熵能量堆煤图像的定位与识别

目的 针对煤矿皮带堆煤传感器受复杂环境干扰导致检测效率较低的问题,提出一种新的基于熵能量(EE)的堆煤图像定位与识别方法。方法 该方法首先在堆煤图像初始化区域内设定采样单元,统计采样单元前景和背景区域的信息熵,计算信息熵分布的极大值所对应的的灰度阶并统计其出现的概率;然后计算采样单元的熵能量和能量频率,归一化频率系数,并利用能量频率的二阶偏导确定堆煤边缘区域,将采样单元移动至堆煤边缘处;最后,根据采样单元的坐标位置计算堆煤高度和半径,进行实时预警。结果 在煤矿井下皮带堆煤视频上进行算法测试,该算法的单帧图像平均处理速度为0.35 s/帧,堆煤事故预警时间间隔最大为0.35 s,平均识别准确率为97.1%,测试结果表明,该方法对堆煤模糊边缘、环境噪音具有抗干扰特点,可以有效克服强噪音、模糊边缘等因素对堆煤识别的影响。结论 该方法对复杂环境中堆煤定位与识别具有很好的实时性和准确性,对提高煤矿安全生产效率具有重要意义。     

基于生理舌头模型的语音可视化系统

目的 目前针对舌头的语音同步动画技术还未得到广泛的研究。在此背景下,提出了一种基于生理模型的舌头动画合成方法。方法 首先构建了一个精细的、能够在肌肉激励下产生逼真舌头变形的舌头生理模型;其次利用该舌头模型合成了大量的舌头运动样本,并据此通过学习得到一个从肌肉激励到舌头轮廓的转换模型;然后对采集的动态2维舌头轮廓数据进行运动参数估计以得到与音素对应的体素(肌肉激励序列和刚体位移序列);最后将体素按一定的排列方式输入到舌头生理模型进行仿真以生成相应的舌头动画。结果 该系统可以合成听觉效果逼真的语音和视觉效果逼真且与合成语音同步的舌头动画。结论 本文方法可以根据汉语普通话或其他语言的2维舌头轮廓数据构建音素—体素数据库,并据此合成该语言对应的高真实感的3维舌头动画。     

基于社交网络好友攻击的位置隐私保护模型

随着无线网络的发展,移动社交网络用户发布其所在的地理位置信息时,如果包含敏感地理位置会导致用户隐私受到攻击。现有的位置隐私保护方法都是对用户发布的位置进行泛化处理,以牺牲用户的服务质量为代价,且大部分都是将攻击者定位在LBS服务商,没有考虑到统一对社交网络中的好友根据其可靠程度的不同提供不同准确度的地理位置信息。针对此问题,提出了基于社交网络好友亲密度分级的隐私保护模型L-intimacy,用来防止好友攻击者的攻击。理论分析和实验结果表明,与加入到Latitude服务的Google Maps相比,该方法既能保护移动社交网络用户的相关隐私,同时又具有较小的信息损失度。     

基于校园一卡通数据的学生消费及学习行为分析

校园一卡通系统通过对各种信息、资源的有效集成、整合和优化,能够实现学校对信息的有效配置和充分利用。采用数据挖掘技术针对学生校园消费、学习活动的管理分析方面进行深入研究,首先,通过数据预处理技术提取相关特征。然后,采用K-means聚类算法针对学生消费行为进行消费习惯聚类分析,并采用决策树算法评估聚类结果;再采用Apriori关联规则算法针对学生学习行为进行学习行为关联度分析,所得结果用于高校学生工作人员分门别类的进行学生管理。     

城市轨道交通车辆段与维修基地的生产污水处理探析

简要分析了我国城市轨道交通车辆段与维修基地生产污水的特点,并对城市轨道交通车辆段与维修基地生产污水处理的有效措施进行了深入的探讨、分析,以供参考。     

Asymptotic stability in probability and stabilization for a class of discrete‐time stochastic systems

This paper investigates asymptotic stability in probability and stabilization designs of discrete‐time stochastic systems with state‐dependent noise perturbations. Our work begins with a lemma on a special discrete‐time stochastic system for which almost all of its sample paths starting from a nonzero initial value will never reach the origin subsequently. This motivates us to deal with the asymptotic stability in probability of discrete‐time stochastic systems. A stochastic Lyapunov theorem on asymptotic stability in probability is proved by means of the convergence theorem of supermartingale. An example is given to show the difference between asymptotic stability in probability and almost surely asymptotic stability. Based on the stochastic Lyapunov theorem, the problem of asymptotic stabilization for discrete‐time stochastic control systems is considered. Some sufficient conditions are proposed and applied for constructing asymptotically stable feedback controllers. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

Fault estimation observer design for discrete‐time systems in finite‐frequency domain

This paper proposes a framework of fault estimation observer design in finite‐frequency domain for discrete‐time systems. First, under the multiconstrained idea, a full‐order fault estimation observer in finite‐frequency domain is designed to achieve fault estimation by using the generalized Kalman–Yakubovich–Popov lemma to reduce conservatism generated by the entire frequency domain. Then, a reduced‐order fault estimation observer is constructed, which results in a new fault estimator to realize fault estimation using current output information. Furthermore, by introducing slack variables, improved results on full‐order fault estimation observer and reduced‐order fault estimation observer design with finite‐frequency specifications are obtained such that different Lyapunov matrices can be separately designed for each constraint. Simulation results are presented to illustrate the advantages of the theoretic results obtained. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.