装配式集装箱结构体系优化及节点性能

为建立装配式集装箱结构的标准体系并掌握其力学性能,以一个典型的集装箱建筑方案为基础,以规范要求为评价指标,对其进行了6种不同结构方案的静力分析和抗震分析,研究了设置横梁立柱、辅助拉杆等构造措施对结构性能的影响,结果表明:该集装箱建筑体系对风荷载较为敏感,构件截面主要由风荷载控制,地震作用不起控制作用,增加局部立柱和横梁对于提高集装箱建筑的抗侧移刚度作用不明显,而设置侧向拉杆则能有效加强结构抗侧移刚度.最后采用多尺度分析方法对结构所采用的装配式集装箱建筑节点进行了模拟分析,结果表明该节点在结构各种工况下均能保持良好的工作状态,可为类似集装箱建筑的节点选用提供技术参考.     

基于线性多尺度模型的计算机网络数据流量预测

为了解决网络安全监控问题,提出了一种用于预测网络流量的算法.通过多个不同尺度的线性模型进行网络数据的组合预测,每个尺度的线性模型由经过滤波器滤波后的部分原始数据估计得到,最终的预测流量数据由多个尺度线性模型的平均预测值得到.选择的线性模型为自回归滑动平均模型,且尺度较小的线性模型对应自回归滑动平均模型的阶数较高.结果表明,本算法的预测精度高,整体预测误差的均值在10-3量级.     

基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法

多尺度数据挖掘多应用于空间遥感图像数据,以图像的分辨率或者区域分割为依据进行尺度划分,然后在每个尺度层进行分析。近期,有不少学者将多尺度数据挖掘应用于一般数据集上,以等级理论、概念分层和包含度理论尺度划分等为尺度划分依据,研究不同尺度层的分布规律,进而发现有意义的事实,如多尺度关联规则以及多尺度聚类。但是在一般数据集下,很少将多尺度数据挖掘应用于分类算法领域。本文定义了广义分形插值理论的概念,打破了局限于迭代函数系统IFS(Iterative Function Systems)的缺憾,拓展了分形插值的应用;提出了基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法MSCSDA(Multi-Scale Classification Scaling-Down Algorithm);仿真实验建立在4个UCI基准数据集和1个H省部分人口真实数据集上,并将MSCSDA与KNN、Decision Tree以及Libsvm算法进行对比分析;实验结果表明,MSCSDA算法在不同的数据集上,均优于其他算法。     

基于图像分层树的图像语义分割方法

针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确地描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓图,然后利用支持向量机训练多尺度轮廓图生成图像分层树,通过随机森林精炼分层树,最终输出图像语义分割结果。在测试实验中,像素精确度达到82.1%,相比区域选择方法(Selecting Regions)提升了2.7%。并在较难区分的树和山脉的预测精确度上,相比层次标记方法(Stacked Labeling)分别提升了16%,25%,具有更高的稳定性。实验结果表明,在复杂的室外环境下,对图像语义分割的精确度、稳定性和速率均有明显改善。     

基于多尺度相关向量机的城市日用水量预测

为提高日用水量预测精度,提出一种基于多尺度相关向量机的预测模型。通过静态小波分解将用水量非平稳时间序列分解为不同尺度的平稳时间序列,然后在分解后的各子序列分别建立相关向量机回归模型进行预测,最后通过小波逆变换将各子序列预测结果整合得出原始用水量时间序列的预测值。在实例分析中分别利用多尺度关联向量机模型和单尺度相关向量机预测模型对实际用水量进行预测分析。结果表明,前者具有更高的预测精度,可应用于城市日用水量的预测。     

