基于线阵扫描的FBG高温传感解调系统

为了实现光纤布拉格光栅温度传感的高速解调,建立基于线阵分光扫描法的解调系统。该系统通过SLD宽带光源、线阵InGaAs探测阵列以及FPGA控制芯片实现高速解调。基于FPGA控制芯片,完成探测单元及采样单元电路设计,并给出系统实施方案。采用飞秒激光制备的聚酰亚胺涂层的纯石英光纤布拉格光栅传感器搭建高温传感系统,对于传感信号进行高斯拟合实现寻峰。该解调系统无机械扫描部件,可实现光纤布拉格光栅的高速解调,波长解调范围为1 500 nm～1 650 nm,扫描频率为17 kHz,波长分辨率为7 pm,温度分辨率小于1℃。     

基于半监督流形学习的人脸识别方法

如何有效地将流形学习(Manifold learning,ML)和半监督学习(Semi-supervised learning,SSL)方法进行结合是近年来模式识别和机器学习领域研究的热点问题.提出一种基于半监督流形学习(Semi-supervised manifold learning,SSML)的人脸识别方法,它在部分有标签信息的人脸数据的情况下,通过利用人脸数据本身的非线性流形结构信息和部分标签信息来调整点与点之间的距离形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸识别.基于公开的人脸数据库上的实验结果表明,该方法能有效地提高人脸识别的性能.     

梯形子模式非对称逆布局二值图像表示方法

虽然树形分层结构在图像表示和处理中有很多优点,但是它们都过分地强调分割的对称性和节点的对称性,因此不是最优的图像表示方法.借鉴Packing问题研究的方法,基于非对称逆布局模式表示模型(Non-symmetry An-ti-paeking pattern representation Model,NAM),提出了一个梯形子模式非对称逆布局二值图像表示方法,给出具体的编码算法和解码算法,并分析了算法的时空复杂度和表示的数据量.理论分析和试验结果表明,与流行的基于分层结构的线性四元树表示方法相比,梯形子模式非对称逆布局二值图像表示方法在子模式数量和数据量方面具有较大的优势.     

基于Voronoi图的时间序列线性模式查询算法

时间序列线性模式查询在实际中具有广泛的应用,也是时间序列挖掘的基础。利用Voronoi图的基本原理,提出了一种新的线性模式KL相似性度量,给出了实现线性模式查询的最优算法。     

基于Gabor小波变换和最佳鉴别特征的掌纹识别

提出了一种提取掌纹图像特征的方法,该方法的实现过程如下：首先,计算掌纹图像上均布离散位置的二维Gabor小波变换系数的幅值,将其作为掌纹图像的原始特征;其次,利用主分量分析实现Gabor小波特征的降维;最后,通过线性判别分析提取最有利于分类的最佳鉴别特征。实验结果表明了该方法的有效性。     

线性时变需求的二级供应链协调模型

考虑由一个供应商和一个零售商构成的二级供应链系统,在线性时变需求、产品的零售价格与其存储时间有关、货栈容量有限且不允许缺货的情形下,研究了供应商如何利用全数量折扣计划来激励零售商合作从而实现自身利润最大化和供应链系统完美协调的问题。从理论上证明和分析了模型最优解的存在性,同时提供了求解最优解的简单方法,并通过算例对上述结论进行佐证。     

基于超特征块模型的人脸识别技术研究与实现

基于超特征块模型的人脸识别算法在训练样本很少,甚至为单个训练样本时,能取得较好的识别效果。相比于目前流行的人脸识别算法,该技术具有更好的实用价值,它解决了人脸识别技术中对单训练样本所导致识别率较低的难题。采用ORL人脸图像库的实验结果表明,该算法在单训练样本的情况下识别率仍然较高。     

基于实际运行数据的不同气候区冬季空气源热泵结霜特征分析

空气源热泵运行中存在的突出问题是室外机结霜而导致的机组性能下降。在实际应用中,当地气候条件下空气源热泵结霜的难易程度决定了大多数除霜技术的适用性。空气源热泵结霜的难易程度除了受气候影响外,还受系统运行性能甚至用户使用习惯的影响,难以做出定量的判断。因此本文提出结霜度时数的概念,以专门表征气候条件对结霜的影响。通过在国内多地采集空气源热泵实际运行数据,使得结霜度时数的计算更接近实际情况,再对运行数据进行拟合分析得到了不同功率类型的热泵系统的蒸发温度与室外干球温度之间的特征温差,此温差可以用来修正传统设计上所假设的某个定值。最后,根据不同特征温差下的结霜度时数分析,结合不同功率类型的热泵系统在国内275个城市的结霜特征,对这些城市进行了结霜气候分区,为空气源热泵系统进行气候适应性的设计以及控制策略开发提供参考。     

应用BP神经网络优化南极磷虾酶解工艺

为探究南极磷虾酶解过程的影响参数,以水解度为考查指标,实施多因素作用下的酶解实验,建立了基于BP神经网络的南极磷虾酶解工艺模型。使用78个样本对该神经网络模型进行83次迭代后,得到了准确度最优的拟合模型(MSE达到最小值0.002 242,样本相关系数达到最大值0.956 9);使用9个样本对模型进行测试发现,9组数据的MSE=0.003 889,R=0.985 6,表明该工艺模型可以准确地描述和预测不同工艺参数下南极磷虾酶解反应的结果;使用神经网络模型求解水解度的极大值和最优工艺条件,在酶添加量为4.73%,p H 6.99,温度54.0℃,时间201.0 min时,水解度最大,该条件下实验实测值为41.20%,与预测值41.36%无显著差异,该模型工艺优化结果准确。与响应面相比,BP神经网络具有避免舍去高次交互项所引起的误差,拟合模型纠偏性强,拟合结果更加精准等方面的优势。     

艾滋病疗法的评价及疗效的预测

研究艾滋病疗法的评价及疗效的预测问题,在美国艾滋病医疗试验机构 ACTG 公布的两组数据 ACTG320 和193A 的基础上,利用随机过程理论及数理统计分析方法进行了研究:首先将 ACTG320 样本依据仞始 CD,浓度分成三类,对每类进行插值得到每个病人固定时间间隔序列,对各时间区的浓度进行拟合,从而建立各类人群最佳终止时间的模型;其次,对 193A 利用时间序列分析、假设检验和相关性检验得出各段 CD4 平均增长率近似服从正态分布,且与年龄无明显相关性,插值拟合四种疗法 CD4 平均增长率的时间函数,依据单侧检验得到评定疗法优劣的模型;最后,引进了药物经济学中的成本效果一分析方法,利用单位效果需花费成本的时间函数,得到考虑费用条件下的最佳治疗终止时间模型.