LS-SVM在桥梁结构健康预测评估中的研究

桥梁的结构变形包含的桥梁结构内涵信息丰富,具有非线性、时序性和样本容量小的特点.利用支持向量机,以杭州湾大桥实测变形数据为研究对象,提出了基于LS-SVM的桥梁结构变形预测模型,通过实验证明了运用其对桥梁结构健康状况进行评估的可行性和有效性,并且通过实验结果对比显示了最小二乘支持向量机在变形预测中的优势.     

面向ZigBee的视频多描述编码及其传输性能仿真

针对视频码流在ZigBee等不可靠低速无线网络传输时易发生编码信息包丢失而导致接收端无法正确解码这一问题,提出一种基于3D-SPIHT视频多描述编码方案。与传统多描述编码如MDSQ相比,该方案创建的各描述质量平衡,并能通过去除视频帧间冗余来提高压缩比;与国际标准（H.264等）相比,该方案具有算法简单、能够在任意码流截断处解码、码率可连续分级和无明显块效应等优点。实验表明,该编码方案能够较好地应用于ZigBee多信道网络,并在较大压缩比的情况下仍能获取质量较好的重建图像,具有较高的应用价值。     

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。     

汽车胎压监测系统的设计及其通信抗干扰研究

针对大多数直接式汽车胎压监测系统组件集成度低、体积和功耗较大等问题,提出了一种基于短距离无线通信ZigBee技术的新型胎压无线监测系统的设计。主要采用TI的CC2530芯片和英飞凌SP12集成式数字传感器,实现对汽车轮胎内部状态的实时监测。采用软硬件协同设计以降低系统功耗,并通过多点轮询通信方式和ZigBee高级加密设置保障了其无线通信的抗干扰能力。     

用氢氟酸法浸取微体化石

简要介绍了微体化石浸取的历史及微体化石的重要性；根据用HF从原太古宇中浸取出红花沟微体化石群的成功经验，总结出一套用氯氟酸浸取微体化石的实验方法．     

赤峰红花沟清河镇动物群的特征及层位对比

总结了赤峰红花沟石头道村清河镇动物群化石特征，根据其中发现的梅树村动物群分子Microcornus（？），Coleoloides和Rugatotheca，结合国内外资料认为该区发现的清河镇动物群相当于梅树村阶第1～第3小壳化石组合，得出该区含化石的硅质大理岩层时代应归属早寒武世早期的结论．进而提出该区太古宇建平群小塔子沟组中包含有早寒武世地层．     

用氢氟酸法浸取微体化石

简要介绍了微体化石浸取的历史及微体化石的重要性；根据用ＨＦ从原太古宇中浸取出红花沟微体化石群的成功经验，总结出一套用氢氟酸浸取微体化石的实验方法。     

改进YOLOV3算法的视频目标检测

由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成YOLOV3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在YOLOV3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上采样连接融合得到104×104尺度检测层,并将K-means算法聚类得到的边界框尺寸应用到各尺度网络层,增加网络对多尺度、多姿态目标的敏感度,提高检测效果。同时,利用预测框对周围其他目标的斥力损失更新YOLOV3损失函数,使预测框向正确的目标靠近,远离错误的目标,降低模型的误检率,以改善目标间互相遮挡而影响的检测效果。实验结果证明,在MOT16数据集上,相比YOLOV3算法,提出的网络模型具有更好的检测效果,证明了方法的有效性。     

基于小结构体的无线传感器网络部署算法

目前无线传感器网络中节点的部署主要采用基于Voronoi图的算法,在使用Voronoi算法进行部署的过程中由于参与部署的节点数量多,算法的复杂度高,导致算法的迭代时间较长。为解决节点部署中算法迭代时间较长的问题,提出一种基于小结构体的部署算法（DABA）。首先,将节点组合成小结构体;然后,计算小结构体的中心位置坐标;最后,利用Voronoi图进行节点部署。所提算法对于部署区域存在障碍的情况仍然能有效进行部署。实验结果表明,DABA在部署时间方面能够比基于Voronoi图的算法减少三分之二。所提算法可明显减少算法的迭代时间,同时降低算法的复杂性。