基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择

针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。     

风险矩阵法在A水泥工厂风险分级的应用初探

本文介绍“风险矩阵法”进行风险分级工作的基本思路，结合水泥厂的生产特点通过危险有害因素辨识，获得危险源分布情况，采用风险矩阵法对风险进行评估，按风险值将风险等级划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险，为水泥生产企业的安全风险分级工作提供参考。     

基于多分类支持向量机的隧道挤压大变形预测

介绍了隧道挤压大变形的危害,提出了一种基于四个参数即直径(D),埋深(H),支护刚度(K)和岩石隧道开挖质量指数(Q)的多分类支持向量机(SVM)方法,对隧道挤压大变形的预测进行了研究,解决了隧道变形多分类预测问题,提高了预测精度。     

隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类

针对多视角子空间聚类问题,提出基于隐式低秩稀疏表示的多视角子空间聚类算法(LLSMSC).算法构建多个视角共享的隐式结构,挖掘多视角之间的互补性信息.通过对隐式子空间的表示施加低秩约束和稀疏约束,捕获数据的局部结构和稀疏结构,使聚类结果更准确.同时,使用基于增广拉格朗日乘子交替方向最小化算法高效求解优化问题.在6个不同数据集上的实验验证LLSMSC的有效性和优越性.     

单帧红外图像低频非均匀性噪声校正算法

红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的■正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声.     

高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统

为了解决人工测量夹芯阀外径效率低、精度低的问题，本文设计了一套高精度夹芯阀外径动态视觉测量系统。该视觉检测系统能够处理带有毛刺干扰的夹芯阀图像，从而以实现夹芯阀凸台外径的高精度测量。首先，针对上料装置的定位偏差，提出一种基于连通域分析的夹芯阀轮廓动态跟踪方法，能够快速动态跟踪夹芯阀轮廓ROI，针对夹芯阀的复杂外形，提出一种鲁棒的去除毛刺干扰的算法，能够剔除掉偏差较大的坏点。再对正常轮廓点使用最小二乘算子实现外径测量。试验结果表明，该测量系统能够准确地测量出 ?16mm、?33.5mm、?38mm三种规格的夹芯阀的外径值，重复精度分别能够达到0.003mm、0.005mm和0.006mm，完全满足夹芯阀的检测要求，在实际工业应用中具有良好的可行性。