基于深度学习与SVM的吸毒成瘾者识别

提出一种使用PCA和线性判别器的神经网络模型,利用深度学习方法通过面部图像及抽象特征中的局部信息识别吸毒成瘾者的成瘾程度和社区矫正时间。首先对主干网络Res Net50进行预训练;再使用PCA降低特征数、Fisher判别器进行预判,从而使模型的训练时间减少、特征提取更加准确和快捷;最后网络末端通过全连接层与SVM函数的组合进行分类。随机梯度下降的优化目标采用了交叉熵损失。实验表明,此方法对于吸毒成瘾程度的识别准确度可达81.74%,对于社区矫正时间的识别准确率可达60.59%。     

基于小波包分解和宽度学习的轴承故障检测

针对真实环境中复杂变工况情况下轴承故障检测问题,提出一种基于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）和优化宽度学习系统（Broad Learning System,BLS）的轴承故障检测方法（简称WBLS）。首先,小波包分解非平稳时变轴承信号,提取尺度系数和小波系数作为二维的时频特征;其次,将二维时频特征输入BLS网络和具有增量学习的BLS网络映射成特征节点和增量节点,借助伪逆计算BLS网络的权重;最后,将特征节点、增量节点拼接与权重同时输出,完成BLS网络训练,进行测试分类。通过在CWRU公开数据集上的实验结果表明,基于WBLS的方法分类准确率为97.67%,网络训练耗时9.62 s,说明该方法能在保持较优分类准确率的同时,快速完成训练,节省大量时间。     

多相电驱重构型车载充电系统绕组开路故障诊断与容错控制

电动汽车(EV)用电驱重构型车载充电系统(EDROC)因其突出的商业价值成为国内外学者的研究焦点。文中针对六相EDROC充电模式中单相绕组开路故障条件下的故障诊断与容错控制进行研究。首先,介绍了六相EDROC的电路拓扑与基本工作原理;其次,针对绕组开路故障问题,提出一种简单易行的故障诊断方法,包括故障检测与故障定位两个环节,分别通过判断电流矢量的角度变化率与绕组电流平均极性实现;然后,研究了系统单相开路故障下的容错控制,通过重新分配绕组电流幅值与相位,实现网侧电流平衡与无旋转磁场;最后,搭建了实验平台,实验结果验证了所提故障诊断方法与容错控制的正确性。     

计及开关频率分区优化的PMSM三电平模型预测控制

为降低传统三电平供电的永磁同步电机模型预测控制系统的开关频率,提出一种计及开关频率分区优化的PMSM三电平模型预测控制方法。首先,将空间电压矢量平面划分为12个扇区,并且根据上一时刻电压矢量所在位置,选择相邻扇区的电压矢量作为备选矢量。其次,加入对开关状态切换的限制,每个开关周期仅允许一相开关状态发生连续性跳变,减少备选矢量数量的同时能够有效降低开关频率。进一步,利用具有相同空间位置但对中点电位影响相反的正负冗余小矢量来平衡中点电位。最后,通过仿真和实验,验证该控制策略的有效性。     

轻量级(2+1)D卷积结构的动态手势识别研究

目前,基于卷积神经网络的动态手势识别方法取得了巨大的进展,但神经网络模型具有很大的参数量,计算成本和内存占用较大,很难应用在设备资源有限的场合.以减少计算量和参数量为出发点,提出了一种轻量级(2+1)D卷积结构.该结构在(2+1)D卷积结构的基础上,将其中的3D卷积替换为3D深度可分离卷积,在输出向量维度不变的前提下,进一步减少了(2+1)D卷积结构的计算量和参数量.为了弥补时空特征在表征动态手势上的不足,融合注意力机制模块,专注于对运动特征的提取,结合轻量级(2+1)D卷积结构提取的时空特征,可以更好地表征手势动作.实验结果表明,注意力机制模块的插入,在不增加太多额外计算和空间成本的前提下,进一步提高了模型的识别精度.基于以上结构构建的模型,在20BN-jester、EgoGesture和IsoGD数据集上分别取得了96.62%、91.83%和60.1%的识别精度,模型参数量和浮点计算量分别为5.05M和12.81GFLOPs,相比于其他手势识别模型,计算成本和内存占用大大减少,实时手势识别速度达到每秒70帧.     

裂纹位置对含铌γ-TiAl合金裂纹扩展影响的分子动力学模拟

为了研究微观尺度下裂纹相对位置对3%铌含量的单晶γ-TiAl合金裂纹扩展过程的影响,运用分子动力学方法,建立γ-TiAl合金的晶体结构模型,模拟边界裂纹和中心裂纹扩展的过程,得到了裂纹扩展的轨迹图和能量演变图,分析了裂纹位置对3%铌含量的单晶γ-TiAl合金能量和应力-应变关系的影响,进而揭示了裂纹位置对裂纹扩展的影响。研究结果表明:中心裂纹的γ-TiAl合金在其拉伸初始阶段,受力并不集中,随后由于原子键的断裂形成了孔洞,孔洞部位抑制裂纹的扩展,因此裂纹要继续扩展需要克服更大的阻力。裂纹在中心位置和边界位置对γ-TiAl合金产生的力学影响不同,边界裂纹对材料产生断裂的危害性更大。     

基干Snort的IPv6协议分析技术

在TCP/IP协议的基础上,分别讨论了数据包的封装与分解,IPv6数据包结构和过渡技术,提出了一种准确高效的探测入侵的新技术-协议分析技术,然后详述了协议分析技术在Snort中的应用过程,详细介绍了IPv6解码的过程.结果表明:在Snort中添加IPv6解码模块,使Snort具有了对IPv6数据包的检测能力.     

数据结构实验教学课程体系研究

针对石油专业"数据结构"实验教学中存在的问题,在分析数据结构课程特点、教学现状的基础上,探索了具有鲜明石油特色专业的数据结构实验层次化教学方法。构建该课程面向专业导向的"实验教学体系层次化、实验教学内容专业化、实验教学过程可视化"的教学模式。教学实践表明,此方法能够充分发挥学生的实验兴趣,对培养学生系统的工程能力和创新能力有明显作用。     

高质量通信信号时频图处理及应用

针对信号监测工作中信号时频图清晰显示重要性的问题,首先介绍了信号时频特征获取,之后进行信号时频图显示处理,利用基于灰度变换图像对比度增强、图像渐变平滑处理、图像的锐化处理的数字图像处理相关算法对信号时频图进行显示处理,并成功的在实践工程中进行了运用,解决了信号时频特征在时频域直观显示的问题,从而能够在时频域上表示出信号...     

基于滑模观测器的PMSM控制系统研究

针对永磁同步电动机（PMSM）的特点,选用鲁棒性好、控制算法简单、易于工程实现的滑模观测器方法对电动机转子位置和速度进行估计。结合PMSM的数学模型与矢量控制理论,建立基于MATLAB/Simulink的无传感器PMSM矢量控制系统的仿真模型,并进行系统性能仿真分析,仿真结果验证了基于滑模观测器的无传感器控制方法的正确性与可行性。