基于多特征融合词包模型的SAR目标鉴别算法

针对复杂场景中的SAR目标鉴别问题,该文提出一种基于多特征融合词包(Bag-of-Words, BoW)模型的SAR目标鉴别算法。在BoW模型底层特征提取阶段,算法采用SAR-SIFT特征描述局部区域的形状信息;同时,采用该文基于传统鉴别特征提出的一组新的SAR图像局部特征描述局部区域的对比度信息和纹理信息。对于BoW模型中多个底层特征的融合,算法采用图像层的特征融合方式生成图像的全局鉴别特征,其中各单底层特征BoW模型特征的权系数通过L2范数约束的多核学习方法训练得到。在MiniSAR实测SAR图像数据上的目标鉴别实验表明,与基于传统鉴别特征以及单底层特征BoW模型特征的鉴别算法相比较,该文基于多特征融合BoW模型SAR目标鉴别算法具有更好的鉴别性能。     

棒式文丘里除尘器气液两相流阻力特性

为了掌握棒式文丘里除尘器内气液两相流的阻力特性,基于多相流理论,建立其三维CFD模型,研究分析棒间距、除尘风量和液气比对棒式文丘里除尘器阻力特性的影响,并建立了阻力预测公式以及三者之间的关系式.结果表明：文丘里棒层与下筒体的压力损失随着棒间距的减小和风量的增大呈幂指数关系增大,随着液气比的增大呈近线性增大;上筒体的压力损失与风量呈近平方关系;通过与实验数据对比,关系式最大误差为16.88%,验证了其有效性.     

对一盘式制动器高频尖叫及抑制的分析

针对某制动器存在的13kHz高频尖叫、在制动片上安装了消声片及对摩擦片形状进行加槽和倒角后仍得不到抑制的问题,通过对其建模和应用该课题组研究确立的系统分析方法,包括复特征值分析、子结构模态构成分析、子结构模态参数灵敏度分析以及能量馈入分析方法等,进行了系统分析,找出了影响该阶高频尖叫的关键子结构的关键模态,指出了修改方向,通过优化设计方法给出了修改部件,并得到了模拟验证。     

驾驶疲劳状态波动性特征的识别方法

针对疲劳状态变化的波动性特征,基于心率变异性指标构建了一种驾驶疲劳状态识别方法.以驾驶行为绩效为疲劳客观测评指标,给出了适应疲劳波动性特征的驾驶疲劳分级方法.以心率变异性的3项时域指标、5项频域指标为特征因子构建驾驶疲劳识别特征向量,结合支持向量机提出了一种适应小样本的驾驶疲劳状态识别模型.采用10名驾驶员连续4 h的驾驶行为绩效与心电数据,对模型方法予以了测试.测试结果表明:10名驾驶员1级、2级疲劳状态的正确识别率介于70%~82%,平均正确识别率为75%.     

带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法

标准粒子群优化算法的收敛分析表明,改变随机函数、个体历史最优,群体全局最优,有助于提高该算法的性能。为此,本文提出了一种带可变随机函数和变异算子的粒子群优化算法,即通过改变速度更新方程中的随机函数分布来调节粒子在迭代过程中飞向个体历史最优和群体全局最优的比重,通过对个体历史最优和群体全局最优进行变异来增强种群的搜索能力。实验结果证实了该算法的有效性。     

高速逆流色谱法分离纯化艾叶中的异绿原酸A

应用制备型高速逆流色谱法（HSCCC）分离纯化艾叶中的异绿原酸A。选用弱极性溶剂体系正己烷-乙酸乙酯-乙醇-水（3∶7∶4∶6,V/V）为两相溶剂系统,上相为固定相,下相为流动相,在流速2 m L/min,转速900 r/min,检测波长280 nm的条件下对粗提物进行制备分离,一次进样25 mg,可得到11 mg样品。利用高效液相色谱（HPLC）检测样品的纯度为99.01%。将得到的样品进行高效液相-离子阱-飞行时间质谱（LCMS-IT-TOF）、核磁共振氢谱（1H-NMR）检测确定其化学结构,并确定该样品为异绿原酸A。实验表明制备型高速逆流色谱可以成功地将艾叶中的异绿原酸A进行分离纯化,该方法分离效率高,对异绿原酸A在食品医疗领域的应用具有重要意义。      

硒处理对小白菜采后贮藏品质的影响

为探究亚硒酸钠对采后小白菜贮藏品质的影响,将小白菜浸泡于浓度为2 mg/kg的亚硒酸钠溶液中15 min,然后采用气调包装形式在室温(25±3)℃条件下贮藏。通过测定贮藏期间小白菜的感官品质、失重率、抗坏血酸含量、呼吸强度、类黄酮等来体现硒处理的保鲜效果。结果表明:2 mg/kg亚硒酸钠溶液浸泡处理结合气调包装贮藏能够显著保持小白菜的感官品质,降低其损耗率、失重率及呼吸强度,同时保持较高的抗坏血酸、可溶性固形物及类黄酮含量。      

美拉德反应及其在水产调味料中的应用

美拉德反应是发生在氨基化合物与羰基化合物之间的反应,该反应能使食品发生褐变,并产生一系列的香味中间体。本文论述了美拉德反应的机理,并详细介绍了美拉德反应的影响因素,以及美拉德反应在研制水产调味料中的应用和前景。      

带有随机通信时滞的状态估计

研究了测量值不带时间戳的网络控制系统的最优状态估计问题. 当最大的随机时滞界是一步滞后时, 对可能存在的乱序测量提出新的测量模型. 基于每一时刻收到的所有测量值的平均值构造估计器以保证不稳定网络控制系统的估计器是线性无偏的及估计误差协方差一致有界, 并通过求解离散黎卡提方程得到估计器增益. 在无偏性及误差协方差一致有界的意义下保证估计器是最优的. 最后给出仿真实例验证了该算法的有效性.     

一种基于教学模型的协同训练方法

在很多实际问题中,很容易得到大量未标记数据而较难获取数据的标记;所以半监督学习在过去的10多年中得到了很大的关注.基于不一致性的半监督学习是其中一种十分重要的风范,协同训练是其代表方法.至今为止,大部分协同训练方法在选择未标记示例进行标记时只考虑预测学习器的置信度,而忽视了学习器的需求.受到真实教学系统的启发,提出了一种针对协同训练的教学模型TaLe,其中预测学习器是“教”者,而另一方则为“学”者.进而基于该模型给出了一种新的协同训练方法CoSnT,同时考虑了“教”的置信度和“学”的需求度.实验结果表明CoSnT在收敛效率和泛化性能上都优于标准的协同训练算法.