一种有效的齿轮故障识别方法

针对齿轮故障特征信息往往被信号中的噪声淹没的问题,提出了一种基于谐波小波包、样本熵和灰色关联度的齿轮故障识别方法。首先,采用顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用谐波小波包将不同故障的齿轮振动信号分解到3层共8个频带上,并计算各频带的样本熵。最后,以样本熵为元素构造特征向量,通过计算标准故障模式特征向量与待识别样本的灰色关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。     

无线传感器网络中基于代理的D-S数据融合

提出了一种无线传感器网络中基于移动代理带证据权的D S融合算法。引入证据权对证据进行修正以降低冲突数据对融合结果的影响。采用三级D S组合规则进行融合决策：节点级融合计算单个节点时间域融合检测概率;簇内级融合计算簇内节点间空间域融合检测概率获取局部决策结果;簇间级融合计算簇间的融合检测概率获取最终的全局决策结果。仿真结果表明,本算法能以较小的能耗代价获取准确的融合结果并有效降低冲突数据对融合结果的影响。     

基于Unit-Linking PCNN的医学图像边缘检测

本文利用Unit-Linking PCNN模型结合最大交叉熵准则将医学图像分割为二值图像,然后将亮区(背景)和暗区(目标)的点火二值图异或,点火脉冲依据目标的形状同步传播,从而迅速提取目标边缘。实验结果表明,该方法有效地提取了图像边缘特征。与经典边缘检测算子相比,结果更加清晰完整,是一种有效的医学图像边缘检测方法。     

一种面向特征选择的分类神经网络

提出了一种面向特征选择的分类神经网络.该网络对中心矢量和连接权同时学习,其中心矢量是分类的中心,而基于模糊隶属度的权表示特征的重要性,根据权值大小进行特征取舍,这样同时解决了模式识别中的模式分类和特征选择问题.在IRIS数据集上的测试实验表明,该网络能从原始特征中选择重要特征,同时保持最大辨识率.     

考虑时间序列特征的水资源耦合系统有序度评价方法研究

【目的】近些年来,基于协同学的耦合系统有序度评价方法在水资源评价和管理领域逐渐得到成功应用。系统有序度评价需要综合考虑多个序参量的简单巨系统熵,现阶段简单巨系统熵计算忽略了序参量的时间序列特征,使得评价结果中系统有序度评价结果偏离和系统实际变化情况。【方法】为此,在简单巨系统熵计算中考虑时间因素,提出了一种考虑时间序列特征的协同学有序度评价方法。【结果】以江西省为研究对象,开展了水资源耦合系统有序度综合评价实例检验。【结论】相关实例分析表明：(1)研究提出的考虑时间序列特征的协同学有序度方法评价结果,相比不考虑时间序列特征的评价结果与系统实际演化态势更为贴近;(2)水资源子系统有序度受水资源丰枯变化影响较大;(3)江西省水资源耦合系统熵变值受水资源子系统熵变值影响较大。研究成果提升了协同学有序度评价方法在水资源系统综合评价相关领域应用的普适性,具有一定实际意义。     

黄河流域水资源安全评价及时空格局

为评价黄河流域水资源安全水平,保障流域用水安全、实现水资源与经济社会协调发展,运用DPSIR模型,构建指标体系,对2005—2019年黄河流域水资源安全时空格局进行分析。结果表明：2005—2019年黄河流域水资源安全评价值呈波动上升趋势,水资源安全改善得益于状态和响应指标的提升;经济社会发展未能为水资源安全提供充分的保障,而是形成了压力,水资源一定程度上也对经济社会发展构成了约束;黄河流域水资源安全省(区)间差异性减小,整体形势不容乐观。青海水资源禀赋较好、水资源安全状态为Ⅳ级(较安全);陕西、内蒙古、山东经济相对发达、用水效率较高,水资源安全状态为Ⅲ级(中等安全);河南、甘肃、山西三省水资源安全由Ⅱ级(较不安全)改善为Ⅲ级(中等安全),仍有改善空间;宁夏水资源安全从Ⅰ级(不安全)演变为Ⅱ级(较不安全),水资源不能够满足国民经济和社会可持续发展的需要。未来应遵循“把水资源作为最大的刚性约束,以水而定、量水而行”的用水原则,努力提高流域水资源安全水平。     

宁夏用水权改革实践成效及经验启示

用水权初始分配和确权是明确和界定取用水权利边界的有效制度安排。用水权改革对于进一步释放用水权市场潜力、更好激发用水权市场发展动力、加快提升水资源优化配置效率具有重要作用。在系统总结宁夏用水权制度改革与实践进展的基础上,从用水权初始分配的有偿取得、用水权市场培育和体制机制灵活创新、用水权监督管理等方面,详细剖析了宁夏用水权改革取得的重要突破。围绕加强用水权市场顶层设计、加快推进用水权市场建设等方面,为高质量推进用水权市场建设提供经验启示和政策建议。     

基于云模型-熵权法的大坝风险等级评价

大坝溃坝会造成灾难性的人员伤亡和经济损失,因此准确评价大坝的风险等级并及时加以防治对大坝安全运营至关重要。以大岗山高拱坝为工程依托,针对大坝稳定性影响因素具有复杂性和随机性的特点,提出了采用云模型评价单因素风险等级和熵权法综合评价大坝安全等级的思路。首先详细分析了影响大坝稳定性的风险因素,确定了大坝稳定性影响因素评估指标体系,并借助专家打分的方式,获得了各因素的影响分值;然后在此基础上利用云模型划分了25个三级风险指标的风险等级,结果显示均位于中风险和高风险等级区间;最后采用熵权法确定各三级指标的综合权重,计算出大岗山高拱坝稳定性加权分数5.69分,对应安全等级Ⅲ级。实践表明,云模型-熵权法评估结果可靠,符合工程实际,可为大坝风险评价提供借鉴。     

基于改进LLE算法的手势特征提取研究

在人机交互领域中,基于视觉的手势特征提取成为研究的热点,但手势存在较大范围的变化,很难实现对手势的有效分类.研究了一种基于LLE改进算法的手势特征提取方法.先将手势特征数据中的某个数据点与邻近数据点组成局部线性关系,对重构误差进行拉格朗日乘子算法优化处理,求出新的局部重建权值矩阵,为了使局部线性关系能够满足低维度空间,通过求解映射矩阵的方法,将手势特征样本数据的目标特征空间映射到低维度空间中.采用稀疏观察手势描述法对手势特征进行提取,根据手势参数对手势轨迹数据进行归一化处理,为了提高手势特征提取的实时性,采用支持向量分类器的方法将手势从难以分类的空间映射到高维度的手势空间中.实验结果表明,所提方法对手势的查准率和召回率较高,泛化性较好,即使在样本数据很少的情况下,也具有较好的识别效果.     

基于变权组合的突发事件网络舆情趋势预测

分析预测突发事件网络舆情的发展趋势,及时发现舆情传播过程中的潜在危机,对稳定社会发展具有重要意义.在利用Logistic曲线模型和BP神经网络构建单项预测模型的基础上,从非线性规划角度,基于误差平方和最小原则构建了变权组合预测模型,并以3起突发事件为例进行实证分析.实验结果表明,文中构建的变权组合预测模型能够较好地解决舆情的拟合预测问题,且精度更高,验证了变权组合模型的有效性和可行性.