极限学习机延拓的BS-EMD端点效应抑制算法及应用

针对希尔伯特-黄变换过程中经验模态分解出现的端点效应问题,采用极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）算法对原始数据序列分别向左右两端延拓,对扩展后的数据序列用B样条插值函数求其平均曲线,在此基础上进行下一步分解,结束分解后摒弃两端延展的数据,使算法得到优化,起到了抑制端点效应的作用。通过与未经延拓,BP神经网络延拓和支持向量机延拓各项指标的对比分析表明,该算法不仅有效抑制了经验模态分解过程中的端点效应,在预测速度和分解精度上都有一定的优势。将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD的端点效应,更好地分解出谐波中含有的不同频率谐波分量。     

非匹配不确定系统的模糊滑模控制

研究多输入不确定系统的模糊滑模控制问题，利用动态补偿器和不等式技巧设计了滑动模态，解决了非匹配不确定性的抑制问题，并给出了保守性较小的滑模稳定性条件．为克服滑模的抖振，提出了用模糊数模型和双二次函数插值构造模糊滑模控制律的方法．仿真结果表明，该方法对于参数摄动和外部扰动具有良好的鲁棒性．     

基于EMD的小波脊线法轨道检测

轨道的波浪弯曲不平顺是引起列车振动的直接因素。针对波浪不平顺提出了一种新的检测方法。基于经验模态分解的小波脊线法,滤去原始信号的高频部分,再对低频分量进行EMD处理,提取包含了故障信息的固有模态函数分量（IMF）的小波脊线。通过分析小波脊线的时频域,检测出突变信号发生的时刻。对列车在某线路的实测数据分析,研究结果表明,基于EMD的小波脊线法能方便而有效地检测出信号的突变成分,从而准确地识别轨道的不平顺位置。     

面向跨模态检索的协同注意力网络模型

随着图像、文本、声音、视频等多模态网络数据的急剧增长,人们对多样化的检索需求日益强烈,其中的跨模态检索受到广泛关注。然而,由于其存在异构性差异,在不同的数据模态之间寻找内容相似性仍然具有挑战性。现有方法大都将异构数据通过映射矩阵或深度模型投射到公共子空间,来挖掘成对的关联关系,即图像和文本的全局信息对应关系,而忽略了数据内局部的上下文信息和数据间细粒度的交互信息,无法充分挖掘跨模态关联。为此,文中提出文本-图像协同注意力网络模型(CoAN),通过选择性地关注多模态数据的关键信息部分来增强内容相似性的度量。CoAN利用预训练的VGGNet模型和循环神经网络深层次地提取图像和文本的细粒度特征,利用文本-视觉注意力机制捕捉语言和视觉之间的细微交互作用;同时,该模型分别学习文本和图像的哈希表示,利用哈希方法的低存储特性和计算的高效性来提高检索速度。在实验得出,在两个广泛使用的跨模态数据集上,CoAN的平均准确率均值(mAP)超过所有对比方法,文本检索图像和图像检索文本的mAP值分别达到0.807和0.769。实验结果说明,CoAN有助于检测多模态数据的关键信息区域和数据间细粒度的交互信息,充分挖掘跨模态数据的内容相似性,提高检索精度。     

Sugeno测度空间基于复样本的统计学习理论

引入复g_λ随机变量、准范数的定义,给出了复g_λ随机变量的期望和方差的概念及若干性质;证明了基于复g_λ随机变量的马尔可夫不等式、契比雪夫不等式和辛钦大数定律;提出了Sugeno测度空间中复经验风险泛函、复期望风险泛函以及复经验风险最小化原则严格一致性等定义;证明并构建了基于复g_λ随机样本的统计学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界,为系统建立基于复g_λ随机样本的统计学习理论奠定了理论基础。     

复小波包变换域混合统计模型图像降噪算法

该方法利用四树复小波包变换具有的移不变性、良好的方向选择性和对高频信号的细致分析能力等特点, 把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图; 在保留低频逼近子图复系数不变的同时, 利用复系数层间相关性的强弱把高频方向子图分为主要类和次要类. 对主要类和次要类复系数分别进一步采用非高斯双变量模型和零均值高斯分布模型进行噪声抑制. 实验结果表明, 无论是峰值信噪比(PSNR)指标, 还是在视觉效果上, 本文方 法的去噪性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪, 在有效抑制噪声的同时, 具有很好的图像边缘和细节保护能力.     

改进的非负稀疏编码图像基学习算法

图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息,提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法,保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且更好地表示出图像的结构信息。     

基于多物理场的管道强度与模态分析(三)管道的流固耦合模态分析

由于流体作用而引起管道的冲击振动,对其可靠性和安全性具有重大影响。本文对充液管道的流固耦合模态进行了分析,并研究了壁厚和管径对管道固有频率的影响,为管道的设计和安全评价提供参考依据。     

电容式MEMS器件模态频率的电学测试方法研究

针对电容式MEMS器件,提出了一种基于调制解调原理的模态频率测试方法,详细介绍了该测试方法的测试原理和测试系统的组成。利用Ansys对某插齿式微加速度计进行了模态仿真分析,分析得到的模态频率为3 941 Hz,利用该测试方法对该微加速度计进行模态频率测试,得到的测试结果为3 440Hz。仿真与测试得到的结果接近,验证了该测试方法的有效性,产生偏差的主要原因可能是制造过程中的加工误差。     

基于复扩散过程的DTI图像恢复和纤维追踪

为了消除扩散加权图像中广泛存在的赖斯噪声,采用了复扩散滤波器。基于模拟数据的实验结果表明,在信噪比低的情况下复扩散滤波器具有更好的消除赖斯噪声的效果。运用本滤波器对脑部DTI图像进行去噪处理并对去噪后的图像进行纤维追踪,结果显示复扩散滤波器能够有效消除噪声影响从而使得追踪到的脑白质纤维数量增多,长度更长。