基于马尔科夫链残差修正的EMD-MELM混凝土坝位移预测模型

基于经验模态分解(EMD)、改进的极限学习机(MELM)以及马尔科夫链,提出了一种新的混合模型。由于混凝土坝的变形可看成静水压力、环境温度和时间效应而产生的变形,前两者体现总变形中的周期性分量,后者体现为总变形中的趋势性分量,所以在数据预处理阶段,利用经验模态分解技术将坝体总位移序列分解为趋势分量位移和周期分量位移,选择多项式函数预测趋势分量位移,提出了一种改进的极限学习机,即均值学习机集成(MELM),采用MELM模型对周期分量进行预测。再使用马尔科夫链修正模型对两个模型的拟合残差进行修正预测,叠加各预测值得到最终预测值。在某混凝土坝的应用表明,该组合模型的拟合及预测精度明显优于传统模型,具有操作简便、预测精度高、训练速度快等优点。     

漏电保护器投运难题的解决方案

分析剩余电流动作保护装置的常见故障,编制常见故障排查口袋书,采取简单易懂、能按图索骥的快速查找方法,破解剩余电流动作保护装置投运难题.     

丹水撇洪渠左岸变形边坡稳定计算及评价

丹水撇洪渠位于长阳土家族自治县,是高坝洲水库区津洋口镇大防护工程的一个组成部分。覆盖层下的强风化岩体中出现了一步发展的趋势,通过分析轻微变形区中的两个剖面确定其相应的滑动面及滑动趋势。     

无线传感器网络残余节点的研究

研究残余节点的能量阈值及数量的选取方式对无线传感器网络生命周期的影响。针对LEACH协议的不足,将剩余能量加入阈值计算公式,并在簇头节点和汇聚节点间采用多跳通信方式。     

基于小波核SVM的水声信道盲均衡算法

推导并提出了一种快速收敛的基于小波核支持向量机的恒模盲均衡器(WSVM-CMBE)。该方法以支持向量机为框架,利用信号的恒模特性构造代价函数,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子。通过水声信道仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机恒模盲均衡器(SVM-CMBE)进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。     

信息系统残留风险动态管理方法研究

本文在对残留风险需要动态管理分析的基础上,提出了一种残留风险动态管理方案。对其进行了流程和形式化描述,并对流程做了进一步的分析。实例分析,该方案能很好的实现残留风险的动态管理。     

An atomistic-continuum inhomogeneous material model for the elastic bending of metal nanocantilevers

The equivalent elastic modulus of nanocantilever can be obtained using atomistic simulation. However, the use of this modulus to predict the bending of nanocantilever results in significant error compared with direct atomistic simulation. The error originates from the surface effect. In our current work, the nanocantilever is considered as an inhomogeneous continuum material. The distributions of materials parameters at the cross-section, such as atomistic elastic constants, are calculated from atomistic simulations. These atomistic-information-based materials parameters are used as inputs to continuum model. A numerical example case validates the presented model and methodology. To correctly predict the structure-property relations of elemental nano-structures are very important for the design of nano-devices. Our continuum model includes nano-effects and provides another way to study nanomechanics.     

一种多分类器集成的手写体汉字识别方法

多分类器集成是手写体汉字识别领域的新方向。本文提出的多分类器集成方法通过改进的欧氏距离分类器将待识别汉字分类到某个粗分结果集中,然后根据粗分结果集选择1-N(one-against-rest)的SVM分类器对待识别汉字进行细分,最后用贝叶斯集成两级分类器。实验对国标一级汉字中的1034个手写汉字进行识别,证明了方案的有效性。     

两级故障检测在SINS-Galileo-北斗组合中的应用研究

针对联邦滤波器子系统同时存在硬故障和软故障问题,提出一种适用于联邦滤波结构的两级故障检测方法。首先,构造联邦结构残差2χ检验法对系统硬故障进行检测,再用第k-m步未发生故障时的全局最优估计信息构造滑动残差检验函数,对未检测出的软故障进行时间积累,进而检测软故障,同时,联邦滤波信息分配系数根据软故障检测函数进行自适应调节。通过SINS-Galileo-北斗组合导航系统仿真对比分析了基于局部滤波残差2χ检验法和本文提出的故障检测方法,结果表明:该故障检测方法对系统硬故障和软故障具有较高的故障检测灵敏度,能够提高组合导航系统的可靠性。     

一种改进的基音周期提取算法研究

现有的基音周期提取方法在准确度和稳健性上存在一定的局限性,很难准确地提取出信噪比较低的语音信号的周期.针对这一问题,提出一种基于小波变换的基音周期提取改进算法,将TEO(Teager Energy Operator)算子与二进小波变换结合起来,首先进行清浊判定,然后只对浊音帧采取多尺度小波分析提取周期,提出用幅度信息和出现概率信息校正二进小波模极大值间距,从而得到准确的周期.计算机仿真结果表明,与传统方法相比,不仅提高了处理效率,而且具有更高的精确度和稳定性.