用相干函数恢复载荷识别中混有噪声的识别信号

针对在载荷识别中有时由于数字处理使识别结果混有噪声的情形，提出用相干函数对识别结果进行修正，从噪声中恢复真正的识别结果。     

双负微带结构的空域格林函数求解

为了研究以双负材料为衬底的微带结构的空域格林函数,为了提高拟合时的精度,通过微带结构的谱域格林函数推导其空域格林函数表达式,采用二级近似的离散复镜像方法(DCIM)计算了双正、双负衬底微带结构的标量位和矢量位空域格林函数.计算结果与文献结果吻合良好,验证了DCIM方法运用的准确性以及DCIM法在双负衬底填充情形下的适用性和有效性,为应用矩量法进一步分析双负衬底微带天线的电磁特性提供了有效的途径.     

基于格林函数的动态范围压缩算法

为了解决高动态范围图像存在的视觉效果较差以及细节不突出的缺陷,提出一种基于格林函数的动态范围压缩算法.该算法通过稀疏表示将图像分割为多个亮度差异较大的不规则区域;并通过计算各区域的地球移动距离匹配出阴影与高光区域的相似区域;最后提出一种构造不规则区域格林函数的数值解法,结合边界条件,通过曲线积分得到适于显示的低动态范围图像.实验结果表明,稀疏表示抑制了由曲线积分产生的累积误差,数值解法在压缩动态范围的同时有效地增强了图像的细节信息,生成的图像视觉效果较好,清晰度较高.     

基于格林函数的边缘检测算法

提出了一种基于格林函数的边缘提取新算法,而且经过详细的数学推导与计算,得到算子的精确解析式。通过实验结果发现该算子计算简单、有效,与其他算子作用效果相比较发现其效果较Canny算法要好。     

笔顺连笔自由的联机手写汉字识别

论文针对联机手写汉字识别的笔顺自由、连笔自由问题,在整体DP匹配方法的基础上,提出了一种新的确定笔画对应关系的算法(最小风险算法),并同现有的CubeSearch法、匈牙利算法、近邻优先算法在识别速度、识别率等方面作了比较。该方法克服了现有的一些方法的不足,能高效地同时解决笔顺自由和连笔自由问题,而且由于主要采用全局特征进行识别,对形变和噪音具有很强适应能力。另外,字典可以通过聚类自动生成。另外还制作了原型系统,在对GB2312字符集进行的测试中,取得了较好的效果:在笔顺、连笔完全自由的情况下,单汉字平均识别时间小于0.3s,确定笔画对应关系的正确率达99.1%,识别率达94.5%。     

符号积分被积函数识别的一种新方法—因子特征数识别法

本文在分析已有符号积分被积函数识别的方法后,提出一种新的更有效的识别的方法——被积函数因子特征数识别法。     

基于精细计算的动载荷反演问题正则化求解

提出了一种新的动态载荷识别的时域法,通过精细计算法建立精确的动态载荷识别问题反演模型,对该反演问题对应的结构矩阵进行奇异值分解,剖析了动态载荷识别病态问题的本质,并引入正则化技术寻求一稳定近似解;最后将提出的方法成功应用于平面框架结构的动态载荷识别,为动态载荷识别的理论发展和实际应用打下一定的基础．     

基于格林函数的图像增强算法

由于传统的图像增强算法得到的增强图像存在细节的缺失,主观效果较差等缺陷,提出了一种图像增强算法。通过Retinex模型保证了增强图像具有较突出的细节特性;通过求解泊松方程满足了增强图像与原始图像在梯度域的一致性;采用自适应亮度映射得到适于显示的边界条件;对区域的边界进行采样降低算法的复杂度。实验对比了几种图像增强算法得到的增强图像以及相关的评价系数,验证了该算法能够有效地提高图像的对比度,增强图像的主观视觉效果较高。     

基于频响函数扩展修正的Benchmark结构损伤识别

提出了一种基于频响函数扩展的模型修正方法,利用该方法对IASC-ASCE SHM Benchmark结构进行了损伤识别.结果表明,该方法能够有效消除模态分析误差,保证修正过程中矩阵物理意义明确,降低测量噪声对修正的影响.在模型误差、测量噪声以及质量刚度分布不确定等因素的影响下,该方法共有较高的损伤识别精度.     

动载荷反演分析技术研究综述

介绍了动载荷反演分析技术工程应用背景,综述了动载荷反演分析理论研究的最新进展.从动载荷反演分析理论、工程应用等方面回顾了动载荷反演分析技术的发展历程,探讨了动载荷反演分析研究中存在的关键科学问题,对动载荷反演分析技术应用于实际工程,后续需要进一步开展的研究方向进行了展望.     

桥梁结构移动荷载识别的辛精细积分算法

首先利用哈密顿原理,将桥梁结构振动微分方程转化为哈密尔顿正则方程形式,然后将精细积分思想的算法引入到辛算法中,形成辛精细积分算法.在时间微段上,将非齐次项正弦/余弦化,得到了荷载识别的辛精细积分格式.与传统Runge-Kutta方法及荷载识别的精细积分格式相比,仿真算例表明本文算法不仅提高了识别精度,而且在长期定量计算中保持了辛算法的稳定性,计算结果不受积分步长的影响,因此可通过增大积分步长,缩短仿真时间,提高计算效率.     

