高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

超声Lamb波在工业无损检测与 评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3 mm,4 mm和 5 mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。     

COLD-WORKING AND HEAT-CRACKING IN Ni-Cu-BASE MONEL ALLOY K-500

ＣＯＬＤＷＯＲＫＩＮＧＡＮＤＨＥＡＴＣＲＡＣＫＩＮＧＩＮＮｉＣｕＢＡＳＥＭＯＮＥＬＡＬＬＯＹＫ５００①ＹｕａｎＣｈａｏ１,２,ＹａｎｇＨｏｎｇｃａｉ１,ＷａｎｇＺｈｉｘｉｎｇ１ａｎｄＧｕｏＪｉａｎｔｉｎｇ２１ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｅ...     

基于有限元的车门开闭耐久仿真分析

介绍了有限元技术在车门开闭耐久仿真分析中的应用。以某SUV车门为载体进行仿真分析,并与同期进行的台架开闭耐久试验结果进行对比,验证了仿真分析的准确性,为车门的强度耐久设计和改进提供了依据。     

基于VAE-DBN双模型的智能文本分类方法

文本分类技术是信息过滤、搜索引擎等领域的基础,是当下研究热点之一。本文在介绍文本分类相关概念、深度学习相关模型的基础上,通过分析传统文本分类方法存在的不足,提出基于变分自编码器模型和深度置信网络模型（VAE-DBN）的双模型融合的文本分类方法。通过在相关语料集上的对比验证,表明该双模型方法能有效提高文本分类的准确性。     

FFT计算菲涅尔衍射相位的跳变与矫正研究

采用傅里叶变换算法计算菲涅尔衍射相位时,在相位未解包裹的情况下,接收面上提取的相位分布曲线会出现跳变,如果进行解包裹,必然会导致错误的结果。研究发现用傅里叶变换算法进行衍射计算导致接收面上相位跳变的原因,是因为快速傅里叶变换（FFT）对矩阵标注索引的方式与离散傅里叶变换（DFT）有所区别,从而导致计算结果的相位与真实相位有差异。本文提出在FFT运算前后分别进行一次倒谱的方法矫正这种相位跳变,并仿真利用单次FFT进行二维矩孔的菲涅尔衍射,用2次倒谱矫正接收面上的相位跳变,结果证明了该矫正方法的可行性。     

基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。     

基于离散鸡群压缩感知的WSNs多目标定位

对无线传感器网络（WSNs）多目标定位问题进行研究,提出一种基于离散鸡群压缩感知的多目标定位方法。首先给出离散鸡群算法（DCSO）相关定义,设计离散鸡群编码方式和迭代进化策略,在此基础上,构建基于压缩感知（CS）的WSNs多目标定位模型,对测量矩阵和稀疏矩阵进行合理选取,并将离散鸡群算法应用于CS信号重构算法中,实现对稀疏度未知多目标位置信息的精确重构。仿真结果表明,与OMP和MLE定位算法相比,该方法具有较高的多目标定位精度。     

基于半监督协同训练的百科知识库实体对齐

针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法。将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况。在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3%,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值。     

基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法

相比信息系统外部威胁攻击,信息系统内部威胁攻击更具隐蔽性,更难被发现并进行阻断。本文介绍内部威胁的概念及内部威胁常见的3个特征。针对用户命令操作行为具有普遍规律性,利用公开的安全数据集S-M数据集,提出一种基于朴素贝叶斯理论的内部威胁检测方法。该方法能够将混入用户中带有攻击操作行为命令的内部威胁检测出来,大大提高了内部威胁检测正确率,降低了误报率,使机器学习思想在内部威胁检测领域得到了广泛的应用。      

基于视频跟踪轨迹的全过程路侧停车行为检测与识别技术

针对路侧停车行为检测与识别问题,结合经典KLT运动角点检测方法与实时压缩跟踪方法,提出一种基于视频跟踪轨迹的全过程停车行为识别技术。首先利用KLT方法检测视频中的运动角点,确定运动车辆位置,再利用压缩跟踪方法,提取视频序列中运动车辆完整的运动轨迹,较为准确地描述路侧停车的动态过程。最后,利用提取的运动特征在真实的路侧停车视频上进行实验验证。实验结果表明,本文提出的停车行为检测与识别方法是可行有效的。 