广义相似距核视频关键帧分层提取算法*

针对视频镜头关键帧特征提取矩阵可能尺寸大小不一致导致相似度无法计算的问题,提出一种广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。首先,针对行数相同列不同的两个特征矩阵,基于矩阵运算方法提出一种广义相似距核相似度计算方法并给出其改进形式。其次,基于改进相似距核计算方法和层次聚类算法,设计了广义相似距核视频关键帧分层聚类算法。最后,通过在测试视频数据库及人造视频片段库上的仿真实验表明,该算法能够有效的完成视频关键帧的聚类和提取操作。     

高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

超声Lamb波在工业无损检测与 评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3 mm,4 mm和 5 mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。     

掺砾黏土蠕变性质的三轴试验

为分析掺砾量、围压和应力水平对掺砾黏土蠕变性质和规律的影响,对以不同黏土和砾混合比备制的掺砾黏土进行了不同围压和不同应力水平下的三轴排水蠕变试验。土样掺砾量分别为30%、40%、50%和70％,试验围压50kPa~200kPa,应力水平0.21~1.04。试验结果表明掺砾黏土受荷后发生较明显的瞬时变形和蠕变变形,其蠕变变形将趋于一稳定值;蠕变变形随应力水平和围压的增大而增大,随掺砾量的增加而减小。提出一个三参数经验蠕变方程以表示掺砾黏土的应力水平-轴向应变-时间关系,其中轴向应变-时间关系和应力水平-轴向应变关系以双曲线方程表示,并分析了模型参数的意义和取值。     

环境库兹涅茨曲线框架下产业升级对生态效率的影响——基于长江经济带市级面板数据的分析

为了研究产业升级对长江经济带生态效率是否存在生态改善效应,以2011—2016年长江经济带33个主要城市为研究对象,利用超效率DEA模型测度生态效率,将新型环境库兹涅茨曲线（EKC）扩展到生态效率领域,并采用空间计量模型验证产业升级与生态效率之间是否存在EKC曲线关系。结果表明：长江经济带生态效率呈上升趋势,上游地区生态效率明显高于中下游地区;产业升级与生态效率之间存在“U”型曲线关系,大部分城市的产业升级指数已经经过拐点,位于“U”型曲线右方;经济发展水平对生态效率的促进作用不显著,环境规制以及外商直接投资能够有效提高长江经济带生态效率。建议加强上下游地区间生态环境治理策略互动,继续发挥产业升级的生态效率提升作用,推动中上游地区产业升级,加强环境规制,合理利用外资。     

异步电机电磁噪声的槽配合方案优化

异步电机的电磁噪声问题一直是国内外各大电机制造公司面临的难题,随着高功率密度异步电机的出现,其电磁噪声的解决将会更加困难。本文通过一台高功率密度电机就电磁噪声问题对所选槽配合进行优化对比,制造出低噪声高功率密度电机,希望能对同行有点帮助。     

大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合

在当前Web服务海量增加、现有Web服务选择算法低效、用户匹配度差的基础上，针对K中心点算法存在的质点偏移、准确率低和容易发生畸变等问题，提出一种大数据环境下基于K中心点优化算法的Web服务组合方法。该方法是在大数据环境下，根据不同用户需求满意度及Web服务QoS参数，对基于优化初始聚类中心的K中心点算法的Web服务选择及最优Web服务组合进行研究。同时针对不同的选择方法对服务动态选择及组合的准确度、迭代更新次数、候选集选择时间及选择总时间进行实验分析，验证了本文研究方法的有效性和可靠性。     

物联网环境下基于情境的语义Web服务选择

当前Web服务海量增加，物联网应用技术快速发展、不断普及，而现有的Web服务选择算法低效、用户匹配度低。针对该问题提出一种物联网环境下基于情境的语义Web服务选择方法。该方法应用QoS参数的无量纲化与语义Web服务动态选择方式，将物联网环境下服务与语义Web服务相结合，并根据用户需求针对QoS选择最优的服务集。实验表明，该方法能有效地提高用户服务动态选择的成功率。     

RoboCup3D仿真机器人步态优化研究

在RoboCup3D比赛中,拥有一个快速灵活、稳定的步态模式是赢得机器人足球比赛的关键之一。为了获得这样的步态模式,提出一种双足机器人垂直质心高度可变的机器学习训练方法。首先,通过规划双足机器人垂直质心高度的轨迹、利用倒立摆模型和数值化方法控制零力矩点,实现双足机器人的类人行走。然后,采用自适应协方差矩阵进化算法对步态参数优化,为了获得快速稳定的步行,采用累积分层的学习方法在之前优化的基础上进一步优化。最后,采用蜂拥编队壁障算法验证多机器人环境下优化步态的稳定性、灵活性。实验和竞赛结果均表明本文提出算法的有效性。