专利文献翻译中并列结构的处理

针对专利文献翻译中的复杂并列结构的处理,提出了一种预处理和后处理的方法——拆分合并法。它弥补了统计翻译系统在复杂结构方面的劣势,同时保留统计翻译在经验句式、人力成本等方面优于规则系统的特点。实验表明,这种方法稳定地提高了翻译系统的准确率。此外,它独立于具体的统计翻译系统,可以方便地移植到不同的统计翻译系统上。     

汉英专利机器翻译中动-介兼类词自动识别

兼类词在汉语专利语料中分布普遍。面向汉英专利机器翻译提出了一种基于规则的动-介兼类词识别方法。根据边界感知原则和兼类词的句法语义属性以及周围的语境信息,设计了一系列兼类排歧规则,同时分别提出了兼类词识别为动词或介词的策略,并以形式化的规则加以描述。相关实验测试表明提出的方法可以有效地识别动-介兼类词语,对改善翻译系统的翻译结果也有帮助。     

二进制翻译中系统库函数的分类处理方法

如何处理库函数调用问题直接关系到二进制翻译系统的性能。提出了一种系统库函数的分类处理方法,成功地解决了二进制翻译系统中的库函数调用处理问题。     

静态二进制翻译中回调函数逆向恢复技术研究

回调函数的逆向恢复是静态二进制翻译的一个难点。针对使用C后端的静态二进制翻译框架,提出并实现回调函数逆向恢复方法,该方法结合代码间隙分析,在后端C代码生成过程中插入映射源回调函数地址到目标机函数地址的代码。相对于使用解释器的方法,该方法具有实现简洁,在目标机上运行速度更快的优点。     

基于上采样金字塔结构的卷积神经网络的非侵入负荷辨识算法

非侵入式负荷监测（NILM）技术为需求侧管理提供了技术支撑,而非侵入负荷辨识是负荷监测过程中的关键环节。在负荷数据采样过程中无法实现长期的实时高频采集,得到的负荷数据还存在缺乏时序性的问题;同时,卷积神经网络（CNN）存在对低级信号特征表现不足的缺陷。针对以上两个问题,提出了一种基于上采样金字塔结构的CNN非侵入负荷辨识算法。所提算法直接面向采集到的负荷电流信号,利用上采样网络扩展数据在时间维度上的相关信息弥补数据的时序性,并通过双向金字塔一维卷积提取负荷信号的高级与低级特征,以对负荷特征进行全面利用,从而实现对未知负荷信号进行识别的目的。实验结果表明,基于上采样金字塔结构的CNN非侵入负荷辨识算法的识别准确率能够达到95.21%,且具有良好的泛化能力,可有效实现负荷辨识。     

Subspace model identification under load disturbance with unknown transient and periodic dynamics

To overcome the influence from load disturbance with unknown transient and periodic dynamics, as often encountered when performing identification tests in engineering applications, a bias-eliminated subspace model identification method is proposed to realize consistent estimation, which can be used for both open- and closed-loop systems. By decomposing the output response into disturbed and undisturbed components, an oblique projection is subtly introduced to eliminate the disturbance and noise impact so as to obtain unbiased estimation on the deterministic system state matrices, while the disturbance response dynamics could be estimated. In particular, a specific algorithm based on minimizing the output prediction error is given to find out the disturbance period if exists, such that the disturbance effect can be eliminated by the above projection regardless of the disturbance waveform and magnitude. A shift-invariant approach is then given to retrieve the deterministic state matrices. Consistent estimation on the deterministic system matrices is analyzed with a proof. A benmark example from the literature and an industrial injection molding process are used to demonstrate the effectiveness and merit of the proposed method.     

岩巷掘进机截割机构动载荷识别装置设计

针对现有超重型岩巷掘进机自动截割能力差、稳定性差以及截割动载荷实时识别难度大等问题,结合巷道开采的特点,设计了一种基于RBF神经网络的岩巷掘进机截割机构动载荷识别装置,详细介绍了该识别装置的硬件和软件设计。该装置以工控机为分析中心,通过对截割电动机电流和截割头振动的实时监测,利用多传感器融合技术和RBF神经网络方法进行信号处理和智能分析,实现截割岩石动载荷特征提取及识别,以达到对不同硬度岩石的有效区别。     

支持向量分类机的修正核函数

核函数是支持向量机的核心,它的作用主要体现在处理非线性问题时,将研究问题从低维空间转化成高维空间,使之在高维空间中变成线性问题,核函数的研究在支持向量机中是非常必要的。首先讨论核函数的本质,并且基于黎曼几何结构和数据依赖的方法,提出了一种改进的修正核函数,改进后的核函数形式简单,计算量较低,其中保形因子与支持向量无关,较之于以前的研究克服了支持向量的数目和分布的影响。将该核函数用于模式分类中,取得了良好的效果,显著提高了支持向量分类机的泛化能力。