基于完井业务流程的加权序列模式挖掘算法研究

针对完井移动平台Web访问模式中用户对整体上符合完井业务流程习惯的序列模式更加感兴趣的特点,提出一种基于完井业务流程的加权序列模式挖掘算法.通过对完井业务流程模型和完井Web访问日志作分析,确定完井业务依赖强度计算模型并作为序列的权重,同时在加权挖掘的过程中采用k-最小加权支持数技术,对PrefixSpan算法进行改进.该算法在加权挖掘的过程中可以舍弃一大批不满足业务流程的访问序列,有效地避免候选组合爆炸的发生.实验表明该算法能快速地挖掘出有意义的完井访问序列模式.     

旋转变压器信号的标定与解调

针对检波后信号存在直流偏置、幅值不等和相位偏移等问题,采用梯度估计算法,对检波后的包络信号进行离线标定;并设计了基于状态观测器的旋转变压器-数字转换(RDC)算法,对标定后的包络信号进行解调.试验结果表明,梯度估计算法收敛速度快,估计精度高.与反正切法相比,所设计的RDC算法不需通过数值差分即可获得角速度信息,干扰抑制能力强,角位置和角速度估计精度高.     

基于不可分小波分解的图像配准方法

张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小波分解后的高频子图像配准参数来配准原图像的方法,把图像的配准问题转化为其不可分小波分解后的高频子图像配准问题。从不可分小波分解的快速算法理论出发,证明该配准方法的正确性。构造一组四通道不可分小波滤波器组,在此基础上给出配准的方法和步骤。实验结果表明,该方法具有较好的配准效果,其求取图像配准参数的运算量比直接求取原图像配准参数运算量的1/4还少,与基于张量积小波分解的图像配准方法相比,具有较高的配准精度。     

Maximum quasi-likelihood estimation for the near(2) model

Abstract.  Maximum quasi-likelihood estimation is investigated for the NEAR(2) model, an autoregressive time series model with marginal exponential distributions. In certain regions of the parameter space, simulations indicate that maximum quasi-likelihood estimators perform better than two-stage conditional least squares estimators in terms of the per cent of estimates falling in the parameter space. The problem of out-of-range estimates is shown to be caused by the lack of information in the data rather than the characteristics of the method of estimation.     

基于LS-SVM逆系统的无轴承异步电机解耦控制

无轴承异步电机具有非线性、多变量和强耦合的特点,要实现电机稳定悬浮和旋转运行,必须对其进行非线性动态解耦控制。为了克服逆系统方法精确建模难的局限性,采用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)α阶逆系统方法对无轴承异步电机进行动态解耦控制的研究。首先利用最小二乘支持向量机辨识出无轴承异步电机的逆模型,然后将它串联在原系统前,将无轴承异步电机解耦成四个独立的伪线性子系统-2个径向位移子系统、一个速度子系统和一个磁链子系统。为保证鲁棒性能,最后对解耦后的系统采用非线性内模控制策略。研究表明,LS-SVMα阶逆系统方法能够实现无轴承异步电机径向悬浮力和旋转力之间的动态解耦控制,控制系统具有良好的静态和动态性能。     

基于参数估计的半挂汽车列车稳定性控制研究

车辆参数估计是半挂汽车列车稳定性控制研究的关键,通过递推最小二乘法（RLS）估计整车质量和轮胎侧偏刚度,进而获取挂车横摆转动惯量,将估计的车辆参数应用于稳定性控制系统,修正控制系统参数.基于商用车动力学仿真软件TruckSim建立了某半挂汽车列车的非线性整车仿真模型,在Matlab/Simulink中设计建立了稳定性控制逻辑和参考响应模型,通过TruckSim-Simulink的联合仿真对控制方案进行了验证分析.结果表明,基于名义参数设计的控制系统受载重变化的影响较大,而带有参数估计的控制系统由于能够对控制参数进行修正,可以较好地适应载运工况的变化,受载运工况的影响较小.     

基于PSO-LSSVM的网络流量预测模型

为了提高网络流量的预测精度,考虑到网络流量的长相关、非线性等特性,提出一种粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数的网络流量预测模型（PSO-LSSVM）．首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子的位置向量,然后利用粒子群算法找到模型的最优参数,最后采用最优参数最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型．仿真结果表明,相对于参比模型,PSO-LSSVM能够获得更高的网络流量预测精度,更能准确描述网络流量变化规律．     

密度函数驱动的度量重构及其应用

一般情况下,以密度函数作为权重的带权测地距离并不满足严格的三角不等式,给诸多几何问题的解决带来了一定的困难.为此,提出一种基于密度函数重构非退化度量的鲁棒算法.该算法将给定密度函数与网格曲面的缺省密度场相结合重设网格曲面的边长,并保证每个三角形的新边长仍然满足三角不等式;然后使用精确的测地线算法计算任意两点之间的带权测地距离.实验结果表明,文中算法以平均曲率作为密度函数重构度量,在自适应采样与重新网格化问题上得到了高质量的结果,展示了该算法的有用性和有效性.     

局部加权全变差下的盲去模糊

图像去模糊是图像处理和分析中的基本问题之一,其本身是一个不适定问题,通常需要使用正则化方法来提高求解过程的稳定性.为了解决去运动模糊问题,从图像的局部特性出发,提出一种基于局部加权全变差(LWTV)的正则化方法,并给出了一种基于交替迭代的有效解法.针对非盲去卷积问题,为了克服传统全变差(TV)正则化方法的不足,以图像局部的变化信息为权值,在加大对图像中平坦区域的惩罚力度的同时,减小对图像中边缘区域的惩罚力度;针对模糊核估计问题,首先利用相对全变差(RTV)方法提取图像的显著性结构,然后利用显著性结构进行初步模糊核估计,再采用LWTV模型进行临时清晰图像估计,通过以上3步交替迭代获得最终的模糊核.实验结果表明,该方法可以在去除模糊及噪声的同时,很好地保持图像边缘并抑制振铃效应.     

基于MPSO-CWLS-SVM的瓦斯涌出量预测

针对瓦斯涌出量受多因素影响,传统的预测方法难以建立准确的数学模型,导致预测精度低这一问题。提出一种经改进的粒子群算法(MPSO)优化的基于柯西分布加权的最小二乘支持向量机(CWLS-SVM)算法来预测非线性动态瓦斯涌出量。柯西分布加权的最小二乘支持向量机根据预测误差的统计特性,确定加权规则参数,以达到赋予训练样本不同权值的目的。并用MPSO算法对CWLS-SVM模型的正则化参数λ和高斯核参数σ寻优。利用无线传感器网络采集到的各项历史数据进行实例分析。结果表明,该算法有效的提高了瓦斯涌出量的预测精度,降低了预测误差,为煤矿瓦斯防治提供理论支持。