基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法北大核心

针对目前大多数人脸识别算法参数多、计算量大,难以部署到移动端和嵌入式设备中的问题,提出了一种基于改进MobileFaceNet的人脸识别方法。通过对MobileFaceNet模型结构的调整,将bottleneck模块优化为sandglass模块,改良深度卷积和逐点卷积的相对位置,适当增大sandglass模块的输出通道数,从而减少特征压缩时的信息丢失,增强人脸空间特征的提取。实验结果表明:改进后的方法在LFW测试数据集上准确率达99.15%,模型大小和计算量分别仅为原算法的61%和45%,验证了所提方法的有效性。     

高速列车本体半自动构建方法研究

目前高速列车本体多采用人工构建的方法,这种方法存在成本高、效率低且缺乏灵活性的不足。针对这种问题,提出了一种高速列车本体半自动构建方法,先使用分词工具Jieba对高速列车领域文档进行分词、去除停用词等预处理,然后使用TF-IDF、C-value等算法进行概念抽取,再使用层次聚类及Dice测度等算法挖掘领域层次关系及非层次关系,最后使用protégé工具构建结构化的OWL本体并进行可视化管理。通过高速列车本体半自动构建实例,实现概念及语义关系的自动获取,验证该方法的有效性及可行性。     

基于并行多通道卷积长短时记忆网络的轴承寿命预测方法

在预测轴承剩余使用寿命时，数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测，提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络（PMCCNN-LSTM）的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成：前端为并行多通道卷积网络（PMCCNN），提取信号特征，挖掘数据的时序特性，并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性；后端为长短时记忆（LSTM）网络，基于特征进行剩余使用寿命预测，并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性，实验结果表明：所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络（CNN）低23.38%和15.84%，比传统的LSTM低24.14%和19.01%，比卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）低30.32%和23.09%。     

城市轨道车辆称重与轮重减载试验台研究

车辆静态轮重和轮重减载率一直以来是铁道车辆运营维护关注的重点,直接关系着车辆动态运营的脱轨安全性与黏着牵引特性。因此,设计了一种针对城市轨道车辆的称重和轮重减载试验台,具备车辆静态称重功能、轮重减载率测试功能、承载轨道功能和防倾覆功能等。为了进一步阐释试验台的可靠性,利用有限元方法对试验台结构焊缝静强度和疲劳强度进行了校核,针对典型地铁车辆验证了试验台称重和轮重减载功能。结果表明,城市轨道车辆称重和轮重减载试验台结构焊缝静强度和疲劳强度,能够满足使用要求。     

高速列车总体编组布局方案设计系统研制

将基于实例模板的设计思想引入到高速列车的总体编组布局设计中,并研制了基于实例模板的动车组总体编组布局设计系统。首先建立高速列车总体编组布局设计实例的模板,然后开发高速列车总体编组布局设计系统,在系统中基于模板实例,采用可视化交互技术,实现高速列车总体编组布局的快速定制,最后以某型高速列车的总体编组布局设计为例验证该系统的正确性和快速定制方法的可行性。     

球形机器人系统建模与仿真

针对目前球形机器人的完整动力学模型不能应用现有的非线性控制方法的问题,通过合理的抽象和简化,采用拉格朗日法选取适当的广义坐标,推导出一种完整的三维动力学模型,并将其转化为二阶非线性微分方程,相较其他的动力学模型降低了复杂度,为基于动力学模型的控制策略研究提供基础。同时针对该模型采用一种并联PID控制方法,在Simulink仿真实验中证明在此动力学模型基础上该控制策略能实现机器人的平衡控制与运动控制,并具有较好的响应特性和稳定性。     

液压减振器故障-参数集的知识表达及映射

液压减振器由于具有内部高压、管路封闭及结构复杂等特点,导致其参数可测性差,从而限制了其故障诊断技术的发展。在AMESim中搭建液压减振器仿真模型的基础上,通过分析液压减振器各组成间的功能、零件故障模式及其影响和各功能零部件间的耦合关系,确定映射规则并建立故障现象与底层故障参数集之间的映射,之后对液压减振器的故障知识管理应用、故障模式注入和故障参数集的优化进行了研究。最后通过油液内泄漏故障现象的参数集表达及动态特性分析实例,验证了故障参数集表达方法。     

CDC16捣固车车轮温度场与应力场分析

研究了23 t轴重的道路捣固车在制动条件下车轮的瞬态温度和应力变化情况,建立CDC16捣固车车轮(以下称"车轮")的三维有限元模型,分析了车轮的温度场。采用间接耦合法将温度场的模拟结果转换成热载荷,建立热载荷与时间的对应关系,进行了热应力场的动态模拟,同时对直线制动和曲线制动两种工况进行应力分析,并与直线工况和曲线工况下的机械载荷进行耦合分析。分析结果表明:两种制动工况下的应力在运行工况应力基础上与制动热应力进行了叠加,在制动阶段车轮温度迅速上升且衰减缓慢。     

加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别

针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题，提出一种加权信息熵（IEw）与自适应阈值环形局部二值模式（ATRLBP）算子相结合的人脸识别方法（IE （w） ATR-LBP）。首先，从原始人脸图像分块提取信息熵，得到每个子块的IEw；然后，利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图；最后，将各个块的IEw与概率直方图相乘，再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图，并利用支持向量机（SVM）对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上，IE （w） ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上，IE （w） ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%；而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中，与无噪声时相比，加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明，IE （w） ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率，尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。