基于时频组合特征的PSO-SVM手势识别方法

为了提高基于表面肌电(sEMG)信号的手势识别的准确率,提出了时频组合特征和粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)相结合的手势识别方法.将手势sEMG信号的时域特征和频域特征进行线性组合,组合后的时频组合特征作为分类特征,采用经PSO优化的SVM分类器对8类手势进行分类.结果显示,基于时频组合特征均方根值-平均功率频率(RMS-MPF)、绝对均值-平均功率频率(MAV-MPF)的手势识别率,优于它对应的时域特征、频域特征的手势识别率,同时也优于时频域特征的手势识别率.表明了基于时频组合特征RMS-MPF、MAV-MPF的PSO-SVM方法对手势识别有良好的分类效果.     

基于加速度识别的姿态交互研究

手势识别作为人机交互的一种重要实现技术一直是模式识别领域的研究热点之一.提出一种基于加速度的手势识别方法.首先为每个手势动作建立隐马尔可夫模型,通过采集到的手势动作的加速度值对模型进行优化,再利用优化的模型对加速度序列进行分类,根据加速度的不同对手势进行识别.该方法在手持移动设备上有良好的识别效果,对手持移动设备的交互研究具有重要意义.     

基于改进粒子群优化算法和CRNN的多类SVM分类

为了提高支持向量机(SVM)在多类分类中的分类效果,提出了一种基于改进粒子群优化(IMPSO)算法和协作式递归神经网络(CRNN)的多类SVM分类方法(IMPSO_CRNN_SVM算法).首先引入自适应惯性权重及自适应粒子变异,以此改进粒子群优化算法(PSO)在优化SVM参数过程中存在的容易陷入局部最优和早熟等问题; 然后基于多类SVM设计一个CRNN,并利用随机分配的训练集对该网络进行训练并构建最终决策函数,从而实现多类数据的“一次性”分类.最后利用3种数据集和实际应用对IMPSO_CRNN_SVM算法进行验证,结果表明IMPSO_CRNN_SVM算法的分类精度优于未进行参数优化的传统SVM算法、基本PSO 进行SVM参数优化的算法和未进行PSO参数优化的基于CRNN的多类支持向量机算法,因此IMPSO_CRNN_SVM算法具有一定的实用性.     

基于改进SVM的智能电网调控系统实时风险评估与预警技术

针对智能电网调控系统通信和数据安全难以保障的问题,提出了一种基于改进支持向量机(SVM)的智能电网调控系统实时风险评估与预警技术.采用卷积神经网络(CNN)改进SVM模型得到CNN-SVM分类模型,用以处理实时风险评估体系中的数据信息.通过将CNN输出的数据特征输入SVM分类器进行风险等级分类,完成对数据中可能出现的风险进行识别、评估定级及预警.仿真结果表明,所提技术能够对调控系统实时风险进行准确、可靠的评估与预警,且其分类准确率、召回率、F1分数的均值分别为92%、86%和90%,均优于对比方法并具有更优的可靠性.     

基于边分类的SVM模型在社区发现中的研究

社区发现是复杂网络研究的重要内容,也是分析网络结构的重要途径。分析了社区发现研究中存在的问题,提出了一种基于边分类的SVM模型。通过边顶点相似度和边介数来表示边的特征,从而构造分类函数。利用LFR生成社区结构已知的人工网络,通过人工网络数据训练基于边分类的SVM模型,对分类函数的参数进行估计,利用训练模型对真实网络进行社区分类并通过标准化互信息(NMI)和整体准确度来评价分类效果。实验得到了较高的整体准确度和NMI值。实验表明基于边分类的SVM训练模型对真实网络数据的社区划分有较高的准确度,表明该方法是可行的。     

基于LIBS技术的土壤分类研究

不同种类土壤中常量元素含量不同，对应的激光诱导击穿光谱(LIBS)特征谱线强度不同，以此为分类依据，采用LIBS技术和支持向量机(SVM)相结合研究土壤分类问题。对八种不同种类土壤进行研究，并基于SVM建立土壤分类模型。采集土壤中六种常量元素Fe、Si、Ti、Ca、Mg、K的LIBS光谱，将上述元素谱线的峰值强度归一化后作为特征变量，划分训练集与测试集进行分类模型训练。八种土壤分类准确率的算术平均值达到95.625%,表明LIBS技术用于土壤分类具有较好的效果。LIBS技术具有快速检测、多元素同时分析等优点，为土壤分类和土壤普查提供一种新的可行方法。     

基于高采样率惯性测量单元的手部状态与手势识别

为了同时实现手势识别与手部状态识别，针对高采样率惯性测量单元具有同时采集动作信号与振动信号的特点，搭建基于单惯性测量单元的手势识别与触摸识别原型设备.可视化分析手部状态数据与手势数据在时域与频域上的差异，建立手部状态、划动手势与画圈手势数据集.针对数据特征的差异，提出差异化特征提取方法，分别构建手部状态分类与手势分类的神经网络结构.使用数据集训练神经网络模型，在手部综合状态识别任务中正确率达到99%，在划动手势识别任务和画圈手势识别任务中的正确率均达到98%.提出实时数据流处理、状态转移、未知类别判断的原型程序框架，基于手部状态识别模型实体与手势识别模型实体搭建实时程序，测量实际运行整体计算延时与单模型计算延时，验证模型实时运算能力.模型评估实验与实时运算能力验证实验结果表明，使用高采样率惯性测量单元准确且实时地识别手部状态与手势具备可行性.     

基于Kinect的配电作业机器人智能人机交互方法

为实现操作人员与配电作业机器人的自然交互,提出一种基于Kinect手势识别的配电作业机器人智能人机交互方法。通过Kinect的深度信息及骨骼信息对操作人员的手势进行分割,选取几何不变矩Hu矩作为手势特征,采用支持向量机(support vector machine, SVM)的机器学习方法分类识别操作人员的手势。将手势映射为机器人的运动,通过手势对机器人进行运动控制。试验结果验证了本研究所提的配电作业机器人智能人机交互方法的可行性。     

基于FPA-VVRKFA的手势表面肌电信号识别

表面肌电(Surface Electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了人体肌肉的活动情况,其作为一种便捷的无侵入式肌电检测方法,被广泛地应用于人体动作识别领域.针对表面肌电信号的手势识别问题,提出了一种基于时域特征和向量正则核函数逼近方法(Vector-Valued Regularized Kernel Function Approximation,VVRKFA)的手势识别方法.首先,对MYO臂环采集到的sEMG数据进行活动段检测以提取出活动段;随后,从活动段信号中提取平均绝对值、波形长度、过零点数、均方根和Willison幅值等五个时域特征;最后,应用VVRKFA分类器对提取到的sEMG进行分类识别,同时采用花授粉算法(Flower Pollination Algorithm,FPA)优化分类器参数以保证最佳分类能力.实验结果表明提出的方法在手势动作模式识别上取得了较高的准确率.     

基于半监督学习的蛋白质关系抽取研究

使用半监督学习方法中的自训练、协同训练方法,利用少量已标注样本和大量未标注样本来完成蛋白质关系抽取的任务.首先使用基于词特征的SVM(support vector machine)模型进行自训练,然后使用基于词特征的SVM模型和基于依存树特征的SVM模型进行协同训练.通过对4个语料的实验,验证了自训练及协同训练方法在蛋白质关系抽取领域中的应用效果.相比于自训练,协同训练可以通过两个相对独立的视图相互补充、相互学习,进而可以有效利用未标注数据.     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．