初始化卷积神经网络的主成分洗牌方法

为了更好地初始化卷积神经网络,提出了一种初始化卷积核的有效方法,称为主成分洗牌方法.该方法首先对第1个卷积层的每个输入特征图的所有感受野进行采样,再对采样得到的图像块按输入特征图分别进行主成分分析,利用主成分分析得到的投影矩阵初始化该层卷积核,最后按上述过程依次对各层卷积核进行初始化.使用该方法在MNIST与CIFAR-10数据集上进行卷积层初始化实验.实验结果表明:与目前常用的随机初始化算法、Xavier初始化算法相比,该方法在提高网络的训练速度和测试集正确率方面均具有优越性.     

基于数据库查找表技术的实时红外场景仿真

为实时仿真红外场景,提出将数据库查找表技术引入红外场景仿真过程,用数据库存储表征场景景物的几何数据、热物理特征数据、光学特性数据等各类信息。在渲染红外场景时,直接访问数据库,将相关数据读入内存缓冲区,并在渲染过程中对内存中的数据进行处理,从而加快处理速度,提高仿真图像刷新帧频,增强仿真实时性。仿真实验表明,简单场景仿真图像帧频达60Hz以上,复杂场景仿真图像帧频达20Hz以上,仿真图像具有一定的红外特征,与实际场景基本相似。     

基于四叉树空间分割的网格模型简化算法

使用四叉树空间分割来加速模型简化算法中用于折叠的候选最近顶点对选取和排序过程．将局部区域到视点的距离和三角形面积作为加权因子，计算每个顶点二次误差测度均值，从而快速有效地简化模型．实现视点相关的模型简化。经实验验证和对比分析，证明了算法的有效性。     

污泥好氧发酵立式螺旋翻堆机参数的理论研究

针对污泥好氧发酵立式螺旋翻堆机,研究了其工作机理,分析了立式螺旋翻堆机的主要参数对翻堆过程和使用性能的影响,通过理论分析阐述了立式螺旋翻堆机各个设计参数的变化规律和影响效果,为立式螺旋翻堆机的设计提供了理论依据.     

基于多层感知器的深度核映射支持向量机

为改善支持向量机的性能,从深度学习的角度研究核学习的方法,提出了基于多层感知器的深度核映射支持向量机模型( deep kernel mapping support vector machine,DKMSVM)以及相应的学习算法。该模型首先通过多层感知器学习一个从原始输入空间到合适维度空间的核映射代替传统意义上的核函数,然后直接在合适维度空间使用支持向量机进行分类,而不是采用核技巧进行求解。实验结果验证了DKMSVM的有效性。     

基于回归分析的地表温度经验模型研究

为简洁有效地模拟红外仿真中的地表温度,对全年中不同季节、不同天气条件下实地采集的材质表面温度及其相关的气象数据进行了回归分析,模拟出不同气象条件下材质表面温度一日内随时间的变化曲线以及材质表面温度与气温和相对湿度之间的关系曲线,构建了基于实测数据的材质表面温度经验模型。实验结果表明,温度场经验模型的平均误差在1.5℃以内,可以较为准确地再现温度场的变化趋势以及不同时刻的温度值,客观上验证了用回归分析方法构建的经验模型的有效性。     

基于跨连卷积神经网络的性别分类模型

为提高性别分类准确率, 在传统卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)的基础上, 提出一个跨连卷积神经网络(Cross-connected CNN, CCNN)模型. 该模型是一个9层的网络结构, 包含输入层、6个由卷积层和池化层交错构成的隐含层、全连接层和输出层, 其中允许第2个池化层跨过两个层直接与全连接层相连接. 在10个人脸数据集上的性别分类实验结果表明, 跨连卷积网络的准确率均不低于传统卷积网络.     

基于可见光图像的红外图像纹理映射方法

为有效仿真大规模背景景物红外图像纹理,提出一种基于可见光图像的红外图像纹理映射方法.该方法以相应景物的可见光图像灰度范围为参照,基于同景物某时刻红外图像的温度及灰度分布,计算景物红外图像的温度与灰度对应关系.将对应景物温度分布偏差信息叠加在相关景物不同时刻的均值温度上,映射在该景物可见光图像的灰度范围内,生成对应景物不同时刻的红外图像纹理.另外,将仿真的背景图像分为单一组分和混合组分的背景图像,对于单一组分背景图像,采用提出的方法进行红外图像纹理映射;对于混合组分的背景图像,首先采用该背景图像对应的可见光图像进行材质分类,在此基础上采用提出的方法进行混合组分背景图像的红外图像纹理映射.实验结果验证了本文方法的有效性,该方法可为快速仿真不同时刻、不同景物的红外图像纹理提供一种方便有效的途径.     

基于ANSYS/LS-DYNA的垃圾破碎机破碎过程的仿真分析

为研究破碎物料过程中的垃圾破碎机刀齿的接触应力,运用ANSYS/LS-DYNA软件对刀齿破碎物料过程进行有限元仿真。分析了物料在不同时刻的应力分布情况以及不同位置处单元的应力随时间的变化规律,发现刀齿易破碎薄皮钢板材料,刀尖及刀具前端受到较大应力,在实际生产中可能引起破损、折断现象。研究结果为今后改善刀齿质量、优化破碎机参数提供了一定的依据。