基于条件数的摄像机自标定方法的鲁棒性分析

对基于绝对二次曲线和基于绝对二次曲面的两类摄像机自标定方法的鲁棒性进行了分析,并从矩阵条件数出发,通过大量仿真实验对两类方法进行了定量比较．实验结果表明, 基于绝对二次曲线的摄像机自标定方法的系数矩阵的条件数一般小于基于绝对二次曲面方法的系数矩阵的条件数．另外,当常数因子有误差时,基于绝对二次曲面方法的系数矩阵条件数的变化一般比基于绝对二次曲线方法系数矩阵条件数的变化更剧烈．上述二点表明,基于绝对二次曲线的自标定方法的鲁棒性一般要优于基于绝对二次曲面的自标定方法．上述结论与文献中的一些实验观察正好相佐．     

Diesel Engine Valve Clearance Fault Diagnosis Based on Features Extraction Techniques and FastICA-SVM

Numerous vibration-based techniques are rarely used in diesel engines fault diagnosis in a direct way, due to the surface vibration signals of diesel engines with the complex non-stationary and nonlinear time-varying features. To investigate the fault diagnosis of diesel engines,fractal correlation dimension, wavelet energy and entropy as features reflecting the diesel engine fault fractal and energy characteristics are extracted from the decomposed signals through analyzing vibration acceleration signals derived from the cylinder head in seven different states of valve train. An intelligent fault detector FastICA-SVM is applied for diesel engine fault diagnosis and classification.The results demonstrate that FastICA-SVM achieves higher classification accuracy and makes better generalization performance in small samples recognition. Besides,the fractal correlation dimension and wavelet energy and entropy as the special features of diesel engine vibration signal are considered as input vectors of classifier Fast ICASVM and could produce the excellent classification results.The proposed methodology improves the accuracy of feature extraction and the fault diagnosis of diesel engines.     

基于形式概念分析的大规模全局协同进化优化算法

随着复杂网络及大数据技术的发展,大规模全局优化方法已成为复杂工程系统的重要支撑技术.解决大规模全局优化问题的关键在于如何识别决策变量之间的相互依赖关系并根据这些依赖关系进行有效的变量分组.针对该问题,本文提出了一种基于形式概念分析的大规模全局协同进化优化算法,首次将数据分析领域的形式概念分析思想引入决策变量依赖关系分析和自适应分组过程中,进而处理大规模全局优化问题.该算法基于协同进化框架,利用形式概念分析的外延与内涵结构特征,将决策变量转换为形式概念文本,通过文本向量矩阵运算进行决策变量的自适应分组,使其满足高内聚低耦合原则.最后,该算法在大规模(1000维)CEC2013测试集上进行了性能对比实验.实验结果表明,该算法在11个测试问题上(总计15个测试问题)获得了最好的解精度,同时求解的收敛性达到最优.     

铝合金微弧氧化陶瓷膜形成过程中的特性研究

保持交流电压脉冲幅度不变,对浸在硅酸钠和氢氧化钠溶液中的铝合金样品进行了微弧氧化处理,发现在陶瓷膜形成过程中,样品的电流随时间明显分成五个不同阶段.对应各阶段所制备的陶瓷膜分别用扫描电镜和X射线衍射仪进行了分析,结果表明,铝合金微弧氧化陶瓷膜主要由γ-Al₂O₃和α-Al₂O₃相组成,其含量随氧化时间变化.陶瓷膜内外层α,γ相含量差异主要是由于微弧区熔融的Al₂O₃凝固时冷却速率不同引起的.     

高速高精度A/D转换器

本文介绍了用于观测太阳磁场的天文望远镜系统的高速高精度局部级联式多阈值A/D转换器。文章着重讨论了,为实现高速、高精度所采用的技术要点,并提出了研制高速高精度A/D转换器所必须考虑的有关问题。 我们所研制的A/D转换器,分辨率为1mV,相对误差0.025％,字长12位,前面接采样保持电路后,速度为10万次/秒。     

超声逆散射成像问题中的截断完全最小二乘法

在超声逆散射成像问题中，由于要反复迭代求物体内部的全场与未知函数，使得方程组的系数矩阵与数据项均存在误差，将同时考虑系数矩阵和数据项均存在误差的截断完全最小二乘正则化方法运用于超声逆散射成像问题中．数值仿真结果显示，截断完全最小二乘法与传统的Tikhanov的正则化方法相比，可以提高数据的拟合程度，也即提高了成像的质量．     

单幅图像测量的一种新方法

本文方法表明,由一空间平面(参考平面)与其图像间的单应性矩阵(Homography)不仅 此参考平面上的距离可以测量,而且可以测量与此参考平面垂直的平面上的距离.同时,分别位 于两平面上的点间的距离也可以测量.这样就可以得到关于场景的更多的几何信息,此结果是在 前人的基础上又向前跨了一步.另外,本文提出一种新的基于平面单应性矩阵的摄像机标定方 法.模拟和真实图像试验均表明本文方法是可行的,并得到了令人满意的结果.     

基于多项式图像配准问题的一点研究

It is shown that the polynomials based image registration, which is widely used in remote sensing field, does not have a sound mathematical basis. In fact, there seems no theoretical basis for the polynomials based transform to outperform the affine transformation, a much simpler one, in image registration. If the transformation functions are polynomials of order n, the corresponding scene is shown to be in general the intersection of two curved surfaces of order n+1, in other words, a space curve. In some special cases, the scene is approaching to a plane. To our knowledge, such results did not appear in the literature previously.     

基于多尺度主成分分析的全网络异常检测方法

网络异常检测对于保证网络的可靠运行具有重要意义,而现有的异常检测方法仅仅单独利用流量的时间相关性或空间相关性.针对这一不足,同时考虑流量矩阵的时空相关性,提出了一种基于MSPCA的全网络异常检测方法.该方法综合利用小波变换具有的多尺度建模能力和PCA具有的降维能力对正常流量进行建模,然后采用Shewart控制图和EWMA控制图分析残余流量.此外,还利用滑动窗口机制对MSPCA异常检测方法进行在线扩展,提出了一种在线的MSPCA异常检测方法.因特网实测数据分析和模拟实验分析表明:MSPCA算法的检测性能优于PCA算法和近期提出的KLE算法;在线MSPCA算法的检测性能非常接近MSPCA算法,且单步执行时间很短,完全满足实时检测的需要.     

鼻部毛囊的生物特征识别

应用Hessian矩阵的(特征值,特征向量)参数组的关系提取鼻梁的中脊线,并区分出中脊线左右二边的毛囊识别区域.然后,在Hessian矩阵特征值符号的基础上,加入最大特征值对应的特征向量的方向和梯度方向的关系作为毛囊检测的条件.在103人的数据库中,得到的识别正确率为86.26%.实验结果表明,可以把鼻部毛囊的特征识别用作高效的人体身份认证技术之一.