一种改进的共轭梯度法及全局收敛性

在DY共轭梯度法的基础上对解决无约束最优化问题提出一种改进的共轭梯度法．该方法在标准wolfe线搜索下具有充分下降性,且算法全局收敛．数值结果表明了该算法的有效性．最后将算法用于SO2氧化反应动力学模型的非线性参数估计,获得满意效果．     

基于规范变量残差的化工过程微小故障检测与诊断

微小故障因其幅值低而易被噪声和过程扰动所掩盖,并且会随时间慢慢演变成过程中的严重故障.因此,微小故障的检测和诊断变得越来越重要.为了更有效地监测和诊断微小故障,提出了基于规范变量残差的化工过程微小故障检测和诊断方法.首先,对Hankel矩阵执行奇异值分解来获得主元和残差空间并根据过去和未来数据的差异,求得两个不同的规范...     

基于迁移学习的智能静态电压稳定评估方案

由于电力系统拓扑结构复杂多变,基于数据驱动的静态电压稳定评估通常存在模型泛化能力不足的问题.针对该问题,文中提出了一种基于迁移学习的智能静态电压稳定评估方案.基于最大相关最小冗余(Maximal Rel-evance Minimal Redundancy,MRMR)准则和shapley值构建S-MRMR特征选择框架,对...     

基于统计和塑性区的隧道深浅埋划分方法研究

我国现行公路、铁路隧道规范中隧道深浅埋分界深度公式是基于小跨度隧道的统计资料得出的回归公式,该公式对于跨度较大的隧道的适用性存在明显的不足。笔者通过对隧道规范建议的深浅埋分界深度与对应深度的塑性区半径进行回归分析,拟合出了两者之间的关系式;将拟合出来的关系式带入圆形隧道的塑性区理论式中,获得了隧道深浅埋划分深度的新的计算公式。将本文方法计算结果与现场实测资料和模型试验进行对比,验证本文公式的科学合理性。对比结果表明:(1)在大跨度时本文计算结果与统计结果和模型试验结果十分吻合;(2)在小跨度时本文计算结果与规范计算结果十分吻合。因此,本文方法为在围岩等级较低情况下的深浅埋分界深度计算提供了新的思路和计算方法。     

基于地质统计学的煤田煤质插值方法比较

交叉验证及实证研究结果表明:在进行煤田煤质数据插值时,地质统计学方法优于常规的距离反比法、径向基函数法、多项式插值等方法,同时使用该方法时普通克里金法和泛克里金法的球状模型插值精度最好.     

不同承载角度下梯度Gyroid结构的能量吸收分析

三周期极小曲面(TPMS)能够避免局部应力集中现象,有效地提高能量吸收性能。典型的TPMS结构包括了Primitive、Gyroid、Diamond、IWP(I-graph and Wrapped Package-graph)等。为了提升管路系统的能量吸收性能,通过对Gyroid梯度结构的分析,设计了梯度吸能结构,并研究了不同承载角度下梯度Gyroid结构的能量吸收规律。研究表明：轴向梯度Gyroid结构在压溃过程中呈现出分层逐步破坏的特性,相比于均匀Gyroid结构,提升了其在压缩阶段的平台应力,从而其结构的比能量吸收性能在0°、15°、30°、45°、60°、75°和90°时分别提高了1.59%、4.58%、10.74%、30.66%、18.44%、7.75%和1.54%,所有角度的平均比吸能提高了10.67%;Gyroid结构孔隙率线性梯度的变化未对承受压缩载荷时的变形响应造成显著影响。因此,轴向梯度Gyroid结构可保证压溃变形不变的情况下,提高结构的能量吸收能力。     

非同步多时间序列中频繁模式的发现算法

从多个时间序列中发现频繁模式在实际应用中具有非常重要的价值.已知文献所提供的方法均假设多时间序列是同步的,但是,在现实世界中,这一条件并不总能满足,许多情况下它们是非同步的.提出了一个从非同步多时间序列中发现频繁模式的算法.该算法首先利用线性化分段表示法和矢量形态聚类实现时间序列的特征分割与符号化转换,然后通过将Agrawal关联模式发现算法的核心思想与时间序列最短实现表示方法相结合,实现了非同步多时间序列中多种结构频繁模式的发掘.与已有算法相比,该算法更简单、更灵活,并且不要求序列严格同步.实验结果证明了该算法的有效性.     

一种基于多尺度卷积神经网络和分类统计的图像去雾霾方法

传统的去雾霾方法会导致天空、白云和明亮区域内的颜色失真.为了解决以上问题,提出了一种基于多尺度卷积神经网络和分类统计的去除图像雾霾的方法.首先用多尺度卷积神经网络估计图像的透射率,其次对所估计的透射率进行分类统计以确定在暗通道内天空、白云和明亮区域的像素值,最后通过低通高斯滤波器平滑图像场景的辐射度,得到恢复的无雾霾图像.实验结果表明,采用提出的方法对图像去雾霾后明亮区域内的颜色不会失真,且保留了图像的自然外观,对合成图像和真实图像均有较好的去雾霾效果.     

基于顺序统计滤波的实时语音端点检测算法

针对嵌入式语音识别系统,提出了一种高效的实时语音端点检测算法. 算法以子带频谱熵为语音/噪声的区分特征, 首先将每帧语音的频谱划分成若干个子带, 计算出每个子带的频谱熵, 然后把相继若干帧的子带频谱熵经过一组顺序统计滤波器获得每帧的频谱熵, 根据频谱熵的值对输入的语音进行分类. 实验结果表明, 该算法能够有效地区分语音和噪声, 可以显著地提高语音识别系统的性能. 在不同的噪声环境和信噪比条件下具有鲁棒性. 此外, 本文提出的算法计算代价小, 简单易实现, 适合实时嵌入式语音识别系统的应用.     

考虑模型不确定性的结构可靠度分析方法

为了更充分地研究模型不确定性对结构可靠度的影响,本文将综合考虑物理不确定性和模型不确定性,以Bayes理论为数学工具,对结构的统计可靠度问题进行研究．首先对Bayes理论进行概括和总结,采用该理论对结构工程中的模型不确定性进行建模和分析;然后研究考虑模型不确定性的结构可靠度分析方法,给出考虑模型不确定性的各种结构可靠性...