标准化样本实施一系列的变形操作来建立原始样本与标准样本之间的对应关系。然后基于该对应关系对原始样本进行配准处理,在处理过程中使用统计方法对样本上的毛刺点和空洞进行修补。实验结果表明,使用该方法可以快速、有效地对不同格式的原始样本进行配准。     

真实感3D人脸表情合成技术研究进展

文中综述了真实感3D人脸表情合成技术的研究进展.根据所采用的技术,将人脸表情合成方法划分为混合样本人脸表情合成、直接表情迁移、基于sketch的人脸表情合成与编辑、基于机器学习的真实感人脸表情合成、高分辨率人脸表情和细节的提取与合成5类,介绍了各类方法的研究现状,并比较了它们的优缺点.最后进行了总结,并对人脸表情合成技术未来的研究方向予以展望.     

半监督学习在不平衡样本集分类中的应用研究

在对不平衡样本集进行分类时容易产生少数类样误差大的问题,而目前半监督学习中的算法多数是针对未有明显此类特征的数据集。针对一种半监督协同分类算法在该问题上的有效性进行了研究。由于进一步增强了分类器差异性,该算法在理论上对不平衡样本集具有良好的分类性能。根据该算法建立分类模型,利用其对桥梁结构健康数据进行分类实验,与Tri-Training算法的结果比较表明,该算法对不平衡样本集具有良好的适用性,从而验证了上述算法的有效性。     

直接和间接电合成制备出的高铁酸钾的物理和电化学性能

K2FeO4 powders were synthesized by the ex-situ and in-situ electrochemical methods, respectively, and characterized by infrared spectrum （IR）, scanning electron microscopy （SEM）, X-ray powder diffraction （XRD） and BET. Their electrochemical performances were investigated by means of galvanostatic discharge and electrochemical impedance spectroscopy （EIS）. The results of physical characterization showed that the two samples have simi- lar structural features, but their surface morphologies and oriented growth of the crystals are different, which results in smaller specific surface area and lower solubility of the ex-situ electrosynthesized K2FeO4 sample. The results of discharge experiments indicated that the ex-situ electrosythesized K2FeO4 electrode has much larger discharge capacity and lower electrode polarization than the in-situ electrosynthesized K2FeO4 electrode. It was found from the results of EIS that lower electrochemical polarization might be responsible for the improvement on the discharge performance of the ex-situ electrosynthesized K2FeO4 electrode.     

Failure mode and strength anisotropic characteristic of stratified rock mass under uniaxial compressive situation

A stratified rock mass model was founded by FLAC^3D. The failure mode and anisotropic characteristic of strength for stratified rock mass were analyzed. The analysis results show that the numerical simulation can visually reflect the failure modes of rock samples under different inclination angles β of structural plane. The stiffness of rock sample before peak strength changes in the compressive procedure. With the increase of β, the compressive strength σ _c of rock sample decreases firstly and then increases; when β is in the range of 20°–30° and 80°–90°, σ _c has the largest sensitivity to β; while β falls in the range of 30°–70°, σ _c varies little. When ϕ _j <β<90° (β _j is friction angle of structure plane), the results obtained from numerical simulation and theoretical analysis are in almost the same values; while β⩽ ϕ _j or β=90°, they are in great different values. The results obtained from theoretical analysis are obvious larger than those from numerical simulation; and the results from numerical simulation can reflect the difference of compressive strength of rock samples for the two situations of β⩾ ϕ _j and β=90°, which is in more accordance with the real situation. Foundation item: Project (50099620) supported by the National Natural Science Foundation of China     

基于样本分析的试题难度系数修正算法

针对当前题库试题难度系数的确定和评价标准不明确,提出一种以考试结果为样本获得难度系数并自我修正的算法:将样本数据序列{dk}构造到希尔伯特空间上,利用空间的完备性,从理论上确保序列{dk}收敛于常量D。基于该算法构造机器学习模型,它具有快速收敛和对历史数据进行学习和修正的特点。     

定数截尾数据缺失场合下k/N(G)系统可靠性指标的Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修k/N(G)系统的可靠性指标评估问题。将经典估计方法和Bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的Bayes估计。最后利用随机模拟例子说明了本研究方法的正确性和可行性。     

一种有效的齿轮故障识别方法

针对齿轮故障特征信息往往被信号中的噪声淹没的问题,提出了一种基于谐波小波包、样本熵和灰色关联度的齿轮故障识别方法。首先,采用顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用谐波小波包将不同故障的齿轮振动信号分解到3层共8个频带上,并计算各频带的样本熵。最后,以样本熵为元素构造特征向量,通过计算标准故障模式特征向量与待识别样本的灰色关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。     

一种改进的K值最近邻自动分类方法

K值最近邻法是常用的一种自动分类算法。当待分类文本与样本集中多个决策样本的距离相等的时候,固定的K值取法不能充分利用样本集,给分类结果带来一定的随机性,影响了自动分类的准确性。本文通过对K值最近邻算法的原理进行深入分析,提出了一种K值动态选取的方案,使得K值最近邻算法的分类准确性有了显著的提高。