基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别*

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合.实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高.     

基于生物启发计算的警用流动人口分析系统

目前对流动人口的管理仅停留在数据查询比对和简单统计上,缺少对数据的深层次分析,难以对决策指挥提供支持。针对流动人口的分析问题,提出了构建一个基于生物启发计算的智能分析系统,用于发现流动人口中各类人员的流动模式以及流动人口的趋势性问题,找出异常的流动信息和模式。该系统综合运用了前沿的生物启发计算技术——基于多层染色体基因表达式编程算法、重叠基因表达进化算法、基于概念相似度神经网络分类模型和层次距离计算的聚类算法搭建了一个警用流动人口的分析平台。同时根据实际需求,提出了一种新的基于智能分析结果的分级报警模型。实验表明系统具有较高的性能和实用性。     

基于截面特征相容的曲面约束重构

为了从点云中重建高品质的曲面模型,提出一种基于截面特征相容的曲面重构方法.该方法将由点云切片获取的截面曲线分层次表达为直线、圆弧、B样条等基本曲线元和特征点的集合,并基于曲线微分几何属性,建立截面曲线特征点对应的数学模型,采用动态规划法求解并确定其初始对应关系,以曲线元特征匹配准则优化对应,逐步确立截面曲线间的特征对应关系,将特征对应关系映射为参数对应即可利用成熟算法逼近生成蒙皮曲面.实例表明,该算法获取的曲面模型不但满足精度和光顺性要求,而且忠实地反映了原始物理样件所蕴含的特征信息.     

桥梁健康监测中损伤特征提取的小波包方法

针对桥梁健康监测中结构损伤识别的特点,从模式识别的角度提出和分析了损伤特征提取问题.阐述了基于小波包分析的两种节点能量特征提取的方法.为了研究小波包系数节点能量和小波包信号成分节点能量对损伤信息进行特征提取的差异,通过对随机荷载激励下的连续梁进行数值模拟,得到了结构未损和损伤状态下的加速度时程信号.应用小波包变换,对不同结构状态下的加速度信号分别提取了两种小波包节点能量特征,并对它们作为结构损伤特征指标的敏感性进行了比较.认为两种特征指标的敏感性相差很小,而小波包系数节点能量特征指标的计算效率更高,更适合桥梁健康监测中损伤特征提取的要求.     

负荷功率模型的最优特征选择研究

负荷功率呈现时空多样的变化特性,其影响因素众多,构建负荷功率模型的关键之一是确定模型的输入特征量。文中着重研究短期负荷功率模型的特征选择,旨在从历史负荷、气象、日期等众多特征中选出最优特征集。首先,采用最大信息系数、基于支持向量机的递归特征消除法和随机森林3种不同特征选择方法分别对输入特征集进行选择;然后,根据对比分析结果提出基于遗传算法的最优特征集搜索策略,选定XGBoost预测模型的误差指标作为适应性函数进行迭代优化搜索;最终,确定负荷功率模型的最优特征输入集。采用某地区220 kV变电站母线负荷数据进行算例分析,对比各方法所选特征集作为功率模型输入得到的负荷预测效果,验证了文中方法的有效性和准确性。     

GM模型的几何性质及统计检验

以空间向量几何理论为基础，详细地分析了Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｖ线性模型的几何性质；在实现了模型图形化描述的基础上，利用各解向量的几何及统计性质构造出了不同情形下的统计检验方法和相应的检验统计量，为全面、深入地研究和灵活运用该模型提出了一种简洁直观的数学方法     

反求工程的产品几何建模技术研究

分析了目前在反求工程产品几何建模中广泛应用的曲面模型的局限性，指出反求工程为实现创新功能必须采用产品特征模型，提出了基于实体造型的特征建模方法。这种方法可以避免曲面模型的缺陷，拓宽反求工程的应用范围，是实现三维重构的新方法。探讨了有关的理论和关键技术。     

等离子熔积直接成形形状特性的基础研究

系统分析了熔积成形技术中影响成形形状特性的原因,研究了转移弧电流、扫描速度和起弧高度对成形精度的影响机理.实验表明,以上参数对等离子熔积直接成形形状特性的影响显著,对改善零件的成形精度起决定性的作用;通过优化成形工艺参数,焊道表面质量得到显著好转.     

CF均布型炉箅的开发与应用

介绍了固定层间歇式煤气炉炉箅设计开发指导思想与CF均布型炉箅结构特点及应用情况。     

Acquiring logistics process intelligence: Methodology and an application for a Chinese bulk port

The processes of logistics service providers are considered as highly human-centric, flexible and complex. Deviations from the standard operating procedures as described in the designed process models, are not uncommon and may result in significant uncertainties. Acquiring insight in the dynamics of the actual logistics processes can effectively assist in mitigating the uncovered risks and creating strategic advantages, which are the result of uncertainties with respectively a negative and a positive impact on the organizational objectives.In this paper a comprehensive methodology for applying process mining in logistics is presented, covering the event log extraction and preprocessing as well as the execution of exploratory, performance and conformance analyses. The applicability of the presented methodology and roadmap is demonstrated with a case study at an important Chinese port that specializes in bulk cargo.