基于加权最小二乘的结构模态参数与损伤识别

为提高利用最小二乘进行模态参数识别的精确度,提出了分频段加权最小二乘模态参数及损伤区域识别方法。分别基于各频率段能量和普通克里金插值作为权值,加权计算模态参数。将此方法应用于识别时变系统,用于Koyna混凝土重力坝在地震作用下损伤识别中。结果表明,识别的固有频率时程曲线可以准确地对结构损伤情况进行描述,根据坝体观测点在初始和损伤结束时刻的响应信号识别的归一化振型可以对结构损伤进行定位。该方法可以较大地提高结构模态参数的识别精度,并且准确地识别结构的损伤区域。     

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.     

GFRP抗浮锚杆在基础底板中的锚固性能现场试验研究

通过现场拉拔破坏性试验,测得不同直径的GFRP抗浮锚杆在基础底板内的极限承载力和滑移量,并与实际工程中不同形式的钢筋抗浮锚杆作比较,分析其承载性能和粘结特性。研究表明,在相同的混凝土强度与养护条件下,相同直径的GFRP抗浮锚杆的极限承载力、平均粘结强度与钢筋抗浮锚杆相比较高,且GFRP抗浮锚杆的变形能够满足实际工程需求,充分验证了GFRP材料用作抗浮锚杆的先进性与合理性。基于试验结果与理论分析,给出了GFRP抗浮锚杆与基础底板的最佳锚固面积,并提出了计算公式。     

基于加权平滑l_0范数的单快拍波达方向估计

针对现有基于压缩感知的DOA估计算法估计精度不高的问题,提出一种基于加权平滑l0范数的单快拍DOA估计算法。所提算法采用一种新的加权方式,在构造一个恰当的平滑连续函数后,根据接收数据的初始解确定一个合适的递减的{σ}序列[σ_1,σ_2,?,σ_J],并对每一个σ值,用最速下降法来求解l0范数的逼近函数H_σ(S)的最小值;然后将该σ值作为下一次迭代的初始值,并在每次迭代开始时更新权值,通过多次的迭代获得逼近函数的最小解,即逼近的最小l0范数。通过仿真实验表明所提算法可对DOA进行有效估计,且容易实现、精度较高,与未加权的改进平滑l_0范数DOA估计方法相比具有更好的估计性能。     

线性时滞多智能体系统多类型拓扑切换下的一致性

针对带有时变时滞协议的连续时间线性高阶多智能体系统在多类型有向通信拓扑切换下的一致性问题进行研究.考虑多智能体系统在可一致与不可一致通信拓扑之间进行切换的情况.通过一个线性变换将该一致性问题等价地转化为一个切换时滞系统的稳定性问题.基于切换系统稳定性理论与时滞系统理论,利用平均驻留时间方法分析,以线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)的形式给出多智能体系统达到状态一致的充分条件.数值实例验证了理论分析所得结论的正确性.     

国家自然科学基金项目（51769017、51969018）

针对现有碾压混凝土坝温度场预警多是基于单个测点进行分析这一不足,提出了利用多测点综合信息预警的模式和方法。采用概率原理对温度监测值的有序度和无序度进行了定义,基于投影追踪法,确定了各测点的权重分布;根据温度场有序到无序的演变规律,结合有序度和测点权重分布,构建了能描述碾压混凝土坝温度场有序性的权重熵;借助典型小概率原理,提出了碾压混凝土坝温度场预警准则。实例分析表明：权重熵的变化规律与温度实测值变化规律相吻合,从而验证了该方法的可行性和有效性。     

加权模型下的相似匹配跟踪方法

针对传统跟踪方法易受相似物遮挡而导致丢失目标问题,提出一种加权模型下的相似匹配跟踪方法。首先,将目标区域分割成局部特征块,并为其分配权重,建立带权局部特征块组成的外观模型;然后,利用目标的颜色、位置特征进行相似性匹配,为了避免复杂背景干扰,在匹配前划分前景区域,从而实现较准确跟踪;最后,提出一种遮挡决策模型更新机制,通过对目标发生严重遮挡进行判定,保证模型的匹配鲁棒性。实验结果表明,利用加权模型以及多特征相似匹配,使得该方法能够得到较高的跟踪准确率,平均误差仅为13.21,跟踪重叠率为0.71。     

基于改进加权空间平滑的凸优化协方差估计

针对相干信号受到非均匀噪声的干扰,在低信噪比环境中常规DOA估计存在估计效果较差甚至失效的情况,基于改进加权空间平滑,提出一种使用凸优化构造最优权重矩阵的方法。改进加权空间平滑算法解相干的同时构造权重矩阵,再用凸优化重构无噪声权重矩阵,将平滑过的协方差矩阵加权,并用MUSIC算法进行DOA估计。仿真结果证实,所提方法相对于空间平滑（spatial smoothing,SS）、基于特征空间MUSIC的空间平滑估计（spatial smoothing and eigen space based MUSIC,SS-ESMUSIC）以及接收信号协方差矩阵秩最小化（spatial smoothing based covariance rank minimization,SS-CRM）算法能更好地抑制非均匀噪声和解相干,且减少了低信噪比的干扰,展现出更优良的分辨力和准确性。     

基于WCDPM模型的细粒度物体识别

针对可变形部件模型(deformable parts model,DPM)同等对待各部件,无法体现不同部件对识别过程的贡献度差异的不足,提出一种权重系数可变形模型(weighted coefficient deformable parts model,WCDPM),对DPM中的各部件赋予权重,强调区分度较高的部件在识别过程的作用,弱化区分度低的部件对识别的影响,提高细粒度识别精度.同时给出了模型的训练过程和权重系数的学习方法.在Airplan OID和Oxford-IIIT Pet两个数据集上进行实验,验证了该方法的有效性.     

离散切换系统H无穷非脆弱滤波器设计

本文研究离散线性切换系统非脆弱滤波器设计问题。假设滤波器增益含有区间不确定性。采用平均驻留时间技术,并利用LMIs给出非脆弱滤波器的设计方案。当采用经典的顶点方法时,需要求解的LMI的数量呈指数级增长,系统维数较高时,可能超过当前的运算能力,故提出一种明确有效的概率算法,预先制定的概率水平可以保证鲁棒性,并给出为达到所需概率水平而需要的采样的数量,该算法可以显著减少参与设计的LMI的数量。最后用数值仿真证明了方法的有效性。