基于灰色理论的电力变压器故障预测

文章提出了一种基于综合灰色模型的电力变压器油中溶解气体浓度预测的方法,进而预测电力变压器的故障.首先对非等间隔时间序列进行等间隔处理,然后对序列进行级比检验,对于级比检验不合格的序列进行弱化处理,使用GM(1,1)得到预测序列,检验预测序列精度,对精度未满足要求的序列使用残差 GM(1,1)进行残差修正,通过预测某超高...     

基于性别和年龄因子分析的鲁棒性人脸表情识别

针对非可控环境下人脸表情识别面临的诸如种族、性别和年龄等因子变化问题,提出一种基于深度条件随机森林的鲁棒性人脸表情识别方法.与传统的单任务人脸表情识别方法不同,设计了一种以人脸表情识别为主,人脸性别和年龄属性识别为辅的多任务识别模型.在研究中发现,人脸性别和年龄等属性对人脸表情识别有一定的影响,为了捕获它们之间的关系,提出一种基于人脸性别和年龄双属性的深度条件随机森林人脸表情识别方法.在特征提取阶段,采用多示例注意力机制进行人脸特征提取以便去除诸如光照、遮挡和低分辨率等变化问题;在人脸表情识别阶段,根据人脸性别和年龄双属性因子,采用多条件随机森林方法进行人脸表情识别.在公开的CK+,ExpW,RAF-DB,AffectNet人脸表情数据库上进行了大量实验:在经典的CK+人脸库上达到99%识别率,在具有挑战性的自然场景库(ExpW,RAF-DB,AffectNet组合库)上达到70.52%的识别率.实验结果表明:与其他方法相比具有先进性,对自然场景中的遮挡、噪声和分辨率变化具有一定的鲁棒性.     

基于因子分析的实用人脸识别研究

该文针对实用人脸识别中的光照、表情、姿态等变化问题,通过因子分析和数据挖掘提出一种鲁棒的人脸识别方法。本文首次提出基于因子分析的人脸识别方法,并分析基于内容与风格信息的因子分析模型的人脸识别方法与基于Fisher线性判别分析的人脸识别方法的一致性。为了提高该方法的鲁棒性,通过两因子方差分析与加性模型分离人脸内因子与外因子,降低风格信息对人脸观察特征的影响。实验结果表明:此方法比Fisher脸方法具有更高、更稳健的性能,特别是在Fisher脸方法无能为力的复杂环境下能表现出较好的性能。     

基于奇异值与特征融合矩阵的自适应人脸识别

为了准确快速地进行人脸识别,提出了融合人脸全局和局部特征的自适应算法。该方法利用奇异值提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征进行加权融合得出特征融合矩阵,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,并证明了特征融合矩阵的推导公式;最后使用改进的支持向量机（SVM）方法进行分类识别。试验表明,该方法不仅计算速度快、简单易用,而且有效解决了SVD识别率不高和LDA小样本空间问题,应用前景良好。     

中山市地下水化学类型分布特征及分析

通过收集水质分析数据，采用舒卡列夫分类法对中山市地下水化学类型进行评价分析，最终将中山市地下水化学类型划分为氯化物型水、重碳酸型水、重碳酸·氯化物型水及硫酸型水、重碳酸·硫酸型水、重碳酸·氯化物·硫酸型水四大类，该分析结果对水资源的开发利用及保护有着指示意义。