基于成因机理及主控因素约束的多尺度裂缝“分级-分期-分组”建模方法——以四川盆地元坝地区上二叠统长兴组生物礁相碳酸盐岩储层为例

油气藏中普遍发育多类、多尺度天然裂缝,其成因具有多期次性,规模具有多级次性,发育受多种地质因素综合控制,这些特点为裂缝的精细三维地质建模带来了很大挑战。以四川盆地元坝地区上二叠统长兴组生物礁相碳酸盐岩储层为例,提出了一种基于成因机理及主控因素约束的多尺度裂缝“分级-分期-分组”三维地质建模方法,认为多尺度裂缝建模应遵循等时约束、层次约束及成因控制等原则,建模过程中应充分开展裂缝地质研究,根据研究区实际建立合理的裂缝级次、期次划分方案,分级、分期开展裂缝三维建模。(1)大尺度裂缝主要采用确定性方法进行建模,中-小尺度裂缝则采用其成因机制和发育主控因素进行约束建模;(2)在裂缝分期、分组描述和参数统计获得关键地质规律认识的基础上,通过地质力学方法分期开展中-小尺度裂缝分布预测,进而采用“分期-分组”的思路进行建模;(3)最终将大尺度裂缝模型和中-小尺度裂缝模型进行融合,得到多尺度裂缝网络模型。元坝地区长兴组储层多尺度裂缝建模实践表明,上述建模方法可有效弥补传统方法在建立中-小尺度裂缝模型精度方面的不足。     

基于多尺度数学形态学和高低频能量比值的海上风电场内部瞬态过电压特征分析

目前,海上风电场集电系统因电气设备频繁操作或故障所引起的高频瞬态过电压尤为严重。为识别不同类型下海上风电场内部过电压的瞬态特性,该文首先提出一种多尺度数学形态学信号特征提取方法,构建形态学结构元素新算子,运用多尺度数学形态分解方法提取瞬态过电压的高低频成分,构建适用于识别海上风电场内部瞬态过电压类型的时域特征量。再基于所构造的高频特征量和高低频能量比值识别特征量,结合支持向量机分类器模型对典型的内部瞬态过电压分类识别。仿真和试验研究表明,所提出的数学形态学算法相对于传统的小波算法,构造的特征量区分度更明显,可以准确地识别过电压类型,为海上风电场变电站电气设备的电压保护整定和绝缘配合奠定基础。     

基于多尺度核函数的铆接件腐蚀疲劳预测

目前腐蚀疲劳破坏预测方法精度不高.提出基于小波多分辨分析法(MRA),在再生核希尔伯特空间构建一种多尺度核函数的最小二乘支持向量机(multi-scale kernel LSSVM,MSK_LSSVM)预测算法.根据Mercer平移不变核定理,构造了多尺度复Gaussian小波核函数.由于多尺度核函数能够通过平移生成L2(R2)子空间的一组完备基,因此MSK_LSSVM可以任意逼近目标函数,更具灵活性.经仿真实验验证,与BP神经网络方法、标准支持向量机、灰色系统预测模型方法对比,机械结构中铆接件腐蚀变化的趋势通过MSK_LSSVM预测,准确率高、时间短.     

多尺度有理分形的图像插值算法

目的图像插值是图像处理中的重要问题,为了提高纹理图像的放大质量,结合以往的有理函数的插值算法,提出一种新的基于有理分形函数的图像插值算法。方法对于输入图像,首先,运用中值滤波和直方图均衡化对输入图像预处理;其次,通过毯子覆盖法求出图像的多尺度分形特征值,进行纹理区域和平滑区域的划分;最后,在纹理区域采用有理分形插值函数,在平滑区域采用有理插值函数。结果对于一般图像,本文算法与NARM(nonlocal autoregressive model),NEDI(new edge-directed interpolation)相当,在纹理区域较多的图像中,本文算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)数值上较对比算法进一步提高,在视觉效果上,图像对比度明显增强,在Barbara,Truck等的对比图像中,峰值信噪比均提高了0.5 1 dB。结论本文插值算法利用多尺度分形特征将图像划分区域,在不同区域采用不同的插值模型。优化模型参数使得插值质量进一步提高。实验表明本文算法能够对纹理和非纹理区域有效划分对纹理的信息保持优于传统算法,获得了较好的主客观效果。     

遥感图像分形特征提取与分割

分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物.